Android人脸识别活体检测开发入门--基于虹软免费SDK实现
引言
人工智能早已不是什么新鲜的事物，人脸识别是当前比较热门的技术，在国内也越来越多的运用，例如刷脸打卡，刷脸APP，身份识别，人脸门禁等。人脸识别技术为我们的生活带来了一些便利，但是也存在很明显的缺陷，那就是活体的问题。想象一下如果人脸门禁普及到家庭中，如果一个人拿着你的照片就能进入你的房间，那门禁岂不是形同虚设，因此活体检测是一个必不可少的部分。
那么如何在Android平台上实现活体检测这一功能呢，本文将借助虹软提供的SDK进行介绍。
项目的目标
本文将实现视频模式与图像模式的人脸检测。
准备工作
1.进入http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html网站，注册账号并登录
2.选择需要下载的SDK版本填写下载申请，并提交
点击提交后获得APPID和SDKKey，点击下载链接下载SDK压缩包，AppID与SDKKey在后面**时会用到，所以可以先保存下来。
下载成功后我们拿到的包结构应该是如下所示，红框标出的三个库为引擎库，也就是我们后面需要用到的库。
项目实现
包和key都已经到手，那么该如何使用这个包，来实现我们想要的活体检测呢？我发现在下载的包中有一个samplecode，这个示例代码虽然简单，但是也能足够实现我想要的效果了，因此在这里偷一下懒，直接使用虹软提供的示例代码来进行本次项目的说明。
打开示例代码的工程，我们可以看到目录结构如下，lib目录下存放jar包，jnilibs下存放so包，后面如果我们自己要写一个新的工程就要这样做了。
说完了库接下来说一下每个类的作用，Constants是用来写我们在官网获得的SDKKey与APPID，首先我们将官网上得到的Key 根据名称一个个的替换上去，注意一定要一一对应。
DrawUtils是用来画人脸框的工具类，ImageUtil是图像的工具类，提供了NV21转换以及YUV转换的方法，挺好用的但是和我们的主题并不相关，这里就不介绍了。接下来就是重头戏了，我们开始使用虹软的SDK，我们在第一次使用引擎之前必须需要先**引擎，在MainActivity我们可以找到。具体的调用流程可以参照下图。
如果提示**失败，可以根据提供的errorCode到开发文档中对比错误码定位问题，一般都是因为**时没联网或者没有给与权限的问题导致的，也有APPID与Key填反或者填错的大马虎的存在。当点击**按钮时，界面toast提示活体引擎**成功，说明我们填写和调用都没问题，接下来我们就可以开始使用引擎了。
先从图片模式下的活体检测开始，首先我们要明确一个问题，既然是活体检测，那么图片怎么样检测活体呢？图片模式下的活体（以下是我个人的理解，如果有问题欢迎指正），就是指以图片为输入源，检测图片内的人是否为真人。像图片内是相片或者拍摄的屏幕等方式的，都无法通过活体检测，为了说的更清晰一些，下面给出三种情况的典型例子。
图一为活体，图二图三均为非活体，相信看到图片说明后，会更清晰一些。概念讲完了我们该知道如何使用SDK。在任何引擎使用之前，我们都要先进行初始化，由于是以图片形式进行的活体检测，我们要用到FD与Liveness两个引擎，首先要进行初始化。
活体引擎初始化需要两个参数，第一个是上下文（即context），第二个是检测的类型由于我们是用的图片模式，所以使用Image模式，如果初始化出错，可以去对照错误码表上的错误码定位自己的问题。引擎初始化的参数，活体引擎只需要指定Image模式或者video模式即可。FD引擎稍微复杂一些，(第一个参数就是我们之前输入的APPID（注意不是活体的AppID），SDKKey，图片的角度（默认为0度我们上面的三张图均为0度，逆时针为90度，顺时针为270度），最小人脸检测大小，检测的最多人脸数量)
初始化完成，接下来我们要去调用活体的引擎了，首先看看活体检测需要哪些参数，
在官方文档中有很详尽的介绍，首先是传入的图像数据，由于我们后面会选择NV21，所以要先用mageUtils.getNV21方法将图像数据转为NV21格式，图像宽度高度很简单就不多说，颜色空间格式我选择NV21，当然官方也提供了BGR24的格式，大家可根据需要选择，接下来参数是使用FD引擎跟踪的人脸信息格式，因此在活体检测前我们要先使用FD引擎进行人脸跟踪，才能进行活体的检测，最后一个参数是用来保存活体检测的信息。
这里就是FD进行人脸检测的代码，参数大部分和活体检测的差不多，唯一一点不同的是最后的fdFaceList是作为输出端保存检测到的人脸位置等数据，而活体部分是作为输入端输入人脸位置数据。好了，到了这一步我们需要的参数都已经齐全，总算可以进行活体的检测了。由于活体检测目前只能支持单人脸，因此我们需要先清理一下FD跟踪到的人脸数据，以实际情况来看，一般我们想检测的都是最大的人脸，因此我们先找到FDlist中最大的人脸。
清理完成，我们可以开始进行活体的检测，参数上面都已经讲过了，这里就不多赘述，直接看代码吧。
如果你的errorCode为0，那么恭喜你，起码在所有参数上你都没有问题了，之后只要从Liveneessinfo中拿到检测的结果就可以了，0代表非活体，1代表活体，2代表多余一张人脸（由于前面对数据已经做了最大人脸的清理，因此不会出现，看起来后续还会出多人脸的版本啊期待一下），其他均为未知。当然不要高兴的太早，在使用完引擎后我们要进行引擎的销毁。
好了图片模式的活体检测已经完成，具体的效果这边就不展示了，大家自己可以去尝试一下。接下来是视频模式下的活体检测，这才是我们日常生活中最常碰到的场景，而虹软也没有吝啬，给了它独立的Activity，和图片模式的待遇完全不一样呢:)
其实Video模式下的人脸检测与Image模式大同小异，无非是一个使用相机实时传回的数据源，另一个采用固定的数据源。稍微有所不同的是，我们的人脸跟踪引擎由FD改为了FT，FT相对于FD更快，更适合Video模式下的人脸实时跟踪。FT与FD的初始化参数一模一样，如果忘记的话可以往上翻一下。活体引擎我们由刚才的Image 改为了Video。
之后就是怎么使用FT与活体了，首先我们要拿到相机的预览数据，在preview的回调中我们可以拿到数据。
接下来的流程与Image模式一致，首先要找出数据源中的人脸，也就是调用FT寻找人脸。
与刚才不同的是我们要在视频的预览数据内画一个人脸框，让我们能清除的知道人脸有没有被检测到，检测到的是哪一个人脸。
活体检测的代码与上面的Image模式的代码一模一样，这里就不多做赘述，有不清楚的可以往上翻一翻。好了我们来看一下Video模式下的活体检测效果吧。
总结
总的来说，在我自己测试的时感觉准确率还是相当的高的，也尝试了各种各样的方式去攻击，但是还是无法通过活体检测，证明虹软的算法确实很不错，更重要的是这些算法是免费提供的，对于我这种想尝尝鲜的人来说真的是个好消息。而且上手也快，官方的文档写的非常详细，对每个函数以及变量都有解释，而且也有示例的代码，在我的使用过程中基本没有碰到过什么阻碍，很轻松的就上手了，有些地方写的有些拖沓或者不清还请大家多多包涵，有不明白的问题也欢迎大家和我多多交流，后面的话等自己有时间可能会再写一篇用虹软的SDK进行二次开发的完整应用。