1 概述
人脸识别技术是随着技术发展而产生的生物识别技术，目前已广泛应用于安防领域，主要用于身份验证和身份识别。视频监控是安防系统常见的一种表现形式，需要部署各种摄像头，包括网络摄像头IPC，可以通过流媒体如RTSP视频流的方式供第三方系统集成。
虹软是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，提供免费、离线的人脸识别SDK，主要包含人脸检测、性别检测、年龄检测、人脸识别、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力。支持主流Windows、Linux、Android、iOS等平台及Java、C++等开发语言。
本文基于虹软免费人脸识别SDK，从IPC提供的RTSP视频流抓帧进行人脸识别。主要技术方案是通过JavaCV定时抓取视频帧保存为图像，然后针对图像通过虹软SDK提取特征，同特征库里面的人脸进行比较，超过设定的阈值就认为识别到。

2 项目环境
介绍项目中主要使用到的开发库及开发工具。

下载地址：虹软官网开发者中心 https://ai.arcsoft.com.cn （https://ai.arcsoft.com.cn）。

下载地址：github https://github.com/bytedeco/javacv 也可以通过Maven的方式下载必要的jar包。

下载地址：Eclipse官网 https://www.eclipse.org/downloads/
4) JDK。提供Java开发环境。本文使用jdk-8u181-windows-x64版本。

下载地址：Oracle官网 https://www.oracle.com/java/
3 整体流程

整体流程包括各种初始化，启动RTSP视频流监测线程，启动人脸识别任务，如下图所示：

4 工程概况

创建一个常规的Java项目，引入必要的第三方jar包。

arcsoft-sdk-face-3.0.0.0.jar

artoolkitplus.jar

ffmpeg.jar

ffmpeg-windows-x86_64.jar

flandmark.jar

flycapture.jar

javacpp.jar

javacv.jar

leptonica.jar

libdc1394.jar

libfreenect.jar

libfreenect2.jar

librealsense.jar

openblas.jar

opencv.jar

tesseract.jar

videoinput.jar

slf4j-api-1.7.25.jar

slf4j-log4j12-1.7.25.jar

log4j-1.2.17.jar

Java工程结构如下图所示：

运行的时候，需要将虹软SDK核心DLL拷到jar包所在目录。

5 效果展示
工程以常规java项目运行，通过日志观察识别效果。打印识比对分值和人脸库的文件名。如下图所示：

6 核心代码说明
6.1 配置文件

#人脸识别相关参数

config.FaceAppId = 3D9hF3f4uNxgDGRkRr9PD6P7CbuSC1GrPe5dBnxxxxx

config.FaceSdkKey = 2aSheKNE4aMokrkRmn5qJ7kvPirhZM7YpDLx

config.FaceThreshold = 0.75

#人脸库图片所在路径

config.FaceLibPath = d:/facelib/

#rtsp视频流地址

config.RtspUrl = rtsp://192.168.0.100:554/live/camera

#执行任务的线程数量

config.ThreadNum = 16

AppId和SdkKey根据虹软开发者中心实际应用情况配置。配置项通过ConfigMgr类加载。

6.2 虹软人脸识别接口封装类

主要对核心方法进行封装，包括初始化、特征提取、特征比对，是对虹软SDK提供的接口进行封装。

初始化引擎代码：

public static boolean init(String _sAppID, String _sSdkKey)
       m_oFaceEngine = new FaceEngine();
       // 引擎激活
       int iFaceActiveCode = m_oFaceEngine.activeOnline(_sAppID, _sSdkKey);
       if (iFaceActiveCode != ErrorInfo.MOK.getValue() &&
                     iFaceActiveCode != ErrorInfo.MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED.getValue())
           logger.error("人脸识别引擎在线激活失败！（{}）", iFaceActiveCode);
           return false;
       // 引擎配置
       EngineConfiguration oEngineConfiguration = new EngineConfiguration();
       oEngineConfiguration.setDetectMode(DetectMode.ASF_DETECT_MODE_IMAGE);
       oEngineConfiguration.setDetectFaceOrientPriority(DetectOrient.ASF_OP_0_ONLY);
       // 功能配置
       FunctionConfiguration oFunctionConfiguration = new FunctionConfiguration();
       oFunctionConfiguration.setSupportFaceDetect(true);
       oFunctionConfiguration.setSupportFaceRecognition(true);
       oFunctionConfiguration.setSupportAge(false);
       oFunctionConfiguration.setSupportGender(false);
       oEngineConfiguration.setFunctionConfiguration(oFunctionConfiguration);
       // 初始化引擎
       int iFaceInitCode = m_oFaceEngine.init(oEngineConfiguration);
       if (iFaceInitCode != ErrorInfo.MOK.getValue