距离上次入门篇时隔两个月才出这进阶篇，小编惭愧，对不住关注我的卡哇伊的小伙伴们，为此小编用这篇博来谢罪。
前面的准备工作我就不说了，注册百度账号api，创建web网站项目，引入动态链接库引入。
不了解的童鞋可以花费10分钟移步学习：https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html（C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇）。
如果要学习的童鞋最好下载本demo源码，因为有信息入库功能，BLL、DAL、数据库就在源码里面。
一般情况下笔记本自带的可见光摄像头就可以进行人脸识别，但是这种摄像头不能很好的进行活体检测，可能会被照片和视频骗过，
而且受到光线影响，太暗或者太亮都不行。如果要实现更好的人脸识别效果和更高的安全性，
就需要特殊的人脸识别摄像头或者配套宽动态和近红外双摄像头，既能确保活体，又能使用光线，我们这里就使用简单的笔记本自带的摄像头进行讲解，
后续有相关需要的可以讨论讨论。
提示：下载源码对比观看效果更佳
git下载链接：https://gitee.com/xiongze/FaceRecognition.git
百度网盘源码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw
提取码：p92w
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦。
我的百度人脸库一直开启，需要使用的小伙伴们自行在下面代码里面提取api_key和secret_key
操作的步骤（我使用的编辑器是visual studio 2013）：
- 效果图查看；
- 人脸注册：开启摄像头，填入当前人脸注册的相关信息进行注册；
- 人脸识别：开启摄像头，将人脸移入摄像头指定区域进行识别；
- 总结：
效果图查看：
人脸注册——效果图：
百度人脸识别控制台查看人脸——效果图
数据库查看数据——效果图
人脸识别成功——效果图
活体检测——效果图
控制关键代码预览——截图
人脸注册：
（文末附带源码）新建一个ASP.NET Web应用程序网站项目，命名为WebApplication1，添加百度SDK引用，不知道怎么引用的童鞋看这儿：https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html。
添加简单的类库充当三层架构，分别命名为：FaceBLL、FaceDAL、FaceModel，引入自己擅长的ORM框架（SQLSugar、Dapper、EF等，小编引入的SQLSugar）。
编写映射实体Face_UserInfo，字段和数据库一样，编写相关的bll、dal、增删查改。
接下来就是控制器编写，我们把代码粘贴出来看一下（单独粘贴这个代码是会报错的，因为没有bll、dal等内容）：
提示：下载源码对比观看效果更佳
git下载链接：https://gitee.com/xiongze/FaceRecognition.git
百度网盘源码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw
提取码：p92w
//人脸注册 public JsonResult Face_Registration() { // 设置APPID/AK/SK var API_KEY = "XFPA49myCG7S37XP1DxjLbXF"; //你的 Api Key var SECRET_KEY = "ZvZKigrixMLXNZOLmkrG6iDx9QprlGuT"; //你的 Secret Key var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY); client.Timeout = 60000; // 修改超时时间 var imageType = "BASE64"; //BASE64 URL string imgData64 = Request["imgData64"]; imgData64 = imgData64.Substring(imgData64.IndexOf(",") + 1); //将‘，’以前的多余字符串删除 ResultInfo result = new ResultInfo(); try { //注册人脸 var groupId = "group1"; var userId = "user1"; //首先查询是否存在人脸 var result2 = client.Search(imgData64, imageType, userId); //会出现222207（未找到用户）这个错误 var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(result2); var o2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(strJson) as JObject; //判断是否存在当前人脸，相识度是否大于80 if (o2["error_code"].ToString() == "0" && o2["error_msg"].ToString() == "SUCCESS") { var result_list = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(o2["result"].ToString()) as JObject; var user_list = result_list["user_list"]; var Obj = JArray.Parse(user_list.ToString()); foreach (var item in Obj) { //80分以上可以判断为同一人，此分值对应万分之一误识率 var score = Convert.ToInt32(item["score"]); if(score>80) { result.info = result2.ToString(); result.res = true; result.startcode = 221; return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet); } } } var guid = Guid.NewGuid(); // 调用人脸注册，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获 // 如果有可选参数 var options = new Dictionary<string, object>{ {"user_info", guid} }; // 带参数调用人脸注册 var resultData = client.UserAdd(imgData64, imageType, groupId, userId, options); result.info = resultData.ToString(); result.res = true; result.other = guid.ToString(); } catch (Exception e) { result.info = e.Message; } return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet); } //用户信息入库 public JsonResult face_userInfoSace() { ResultInfo result = new ResultInfo(); try { //这里就不进行非空判断了，后期根据实际情况进行优化 var UserName = Request["UserName"]; var Month = Request["Month"]; var Sex = Request["Sex"]; var Works = Request["Works"]; var face_token = Request["face_token"]; var Guid_Id = Request["Guid_Id"]; Face_UserInfo model = new Face_UserInfo(); model.UserName = UserName; model.Month = Month; model.Sex = Sex; model.Works = Works; model.face_token = face_token; model.Guid_Id = Guid_Id; //根据人脸唯一标识判断是否存在数据 List<Face_UserInfo> strlist = new Face_UserInfoBLL().GetfaceinfoByToken(Guid_Id); if(strlist.Count>0) { result.res = true; result.info = "当前用户已注册过！"; return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet); } if(new Face_UserInfoBLL().face_userInfoSace(model)>0) { result.res = true; result.info = "注册成功"; } else result.info = "注册失败"; } catch (Exception e) { result.info = e.Message; } return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet); }
