完成了文本识别和人脸检测的项目后，我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整，也就是对HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Face Comparator API的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人。于是，我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。
开始我的开发之旅
应用场景的思考
学习之前，我花了一些时间思考人脸比对技术的实际应用场景，例如：
- 照片分类管理：基于相似度对图库中的照片进行智能分类，方便用户快速整理。
- 身份认证：在人脸识别基础上，进一步验证是否为同一人。
- 个性化服务：识别用户身份后，推荐个性化内容。
- 社交互动：通过比对相似度寻找“脸型相近”的朋友，促进社交联系。
- 家庭管理：比如家长在家庭监控中，快速识别视频中是否为家庭成员。
有了这些场景的启发，我更坚定了学习这项技术的决心。
第一步：理解Face Comparator API的核心功能
核心功能
Face Comparator API 提供了以下核心功能：
- 高精度人脸比对：输入两张图片，分析其中的人脸，给出是否为同一人的判断。
- 相似度评分：提供0到1的相似度评分，帮助开发者精确控制比对结果。
- 高性能端侧计算：比对算法在设备端执行，无需上传到云端，确保用户隐私。
- 便捷扩展性：支持与其他视觉服务如人脸检测、活体检测的无缝集成。
应用场景
人脸比对的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 安全场景：如支付验证、门禁识别。
- 社交平台：为用户推荐相似的照片或好友。
- 相册管理：快速整理相似人像照片。
- 证件核验：比如在远程认证场景中比对身份证照片与自拍照片。
第二步：项目初始化与配置
初始化与权限配置
在使用Face Comparator API前，我们需要确保项目的权限配置正确：
{ "module": { "abilities": [ { "name": "FaceComparatorAbility", "permissions": [ "ohos.permission.INTERNET", "ohos.permission.READ_MEDIA", "ohos.permission.WRITE_MEDIA" ] } ] } }
以上权限确保应用可以访问图库和网络资源。
在配置完成后，我会继续检查日志以确认权限被正确调用，确保服务能够初始化。
第三步：实现人脸比对功能
初始化Face Comparator服务
初始化服务是开发的第一步，以下代码展示了如何实现服务的初始化与释放：
import faceComparator from '@kit.CoreVisionKit'; async function initializeFaceComparator() { try { const isInitialized = await faceComparator.init(); if (isInitialized) { console.info('人脸比对服务初始化成功'); } else { console.error('人脸比对服务初始化失败'); } } catch (error) { console.error('初始化过程中发生错误:', error); } } async function releaseFaceComparator() { try { await faceComparator.release(); console.info('人脸比对服务已释放'); } catch (error) { console.error('释放过程中发生错误:', error); } } initializeFaceComparator();
这一过程非常关键，因为初始化成功与否直接决定了后续比对操作的可靠性。服务的释放同样重要，可以避免资源浪费。
加载图片并比对人脸
人脸比对需要两张包含人脸的图片，以下代码展示了如何从图库加载图片并调用比对功能：
async function compareFaces(imageUri1: string, imageUri2: string) { try { const pixelMap1 = await loadPixelMap(imageUri1); const pixelMap2 = await loadPixelMap(imageUri2); const visionInfo1 = { pixelMap: pixelMap1 }; const visionInfo2 = { pixelMap: pixelMap2 }; const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2); console.info(`是否为同一人: ${result.isSamePerson}`); console.info(`相似度: ${(result.similarity * 100).toFixed(2)}%`); // 清理资源 pixelMap1.release(); pixelMap2.release(); } catch (error) { console.error('人脸比对失败:', error); } } async function loadPixelMap(imageUri: string) { // 假设有工具库可以加载图像 return await someImageLibrary.loadPixelMap(imageUri); }
关于加载图像可以看我之前的文章～，或者查一下API，本身并不难。
错误处理
在开发过程中，遇到的常见错误包括：
- 图片中缺少人脸
- 图片格式不支持
- 比对超时
这些问题可以通过增强日志和用户提示来解决。例如，提供清晰的错误信息并指导用户上传合适的图片。
第四步：构建用户界面
以下代码展示了一个简单的人脸比对应用界面，支持图片选择与结果展示：
import { View, Text, Button, Image } from '@ohos.arkui'; export default View.create({ build() { return ( { type: "flex", flexDirection: "column", children: [ { type: Text, content: "人脸比对应用", style: { height: "50vp", fontSize: "20vp", textAlign: "center" }, }, { type: Button, content: "选择图片1", style: { height: "50vp", marginTop: "20vp" }, onClick: this.onSelectImage1, }, { type: Button, content: "选择图片2", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onSelectImage2, }, { type: Button, content: "开始比对", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onCompareFaces, }, ], } ); }, onSelectImage1() { // 模拟选择图片1 this.imageUri1 = '/data/media/sample_image1.jpg'; console.info('图片1已选择:', this.imageUri1); }, onSelectImage2() { // 模拟选择图片2 this.imageUri2 = '/data/media/sample_image2.jpg'; console.info('图片2已选择:', this.imageUri2); }, async onCompareFaces() { try { const pixelMap1 = await loadPixelMap(this.imageUri1); const pixelMap2 = await loadPixelMap(this.imageUri2); const visionInfo1 = { pixelMap: pixelMap1 }; const visionInfo2 = { pixelMap: pixelMap2 }; const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2); console.info(`是否为同一人: ${result.isSamePerson}`); console.info(`相似度: ${(result.similarity * 100).toFixed(2)}%`); // 清理资源 pixelMap1.release(); pixelMap2.release(); } catch (error) { console.error('人脸比对失败:', error); } }, });
第五步：性能优化与功能扩展
性能优化
通过调整参数可以优化比对性能，例如限制图片分辨率，减少不必要的计算。
const configuration = { enableHighPrecision: false }; const result = await faceComparator.compareFaces(visionInfo1, visionInfo2, configuration);
在实际应用中，我还建议对图片进行预处理，例如裁剪人脸区域或调整图片大小，以进一步提高比对效率。
功能扩展
- 实时比对：结合相机模块，实时分析两张图片是否为同一人。
- 结果可视化：在界面上展示比对结果和置信度。
- 批量比对：支持一次比对多张照片，快速分类图库。
- 增强互动性：结合语音助手实现语音指令触发比对功能。
- 隐私保护：在比对结果中对敏感信息进行模糊处理，确保数据安全。
最后的小总结
整完了这个API，我发现还真是挺有意思的。毕竟目前这个算是比较新的AI API，可以去做很多新鲜的事，当然这不仅是一项技术创新，更是一种赋能开发者的方式，让我们能够轻松构建智能化、人性化的应用。
未来，我计划将这一技术融入更复杂的场景，如照片管理和个性化服务。此外，还可以探索如何将人脸比对与其他AI能力结合，开发更加智能的综合解决方案。如果你也对人脸比对感兴趣，不妨从简单的比对功能开始，逐步实现自己的创意！
当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
