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🧑 博主簡介：歷代文學網（PC端可以訪問：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移動端可微信小程序搜索“歷代文學”）總架構師，
15年工作經驗，精通Java編程，高并發(fā)設計，Springboot和微服務，熟悉Linux，ESXI虛擬化以及云原生Docker和K8s，熱衷于探索科技的邊界，并將理論知識轉化為實際應用。保持對新技術的好奇心，樂于分享所學，希望通過我的實踐經歷和見解，啟發(fā)他人的創(chuàng)新思維。在這里，我希望能與志同道合的朋友交流探討，共同進步，一起在技術的世界里不斷學習成長。
Spring Boot 整合 Deeplearning4j 實現企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)
一、引言
在當今數字化時代，企業(yè)對于安全性和效率的要求越來越高。傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)如鑰匙、密碼等存在易丟失、易被破解等問題。而人臉識別技術作為一種非接觸式、高效、準確的身份驗證方式，正逐漸成為企業(yè)門禁系統(tǒng)的首選。本文將詳細介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實現一個企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)，通過識別員工面部特征實現快速身份驗證，提高安全性和通行效率。
二、神經網絡選擇
本案例中我們選擇使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）來實現人臉識別。CNN 是一種專門用于處理圖像數據的神經網絡，具有以下優(yōu)點：
- 能夠自動提取圖像的特征，減少了人工特征提取的工作量。
- 對圖像的平移、旋轉、縮放等具有一定的不變性，提高了識別的準確性。
- 可以處理大規(guī)模的圖像數據，適用于企業(yè)門禁系統(tǒng)中可能出現的大量員工面部圖像。
選擇理由：
- 人臉識別是一個復雜的任務，需要對圖像中的面部特征進行準確的提取和識別。
CNN能夠自動學習圖像的特征，并且在圖像識別領域取得了非常好的效果。 - 企業(yè)門禁系統(tǒng)需要快速準確地識別員工的面部特征，以提高通行效率。
CNN可以在較短的時間內對圖像進行處理，滿足企業(yè)門禁系統(tǒng)的實時性要求。 - 隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，
CNN的性能不斷提高，并且有很多成熟的開源框架和工具可以使用，如Deeplearning4j，使得開發(fā)人臉識別系統(tǒng)變得更加容易。
三、數據集格式
- 數據集來源：我們可以使用公開的人臉識別數據集，如
Labeled Faces in the Wild（LFW）數據集，也可以自己收集企業(yè)員工的面部圖像構建數據集。 - 數據集格式：數據集通常以圖像文件的形式存儲，每個圖像文件對應一個員工的面部圖像。圖像文件可以是 JPEG、PNG 等常見的圖像格式。為了方便管理和使用數據集，我們可以將圖像文件按照員工的編號或姓名進行命名，并將其存儲在一個特定的目錄中。例如，我們可以創(chuàng)建一個名為“
dataset”的目錄，然后在該目錄下創(chuàng)建多個子目錄，每個子目錄對應一個員工，子目錄中的圖像文件即為該員工的面部圖像。 - 數據集表格示例：
| 員工編號 | 員工姓名 | 圖像文件路徑 |
|---|---|---|
| 001 | 張三 | dataset/001/face1.jpg |
| 001 | 張三 | dataset/001/face2.jpg |
| 002 | 李四 | dataset/002/face1.jpg |
| 002 | 李四 | dataset/002/face2.jpg |
四、技術介紹
- Spring Boot：
Spring Boot是一個基于 Spring 框架的快速開發(fā)框架，它簡化了 Spring 應用的開發(fā)過程，使得開發(fā)者可以更加專注于業(yè)務邏輯的實現。在本案例中，我們使用 Spring Boot 來構建企業(yè)門禁系統(tǒng)的后端服務，實現人臉識別的業(yè)務邏輯。 - Deeplearning4j：
Deeplearning4j是一個基于 Java 的深度學習框架，它支持多種神經網絡模型，如 CNN、循環(huán)神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）等。在本案例中，我們使用 Deeplearning4j 來訓練和部署人臉識別模型。 - 圖像預處理：在進行人臉識別之前，我們需要對圖像進行預處理，包括圖像的縮放、裁剪、歸一化等操作，以提高模型的識別準確性。
- 模型訓練：使用 Deeplearning4j 提供的 API，我們可以構建和訓練人臉識別模型。在訓練過程中，我們需要將數據集分為訓練集和測試集，使用訓練集對模型進行訓練，使用測試集對模型的性能進行評估。
- 模型部署：訓練好的模型可以部署到企業(yè)門禁系統(tǒng)中，實現人臉識別的功能。在部署過程中，我們需要將模型轉換為適合在生產環(huán)境中運行的格式，并使用 Spring Boot 提供的 RESTful API 將模型暴露給前端應用。
五、相關Maven 依賴
在使用 Spring Boot 整合 Deeplearning4j 實現企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)時，我們需要添加以下 Maven 依賴：
<dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-core</artifactId><version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId><version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId><version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
六、代碼示例
6.1 圖像預處理
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.FineTuneConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.TransferLearning;
import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;
import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;public class ImagePreprocessor {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ImagePreprocessor.class);public static double[] preprocessImage(String imagePath) {try {BufferedImage image = ImageIO.read(new File(imagePath));int width = 224;int height = 224;BufferedImage resizedImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);resizedImage.getGraphics().drawImage(image, 0, 0, width, height, null);double[] pixels = new double[width * height * 3];for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int argb = resizedImage.getRGB(x, y);int r = (argb >> 16) & 0xff;int g = (argb >> 8) & 0xff;int b = argb & 0xff;pixels[y * width * 3 + x * 3] = r / 255.0;pixels[y * width * 3 + x * 3 + 1] = g / 255.0;pixels[y * width * 3 + x * 3 + 2] = b / 255.0;}}DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);scaler.transform(Nd4j.create(pixels));return pixels;} catch (IOException e) {logger.error("Error preprocessing image: {}", e.getMessage());return null;}}
}
這段代碼實現了對圖像的預處理功能，包括圖像的縮放、歸一化等操作。首先，我們使用ImageIO讀取圖像文件，并將其縮放到指定的大小。然后，我們將圖像的像素值轉換為double類型，并進行歸一化處理，使得像素值在 0 到 1 之間。
6.2 模型訓練
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.FineTuneConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.TransferLearning;
import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;
import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class FaceRecognitionTrainer {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FaceRecognitionTrainer.class);public static ComputationGraph trainModel(String datasetPath, int numClasses) {try {// 加載預訓練的 VGG16 模型ZooModel zooModel = VGG16.builder().build();ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained();// 設置微調配置FineTuneConfiguration fineTuneConf = new FineTuneConfiguration.Builder().updater("sgd").learningRate(0.001).seed(123).build();// 進行遷移學習ComputationGraph model = new TransferLearning.GraphBuilder(vgg16).fineTuneConfiguration(fineTuneConf).setFeatureExtractor("fc2").removeVertexKeepConnections("predictions").addLayer("predictions",org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer.builder().nIn(4096).nOut(numClasses).activation("softmax").build()).build();// 加載數據集List<double[]> images = new ArrayList<>();List<Integer> labels = new ArrayList<>();File datasetDir = new File(datasetPath);for (File employeeDir : datasetDir.listFiles()) {int label = Integer.parseInt(employeeDir.getName());for (File imageFile : employeeDir.listFiles()) {double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage(imageFile.getAbsolutePath());if (pixels!= null) {images.add(pixels);labels.add(label);}}}// 創(chuàng)建數據集迭代器DataSetIterator iterator = new FaceRecognitionDataSetIterator(images, labels);// 訓練模型model.fit(iterator);return model;} catch (Exception e) {logger.error("Error training model: {}", e.getMessage());return null;}}
}
這段代碼實現了對人臉識別模型的訓練功能。首先，我們加載預訓練的 VGG16 模型，并設置微調配置。然后，我們使用遷移學習的方法，將預訓練的模型進行微調，以適應人臉識別的任務。接著，我們加載數據集，并創(chuàng)建數據集迭代器。最后，我們使用迭代器對模型進行訓練。
6.3 模型部署
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;
import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;import java.io.File;
import java.io.IOException;@SpringBootApplication
@RestController
public class FaceRecognitionApplication {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FaceRecognitionApplication.class);private ComputationGraph model;public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(FaceRecognitionApplication.class, args);}@PostMapping("/recognize")public ResponseEntity<String> recognizeFace(@RequestParam("image") MultipartFile imageFile) {try {// 加載模型（如果尚未加載）if (model == null) {model = FaceRecognitionTrainer.trainModel("dataset", 10);}// 保存上傳的圖像文件File tempFile = File.createTempFile("temp", ".jpg");imageFile.transferTo(tempFile);// 預處理圖像double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage(tempFile.getAbsolutePath());// 進行人臉識別int prediction = predictFace(pixels);// 返回識別結果return new ResponseEntity<>("Recognized face as employee " + prediction, HttpStatus.OK);} catch (IOException e) {logger.error("Error recognizing face: {}", e.getMessage());return new ResponseEntity<>("Error recognizing face", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);}}private int predictFace(double[] pixels) {double[] output = model.outputSingle(pixels);int prediction = Nd4j.argMax(output).getInt(0);return prediction;}
}
這段代碼實現了將訓練好的人臉識別模型部署為一個 RESTful API 的功能。我們使用 Spring Boot 構建了一個后端服務，并在服務中加載訓練好的模型。當接收到前端應用上傳的圖像文件時，我們對圖像進行預處理，并使用模型進行人臉識別。最后，我們將識別結果返回給前端應用。
七、單元測試
7.1 圖像預處理測試
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;public class ImagePreprocessorTest {@Testpublic void testPreprocessImage() {double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage("test.jpg");assertNotNull(pixels);}
}
這段代碼對圖像預處理功能進行了單元測試。我們使用一個測試圖像文件，并調用ImagePreprocessor.preprocessImage方法對圖像進行預處理。然后，我們檢查返回的像素數組是否不為空。
7.2 模型訓練測試
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;public class FaceRecognitionTrainerTest {@Testpublic void testTrainModel() {ComputationGraph model = FaceRecognitionTrainer.trainModel("dataset", 10);assertNotNull(model);}
}
這段代碼對模型訓練功能進行了單元測試。我們使用一個測試數據集，并調用FaceRecognitionTrainer.trainModel方法對模型進行訓練。然后，我們檢查返回的模型是否不為空。
7.3 模型部署測試
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.mock.web.MockMultipartFile;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;@SpringBootTest
public class FaceRecognitionApplicationTest {@Testpublic void testRecognizeFace() throws IOException {FaceRecognitionApplication application = new FaceRecognitionApplication();FileInputStream fis = new FileInputStream("test.jpg");MockMultipartFile imageFile = new MockMultipartFile("image", "test.jpg", "image/jpeg", fis);ResponseEntity<String> response = application.recognizeFace(imageFile);assertEquals(HttpStatus.OK, response.getStatusCode());}
}
這段代碼對模型部署功能進行了單元測試。我們使用一個測試圖像文件，并模擬前端應用上傳圖像文件的請求。然后，我們檢查返回的響應狀態(tài)碼是否為 200（OK）。
八、預期輸出
- 圖像預處理：經過圖像預處理后，圖像的像素值應該在 0 到 1 之間，并且圖像的大小應該符合模型的輸入要求。
- 模型訓練：在模型訓練過程中，我們可以觀察到模型的損失函數和準確率的變化情況。隨著訓練的進行，損失函數應該逐漸減小，準確率應該逐漸提高。
- 模型部署：當我們上傳一張員工的面部圖像時，后端服務應該能夠快速準確地識別出該員工的身份，并返回相應的識別結果。
九、參考資料文獻
- Deeplearning4j 官方文檔
- Spring Boot 官方文檔
- 卷積神經網絡介紹
- 人臉識別技術介紹