Introduction au développement d'applications de reconnaissance de personnes en langage Java

Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, les applications de reconnaissance de personnes sont largement utilisées dans différents domaines. Dans le langage Java, le développement d'applications de reconnaissance de personnes est relativement simple et peut être implémenté à l'aide de plusieurs frameworks et outils open source.

Cet article présentera comment utiliser le langage Java pour développer des applications de reconnaissance de personnes, y compris les aspects suivants :

1. Introduction à la technologie de reconnaissance de personnes
2. Configuration de l'environnement de développement du langage Java
3. Introduction aux frameworks et outils open source couramment utilisés
4. Personnes en langage Java Réalisation d'applications de reconnaissance
5. Perspectives futures

1. Introduction à la technologie de reconnaissance de personnes

La technologie de reconnaissance de personnes est une technologie importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est d’identifier, localiser et extraire automatiquement des informations intéressantes sur les personnes à partir d’images ou de vidéos. Habituellement, la reconnaissance d'une personne doit passer par les étapes suivantes :

1. Détection humaine : Identifiez la zone​​du corps humain dans l'image.
2. Estimation de la pose : Déterminez l'orientation et la posture du corps humain dans l'image.
3. Détection de la peau : utilisez les informations sur la couleur de la peau pour identifier les zones du corps humain.
4. Détection de visage : identifiez les visages dans les zones du corps humain.
5. Reconnaissance du comportement : identifiez les personnes en fonction du comportement du corps humain.

2. Configuration de l'environnement de développement du langage Java

Le développement d'applications de reconnaissance de personnes en langage Java nécessite les composants de base suivants :

1. Outils de développement Java : Eclipse ou NetBeans.
2. JavaCV : JavaCV est un framework Java basé sur OpenCV qui peut implémenter des applications de traitement d'images et de vision par ordinateur.
3. OpenCV : OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui peut implémenter diverses applications de traitement d'image et de vision par ordinateur.
4. FFmpeg : FFmpeg est un framework multimédia open source qui peut implémenter le traitement vidéo et la lecture multimédia.
5. Système d'exploitation : Windows ou Linux.

3. Introduction aux frameworks et outils open source couramment utilisés

1. JavaCV

JavaCV est un framework Java basé sur OpenCV, fournissant une interface en langage Java et une interface OpenCV basée sur JNI. Il peut mettre en œuvre de nombreuses fonctions courantes de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance faciale, la détection du corps humain, le suivi d'objets, etc. JavaCV est simple à utiliser, facile à utiliser et s'intègre bien à d'autres bibliothèques et frameworks Java.

2. OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur largement utilisée qui contient un grand nombre d'algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur. Il s'agit d'une bibliothèque multiplateforme open source qui peut être utilisée sur des systèmes d'exploitation tels que Windows, Linux et MacOS. OpenCV fournit des interfaces en Java, C++, Python et d'autres langages, et est hautement intégré à d'autres frameworks et bibliothèques.

3. FFmpeg

FFmpeg est un framework multimédia open source qui peut implémenter diverses fonctions de traitement et de lecture multimédia. Il prend en charge l'encodage, le décodage et la conversion des formats vidéo, ainsi que des opérations telles que le mixage, le découpage et la fusion de l'audio et de la vidéo. FFmpeg contient de nombreux codecs et filtres qui peuvent mettre en œuvre de nombreux besoins spéciaux en matière de traitement multimédia.

4. Implémentation d'une application de reconnaissance de personnes en langage Java

En langage Java, vous pouvez utiliser les frameworks et outils open source ci-dessus pour implémenter des applications de reconnaissance de personnes basées sur des images et des vidéos. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple qui montre comment utiliser JavaCV et OpenCV pour implémenter la détection humaine, la détection de visage et l'estimation de pose.

Import org.bytedeco.opencv.opencv_core.mat;
import org.bytedeco.opencv.opecv_objdetect.cascadeclassifier;
import org.bytedeCo.opencv.opencvv_imgCodecs. ;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_objdetect.*;

public class PersonRecognizer {

public static void main(String[] args) {

CascadeClassifier bodyDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_fullbody.xml");
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");

File file = new File("test.jpg");

Mat mat = imread(file.getAbsolutePath(), IMREAD_GRAYSCALE);

MatOfRect bodyDetections = new MatOfRect( );

bodyDetector.detectMultiScale(mat, bodyDetections);

for (Rect rect : bodyDetections.toArray()) {

rectangle(mat, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), Scalar.RED);

Mat faceMat = new Mat(mat, rect);

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(faceMat, faceDetections);
for (Rect faceRect : faceDetections.toArray()) {

rectangle(faceMat, new Point(faceRect.x, faceRect.y), new Point(faceRect.x + faceRect.width, faceRect.y + faceRect.height), Scalar.BLUE);

}

}

imwrite("result.jpg", mat);

}
}

Les programmes ci-dessus sont implémentés en appelant la classe CascadeClassifier d'OpenCV. fonctions de détection du corps et de détection du visage. Ce programme détectera les zones du corps humain dans l'image et effectuera une détection de visage pour chaque zone du corps humain. Le processus d'exécution du programme est illustré dans la figure :

Figure 1 : Exemple d'application de reconnaissance de personne

Pendant le processus d'exécution du programme, grâce à la détection du corps humain et de la détection du visage, les personnes apparaissant dans l'image peuvent être identifiées et marquées. , fournissant une base pour l’analyse et le traitement des images facilités.

5. Perspectives futures

L'application de reconnaissance de personne est l'une des directions importantes de la technologie de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle. À l’avenir, avec le développement de la technologie, les applications de reconnaissance de personnes seront plus largement utilisées et développées. Dans le langage Java, à l'aide de frameworks et d'outils open source, le développement et l'application d'applications de reconnaissance de personnes peuvent être rapidement réalisés. J'espère que cet article inspirera et aidera les développeurs Java.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!