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(ArcSoftFaceDemo.rar) 基于Java的虹软人脸识别SDK，使用SpringBoot+MyBatis+MySQL...

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简介：
这是一个基于Java的虹软人脸识别软件开发工具包（SDK）项目，采用Spring Boot、MyBatis和MySQL技术栈实现。项目文件为ArcSoftFaceDemo.rar。 基于JAVA的项目示例使用虹软人脸识别SDK，并结合Spring Boot、MyBatis和MySQL技术栈实现人脸注册与搜索功能。

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  • (ArcSoftFaceDemo.rar) 基于Java的虹软人脸识别SDK，使用SpringBoot+MyBatis+MySQL...
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    这是一个基于Java的虹软人脸识别软件开发工具包（SDK）项目，采用Spring Boot、MyBatis和MySQL技术栈实现。项目文件为ArcSoftFaceDemo.rar。 基于JAVA的项目示例使用虹软人脸识别SDK，并结合Spring Boot、MyBatis和MySQL技术栈实现人脸注册与搜索功能。
     
  • ArcFace: 使用虹软人脸识别SDK V3.1封装的人脸识别方法
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    简介：ArcFace是一款基于虹软人脸识别SDK V3.1开发的高效人脸识别工具，提供准确、快速的人脸检测和识别功能。 基于Android虹软人脸识别增值版SDK V3.1的弧面封装了人脸识别方法。在Gradle文件中添加以下依赖： - 必选： ```gradle implementation com.shencoder:arc-face:1.0.0 ``` - 可选： ```gradle implementation com.shencoder:arc-face-arm64-v8a:1.0.0 ```
     
  • 使用Java调用虹软SDK实现全面的人脸识别（示例）
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    本项目采用Java编程语言，集成虹软SDK，提供一个全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、特征提取和身份验证等功能。 ## 开发环境准备： ###开发使用到的软件和工具：* Jdk8、mysql5.7、libarcsoft_face.dll(so)、libarcsoft_face_engine.dll(so)、libarcsoft_face_engine_jni.dll(so)、idea * libarcsoft_face.dll(so)、libarcsoft_face_engine.dll(so)、libarcsoft_face_engine_jni.dll(so)、app-id和sdk-key可以在虹软官网免费申请下载。 * 本地配置：
     
  • 定制虹软SDK的人脸识别功能
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    本项目专注于集成并定制虹软SDK中的人脸识别技术，提供高效、安全的身份验证解决方案，适用于多种智能设备和应用场景。 本段落主要介绍如何接入虹软的人脸识别SDK，并涵盖人脸追踪、人脸识别以及年龄性别检测等功能的使用方法。
     
  • 虹软人脸识别SDK及示例程序
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    虹软人脸识别SDK是一款功能强大的软件开发工具包，内含丰富的人脸检测与识别技术，并附带详细示例程序，帮助开发者轻松集成到项目中。 虹软人脸识别 SDK 加上 Demo 已经测试过并且很好用，希望对你有帮助。
     
  • 基于SpringBoot和MyBatis的人脸识别系统
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    本项目采用SpringBoot框架与MyBatis持久层方案开发的人脸识别系统，集成了高效的身份验证功能，适用于多种应用场景。 在本项目中，人脸识别（springboot+mybatis）是一个基于Spring Boot和MyBatis框架的实际应用案例，它利用现代计算机视觉技术实现人脸检测与识别功能。Spring Boot是Java领域的一个流行微服务框架，旨在简化开发流程并提供快速配置特性；而MyBatis则是一种持久层解决方案，用于简化数据库操作。 1. **Spring Boot**： Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其核心设计理念为“约定优于配置”。它极大地减少了Spring应用程序的初始设置和配置工作量。通过内嵌Tomcat或Jetty服务器，使Web应用能够直接运行而无需额外配置，并且借助starter POMs（项目对象模型）帮助开发者快速引入所需依赖项，如Spring MVC、数据访问及安全等。 2. **MyBatis**： MyBatis是一个优秀的持久层框架，支持自定义SQL语句、存储过程以及复杂映射关系。它简化了JDBC代码的编写和参数设置的过程，并通过简单的XML或注解配置实现接口与Java对象（POJOs）到数据库记录之间的转换。 3. **人脸识别技术**： 人脸识别是一项生物特征识别技术，用于验证个体身份时分析并比较人脸图像中的关键信息。本项目中可能采用开源面部识别库如ArcFace进行开发工作。该模型基于深度学习算法可以高效地提取面部特征，并实现精确匹配操作，在具体应用过程中通常包括以下步骤： - **面部检测**：系统自动定位图片内的人脸区域。 - **特征抽取**：使用预训练的神经网络（例如ArcFace）来生成人脸图像的独特向量表示。 - **相似度计算**：通过比较两个特征向量间的距离或相关性判定是否为同一人。 4. **项目结构**： 项目的文件列表显示了其基本组织形式，包括： - `mvnw` 和 `mvnw.cmd` 文件用于Unix/Linux和Windows环境下的命令行启动脚本。 - `pom.xml` 是定义依赖关系及构建规则的Maven配置文件。 - `.mvn` 目录包含有额外的Maven设置信息。 - `src` 包含开发代码，通常分为主目录（main）和测试目录（test）两个部分。 - `target` 为编译后生成的目标输出位置，包括最终打包好的可执行jar文件等产物。 - 可能还包括预先训练的面部识别模型数据如 `ArcFace64.dat` 文件以及项目管理和文档相关的配置项。 此项目集成了先进的计算机视觉技术和成熟的开发框架，提供了一个学习和实践人脸识别技术的良好平台。
     
  • Java结合虹软人脸识别技术
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    本项目探讨了如何利用Java编程语言集成虹软先进的人脸识别技术，为开发者提供一套高效、易用的面部识别解决方案。通过这一整合，用户能够实现包括人脸检测、特征点定位及身份验证在内的多项功能，广泛应用于安全认证、智能门禁等领域。 使用Java结合虹软人脸识别技术进行照片审核的过程是：前端上传图片后，后端的Java程序会对这些图片进行人脸检测，判断是否包含有人脸。
     
  • 基于SpringBoot和Vue的虹软(ArcSoft)在线人脸识别Web系统
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    本项目是一款基于Spring Boot与Vue技术栈开发的人脸识别Web应用，采用虹软(ArcSoft)SDK实现高效精准的人脸检测、追踪及识别功能。 标题为《SpringBoot+Vue+虹软(ArcSoft) 的一个在线人脸识别Web系统》的文章概述了一个集成多种技术的项目，旨在构建能够进行在线人脸识别功能的Web应用。 文章首先介绍了Spring Boot框架，这是一个简化了Java应用程序创建和配置过程的技术工具。它支持自动配置、嵌入式Web服务器（如Tomcat）以及直接生成独立且生产级别的基于Java的应用程序。开发者可以利用Spring Boot提供的starter pom快速接入各种服务，包括数据访问、安全性和Web服务等。 接着文章提到了Vue.js，这是一个轻量级的前端JavaScript框架，以其高性能和易用性著称。它提供了构建用户界面的一整套工具，并支持与后台进行高效的交互操作以动态展示视图信息。在本项目中，预计Vue.js将用于创建用户界面、处理用户互动及数据呈现。 虹软（ArcSoft）是一家专注于计算机视觉技术的公司，其人脸识别技术具有较高的行业认可度。该Web系统可能采用了虹软提供的SDK或API来开发人脸识别功能，包括但不限于人脸检测、特征提取以及比对等操作。这些技术通常应用于安全验证、考勤管理或者社交应用等领域。 文章还指出该项目可能是一个学生为了完成毕业设计而创建的项目，并提供了完整的源代码作为参考材料。Java标签表明后端主要采用Java编程语言开发，通过Spring Boot框架与前端Vue.js进行交互处理业务逻辑和数据操作。 对于希望学习相关技术的人来说，这个项目的源码能够提供很好的实践案例，帮助他们深入理解这些技术如何集成并应用于实际项目中。通过对代码的分析和运行，开发者可以提升自己的技能水平及实践经验。
     
  • 虹软Java人脸识别开发示例-ArcSoftFaceDemo
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    虹软Java人脸识别开发示例-ArcSoftFaceDemo 是一款基于Java语言的人脸识别应用示例程序，它利用虹软公司的先进算法和SDK来实现人脸检测、追踪及识别功能。该演示项目旨在帮助开发者快速理解和集成人脸识别技术到他们的应用程序中。 ArcSoftFaceDemo是虹软提供的Java人脸识别开发示例程序，该示例非常简洁易懂，并且可以直接使用。这个demo便于初学者快速上手进行人脸检测与识别的实践操作。
     
  • C# 人脸识别Demo（虹软免费SDK版）完整版
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    本项目为基于C#语言的人脸识别演示程序，采用虹软公司提供的免费SDK开发。包含了人脸检测、跟踪及识别等功能模块，适用于初学者快速上手人脸识别技术。 C# 人脸识别 虹软免费SDK 原版高清下载提供了一个基于虹软最新免费SDK的完整版Demo，涵盖了人脸检测、人脸对比及人脸检索等功能。关于此Demo的详细信息可以在相关博客中查阅。