原创 Luxand 学习笔记

  Luxand是一个简便易用的人脸识别的开放API，如果你需要在你的程序中加入识别的类似功能，你可以尝试使用它，但是有一点需要引起注意，在我实际的使用过程中，发现Luxand的驱动下占用的内存较多，或者说，不是很容易将进行优化。如果你仔细观察示例程序，你会发现你的电脑的CPU仪表上的内存占用基本上是不变的占用，而如果是自己去使用API编程加入识别功能，你会发现其实占用的内存还是挺多的，当然，这也不是没有办法，所以，在使用的时候，需要对此加以注意。

  让我们开始吧，在使用之前，最好阅读以下相关的文档，以对Luxand有一个大概的了解，Luxand的使用并不是完全的免费的，其使用方式是经过一层签名认证，这个签名，也就是相当于系统注册码一样的东西，是需要通过在Luxand上进行注册来使用的，不过这一步并不复杂，就是申请一个邮箱然后获取分配的号码，这是很长的一串号码，这里不提供号码，如果有需要，你可以自己申请一个。

  Luxand的原理就是人脸识别的一些基本的算法，其特点在于抓住了人脸上的一些不变的特征点，这些特征点是不易被识别错误的，普通的一些算法中需要学习，这样可以进行特定的场合下的适应，但是如果是平常的应用其实不必这么复杂，人脸的不变的特征就可以帮助摄像头找到需要的图案的位置，当然，这样做也导致其对于人脸的旋转等的判断大打折扣，不过在普通的应用中，你是不需要这些的，这里开始介绍具体的使用方法了。

  好了，先介绍一下具体的使用到的一些参量，使用Luxand的时候，如果是识别指定的照片中的人脸，那么你就不需要使用到摄像头，不用怀疑，Luxand提供了能力，后面会详细的提到这件事，这里面还是有很多好玩的应用可以制作的。但是还是把和摄像头有关的参量一并给出：

  这里是以java的标准给出的，TCameras CameraList = new TCameras();这是摄像头的列表，你的电脑上可能有不同的类型，不止一个数量的摄像头，TCameras CameraNameList = new TCameras();  TCameras CameraDevicePathList = new TCameras();  HCamera CameraHandle = new HCamera();  这些也都是，基本上可以顾名思义，另外，在Luxand的官网上，也就是注册使用序列号（可以使用一年）的地方，有Luxand Document，也就是相当于API的说明。而就图像来说，在java中最重要的是HImage Image = new HImage();指示需要识别的图像。

  另外，在准备阶段中，序列号和硬盘号也是需要的，所以可以这样定义，String HardwareID[] = {"xxxxxxxxxxxxxxx"};   String LicenseInfo = “xxxxxxxxxxxxxxx”；这些信息可以从提供的函数中得到，具体的代码在后面会给出。还有一个重要的识别用到的参量，就是FSDK_Features.ByReference feature_for_me = new FSDK_Features.ByReference();是存储脸部的特征的参量。好了，万事俱备，只欠东风，让我们开始识别吧。

   if(FSDK.FSDKE_OK==FSDK.GetHardware_ID(HardwareID)){

      }

      if(FSDK.FSDKE_OK==FSDK.ActivateLibrary(LicenseInfo))

      {

      }

      if(FSDK.FSDKE_OK==FSDK.Initialize())

      {

      }     

      if(FSDK.FSDKE_OK==FSDKCam.InitializeCapturing()){

      }

      if(FSDK.FSDKE_OK == FSDKCam.SetCameraNaming(false)){

      }

      if(FSDK.FSDKE_OK ==FSDKCam.GetCameraList(CameraList, CameraCount)){

      }    

      if(FSDK.FSDKE_OK== == FSDKCam.GetCameraListEx(CameraNameList,CameraDevicePathList,CameraCount))

      {

        camera_name = CameraNameList.cameras[0];

      }

  这里是使用到摄像头的代码初始化部分，所以如果不适用摄像头，那么和摄像头相关的几个函数就不用了，也就是在函数名中带有camera的，其实这也是值得学习的，在命名的时候，需要让这些参量变得易于理解和使用。

  在Luxand中，提供了打开图像的函数，其实在摄像头的连续识别中，道理是一样的，不过做了很多的优化，也是连续的得到图像，然后送入识别函数，仅此而已。

  具体的函数是：

  int FSDK.LoadImageFromFile(HImage Image, String FileName); 

  得到了图片，在之前我们的HImage参量中，然后，该函数FSDK.DetectFacialFeatures出场了， 首先看看照片中是否存在人脸：

 if(FSDK.FSDKE_OK==FSDK.DetectFacialFeatures(for_detect,feature_for_me))，你可不恩能够蒙我，既然有人脸，就把人脸的位置信息识别出来：

if(FSDK.FSDKE_OK==FSDK.DetectFacialFeatures(detect,feature))，进行识别后，可以使用脸部特征存储的参量中的信息了，feature.features[0].y是第一个特征的y坐标，其他就同理了，不再赘述。不过你需要有一张特征的“地图”，嗯，就在附件中，或者你可以在Luxand帮助手册中找到。

  那么，再加一些摄像头识别的东西：

 if(FSDK.FSDKE_OK == FSDKCam.OpenVideoCamera(camera_name,CameraHandle))，先打开摄像头，当打开成功后，可以从摄像头中一幅一幅图像的拿出来：

 if(FSDK.FSDKE_OK == FSDKCam.GrabFrame(CameraHandle,Image))

这里的Image是一个HImage类型的参量，下面的步骤基本上和图像识别无异了，那么，利用这个我们可以做啥呢？嗯，很多的有意思的东西都变得可能了。

  比如，寒冷的冬天，你在电脑上读一份资料，手还得放在外面滑动鼠标，多么的不惬意啊，让Luxand帮助你吧，首先做一个简易的阅读器，可以读取鼠标的滑动信息，从摄像头中读取你的眼睛的“一举一动”，并读取你的眼部的运动，好了，然后模拟你的鼠标的移动，代码也是容易找到的：

  void mouseWheelSetup2()

{

    addMouseWheelListener( // the rest of of this is acutally the argument list for the function call

            new java.awt.event.MouseWheelListener() 

            {

                 public void mouseWheelMoved(java.awt.event.MouseWheelEvent evt) 

                 {

                    viewadjust -= 9*evt.getWheelRotation();   // 调节当前页面的移动

                 }

            }

   ) // this is the end of the argument list

   ;    // this single semicolon is the entire, complete function body

}   

你的双手就不需要再忍受寒冷的侵袭啦！当然，创意是无止境的，你还可以想出更多的应用来。