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安卓人脸识别门禁源代码

安卓人脸识别门禁核心代码需集成CameraX采集人脸图像，通过ML Kit或OpenCV进行特征提取，比对本地存储的特征值，结合活体检测与权限验证后触发开门指令，支持本地加密存储与云端管理

环境准备

// build.gradle (Module)
dependencies {
    implementation 'androidx.camera:camera-core:1.2.0'
    implementation 'androidx.camera:camera-camera2:1.2.0'
    implementation 'com.google.mlkit:face-detection:17.0.4'
    implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.6.1'
    implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.1.4'
}

核心权限配置

权限类型 用途说明
android.permission.CAMERA 访问设备摄像头
android.permission.INTERNET 云端模型更新（可选）
android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE 存储人脸数据（需动态申请）

人脸识别核心逻辑

// MainActivity.kt
class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var cameraProviderFuture: ListenableFuture<ProcessCameraProvider>
    private lateinit var firebaseFaceDetector: FaceDetector
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)
        // 初始化Firebase面部检测器
        firebaseFaceDetector = FaceDetector.getInstance()
        // 绑定相机生命周期
        startCamera(binding.cameraPreview)
    }
    private fun startCamera(preview: PreviewView) {
        val cameraSelector = CameraSelector.DEFAULT_FRONT_CAMERA
        cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this)
        cameraProviderFuture.addListener(Runnable {
            val cameraProvider: ProcessCameraProvider = cameraProviderFuture.get()
            val preview = Preview.Builder().build()
            val imageAnalysis = ImageAnalysis.Builder()
                .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST)
                .build()
                .also {
                    it.setAnalyzer(Executors.newSingleThreadExecutor(), { imageProxy ->
                        processImage(imageProxy)
                    })
                }
            val camera = cameraProvider.bindToLifecycle(this, cameraSelector, preview, imageAnalysis)
            preview.setSurfaceProvider(preview.createSurfaceProvider())
        }, ContextCompat.getMainExecutor(this))
    }
    private fun processImage(imageProxy: ImageProxy) {
        val bitmap = BitmapUtils.imageToBitmap(imageProxy.image!!)
        val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
        firebaseFaceDetector.process(image)
            .addOnSuccessListener { faces ->
                if (faces.size > 0) {
                    // 提取特征值进行比对
                    val face = faces[0]
                    val isMatched = checkFaceMatch(face)
                    runOnUiThread {
                        if (isMatched) {
                            openDoor()
                        } else {
                            showError("未识别到授权人脸")
                        }
                    }
                }
            }
            .addOnFailureListener { e ->
                Log.e("FaceDetector", "检测失败: ${e.message}")
            }
        imageProxy.close()
    }
    private fun checkFaceMatch(face: Face): Boolean {
        // TODO: 实现特征值比对逻辑（可结合Liveness检测）
        return true // 临时返回true用于测试
    }
    private fun openDoor() {
        // 执行开门指令（可通过蓝牙/WiFi/GPIO控制）
        Toast.makeText(this, "门已开启", Toast.LENGTH_SHORT).show()
    }
}

数据库设计（SQLite）

字段名 类型 说明
id INTEGER 主键
user_name TEXT 用户姓名
face_template BLOB 人脸特征模板
registered_at INTEGER 注册时间戳
device_id TEXT 绑定设备ID

界面布局要点

<!-activity_main.xml -->
<ConstraintLayout>
    <PreviewView
        android:id="@+id/cameraPreview"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent"
        app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent" />
    <TextView
        android:id="@+id/statusText"
        android:text="请正视摄像头"
        app:layout_constraintBottom_toTopOf="@id/cameraPreview"
        android:layout_marginBottom="16dp" />
</ConstraintLayout>

常见问题与解决方案

问题现象 解决方案
低光照环境下识别失败 启用ML Kit的FaceDetectorOptions亮度增强，或外接补光灯模块
多人脸场景误识别 设置FaceDetectorOptions的minFaceSize参数，过滤过小/过大人脸
特征比对效率低 使用FingerprintManager生成特征哈希值，采用汉明距离加速比对
跨设备兼容性问题 统一使用Camera2 API接口，避免厂商相机兼容层差异

相关问题解答

Q1：如何提升复杂场景下的识别准确率？
A1：可采用多模态生物识别方案：

  1. 增加活体检测（如ML Kit的FaceDetectorOptions.Builder().setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL))
  2. 结合红外摄像头判断体温/血流变化
  3. 要求用户完成指定动作（如眨眼/点头）进行二次验证

Q2：如何将系统部署到实际门禁设备？
A2：硬件选型建议：
| 组件 | 推荐方案 |
|—————|———————————-|
| 主控板 | Raspberry Pi 4 + Android Things |
| 摄像头 | 海康威视DS-UVC20双光谱摄像头 |
| 门锁控制 | 继电器模块+12V电磁锁 |
| 网络通信 | ESP8266 WiFi模块（支持MQTT协议） |

人脸识别门禁
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