🧑 博主簡介：歷代文學(xué)網(wǎng)（PC端可以訪問：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移動(dòng)端可微信小程序搜索“歷代文學(xué)”）總架構(gòu)師，15年工作經(jīng)驗(yàn)，精通Java編程，高并發(fā)設(shè)計(jì)，Springboot和微服務(wù)，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(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。保持對新技術(shù)的好奇心，樂于分享所學(xué)，希望通過我的實(shí)踐經(jīng)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(jìn)步，一起在技術(shù)的世界里不斷學(xué)習(xí)成長。

---

Spring Boot 整合 Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)

一、引言

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)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(shù)作為一種非接觸式、高效、準(zhǔn)確的身份驗(yàn)證方式，正逐漸成為企業(yè)門禁系統(tǒng)的首選。本文將詳細(xì)介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)一個(gè)企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)，通過識別員工面部特征實(shí)現(xiàn)快速身份驗(yàn)證，提高安全性和通行效率。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇

本案例中我們選擇使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）來實(shí)現(xiàn)人臉識別。CNN 是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 能夠自動(dòng)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(zhuǎn)、縮放等具有一定的不變性，提高了識別的準(zhǔn)確性。
• 可以處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，適用于企業(yè)門禁系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的大量員工面部圖像。

選擇理由：

• 人臉識別是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，需要對圖像中的面部特征進(jìn)行準(zhǔn)確的提取和識別。CNN 能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，并且在圖像識別領(lǐng)域取得了非常好的效果。
• 企業(yè)門禁系統(tǒng)需要快速準(zhǔn)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(shí)間內(nèi)對圖像進(jìn)行處理，滿足企業(yè)門禁系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。
• 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(shù)據(jù)集格式

1. 數(shù)據(jù)集來源：我們可以使用公開的人臉識別數(shù)據(jù)集，如 Labeled Faces in the Wild（LFW）數(shù)據(jù)集，也可以自己收集企業(yè)員工的面部圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集。
2. 數(shù)據(jù)集格式：數(shù)據(jù)集通常以圖像文件的形式存儲(chǔ)，每個(gè)圖像文件對應(yīng)一個(gè)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(shù)據(jù)集，我們可以將圖像文件按照員工的編號或姓名進(jìn)行命名，并將其存儲(chǔ)在一個(gè)特定的目錄中。例如，我們可以創(chuàng)建一個(gè)名為“dataset”的目錄，然后在該目錄下創(chuàng)建多個(gè)子目錄，每個(gè)子目錄對應(yīng)一個(gè)員工，子目錄中的圖像文件即為該員工的面部圖像。
3. 數(shù)據(jù)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(shù)介紹

1. Spring Boot：Spring Boot 是一個(gè)基于 Spring 框架的快速開發(fā)框架，它簡化了 Spring 應(yīng)用的開發(fā)過程，使得開發(fā)者可以更加專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)。在本案例中，我們使用 Spring Boot 來構(gòu)建企業(yè)門禁系統(tǒng)的后端服務(wù)，實(shí)現(xiàn)人臉識別的業(yè)務(wù)邏輯。
2. Deeplearning4j：Deeplearning4j 是一個(gè)基于 Java 的深度學(xué)習(xí)框架，它支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如 CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）等。在本案例中，我們使用 Deeplearning4j 來訓(xùn)練和部署人臉識別模型。
3. 圖像預(yù)處理：在進(jìn)行人臉識別之前，我們需要對圖像進(jìn)行預(yù)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(zhǔn)確性。
4. 模型訓(xùn)練：使用 Deeplearning4j 提供的 API，我們可以構(gòu)建和訓(xùn)練人臉識別模型。在訓(xùn)練過程中，我們需要將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用測試集對模型的性能進(jìn)行評估。
5. 模型部署：訓(xùn)練好的模型可以部署到企業(yè)門禁系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)人臉識別的功能。在部署過程中，我們需要將模型轉(zhuǎn)換為適合在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行的格式，并使用 Spring Boot 提供的 RESTful API 將模型暴露給前端應(yīng)用。

五、相關(guān)Maven 依賴

在使用 Spring Boot 整合 Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)企業(yè)門禁人臉識別系統(tǒng)時(shí)，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(yù)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(shí)現(xiàn)了對圖像的預(yù)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(zhuǎn)換為double類型，并進(jìn)行歸一化處理，使得像素值在 0 到 1 之間。

6.2 模型訓(xùn)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(yù)訓(xùn)練的 VGG16 模型ZooModel zooModel = VGG16.builder().build();ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained();// 設(shè)置微調(diào)配置FineTuneConfiguration fineTuneConf = new FineTuneConfiguration.Builder().updater("sgd").learningRate(0.001).seed(123).build();// 進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集迭代器DataSetIterator iterator = new FaceRecognitionDataSetIterator(images, labels);// 訓(xùn)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(shí)現(xiàn)了對人臉識別模型的訓(xùn)練功能。首先，我們加載預(yù)訓(xùn)練的 VGG16 模型，并設(shè)置微調(diào)配置。然后，我們使用遷移學(xué)習(xí)的方法，將預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)人臉識別的任務(wù)。接著，我們加載數(shù)據(jù)集，并創(chuàng)建數(shù)據(jù)集迭代器。最后，我們使用迭代器對模型進(jìn)行訓(xùn)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(yù)處理圖像double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage(tempFile.getAbsolutePath());// 進(jìn)行人臉識別int prediction = predictFace(pixels);// 返回識別結(jié)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(shí)現(xiàn)了將訓(xùn)練好的人臉識別模型部署為一個(gè) RESTful API 的功能。我們使用 Spring Boot 構(gòu)建了一個(gè)后端服務(wù)，并在服務(wù)中加載訓(xùn)練好的模型。當(dāng)接收到前端應(yīng)用上傳的圖像文件時(shí)，我們對圖像進(jìn)行預(yù)處理，并使用模型進(jìn)行人臉識別。最后，我們將識別結(jié)果返回給前端應(yīng)用。

七、單元測試

7.1 圖像預(yù)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(yù)處理功能進(jìn)行了單元測試。我們使用一個(gè)測試圖像文件，并調(diào)用ImagePreprocessor.preprocessImage方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理。然后，我們檢查返回的像素?cái)?shù)組是否不為空。

7.2 模型訓(xùn)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(xùn)練功能進(jìn)行了單元測試。我們使用一個(gè)測試數(shù)據(jù)集，并調(diào)用FaceRecognitionTrainer.trainModel方法對模型進(jìn)行訓(xùn)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(jìn)行了單元測試。我們使用一個(gè)測試圖像文件，并模擬前端應(yīng)用上傳圖像文件的請求。然后，我們檢查返回的響應(yīng)狀態(tài)碼是否為 200（OK）。

八、預(yù)期輸出

1. 圖像預(yù)處理：經(jīng)過圖像預(yù)處理后，圖像的像素值應(yīng)該在 0 到 1 之間，并且圖像的大小應(yīng)該符合模型的輸入要求。
2. 模型訓(xùn)練：在模型訓(xùn)練過程中，我們可以觀察到模型的損失函數(shù)和準(zhǔn)確率的變化情況。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，損失函數(shù)應(yīng)該逐漸減小，準(zhǔn)確率應(yīng)該逐漸提高。
3. 模型部署：當(dāng)我們上傳一張員工的面部圖像時(shí)，后端服務(wù)應(yīng)該能夠快速準(zhǔn)確地識別出該員工的身份，并返回相應(yīng)的識別結(jié)果。

九、參考資料文獻(xiàn)

1. Deeplearning4j 官方文檔
2. Spring Boot 官方文檔
3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4. 人臉識別技術(shù)介紹