android活体检测张嘴眨眼代码

时间: 2023-11-18 18:05:22 浏览: 50
要实现Android端的活体检测,您可以使用OpenCV库。以下是一个简单的示例代码,用于检测用户是否张嘴或眨眼: ```java public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 { private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView; private CascadeClassifier mFaceDetector; private CascadeClassifier mEyeDetector; private Mat mGray; private int mAbsoluteFaceSize = 0; private float mRelativeFaceSize = 0.2f; private boolean mIsMouthOpen = false; private boolean mAreEyesClosed = false; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); mOpenCvCameraView = findViewById(R.id.camera_view); mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this); mOpenCvCameraView.enableView(); // Load cascade classifiers for face and eye detection mFaceDetector = new CascadeClassifier(); mEyeDetector = new CascadeClassifier(); mFaceDetector.load(getFilePath("haarcascade_frontalface_default.xml")); mEyeDetector.load(getFilePath("haarcascade_eye.xml")); } @Override public void onCameraViewStarted(int width, int height) { mGray = new Mat(); } @Override public void onCameraViewStopped() { mGray.release(); } @Override public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) { Mat rgba = inputFrame.rgba(); // Convert to grayscale Imgproc.cvtColor(rgba, mGray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); // Calculate absolute face size if (mAbsoluteFaceSize == 0) { int height = mGray.rows(); if (Math.round(height * mRelativeFaceSize) > 0) { mAbsoluteFaceSize = Math.round(height * mRelativeFaceSize); } } // Detect faces MatOfRect faces = new MatOfRect(); mFaceDetector.detectMultiScale(mGray, faces, 1.1, 2, 0 | Objdetect.CASCADE_SCALE_IMAGE, new Size(mAbsoluteFaceSize, mAbsoluteFaceSize), new Size()); // Iterate over detected faces for (Rect face : faces.toArray()) { // Draw rectangle around face Imgproc.rectangle(rgba, face.tl(), face.br(), new Scalar(0, 255, 0), 3); // Detect eyes within face Mat faceROI = mGray.submat(face); MatOfRect eyes = new MatOfRect(); mEyeDetector.detectMultiScale(faceROI, eyes); // Iterate over detected eyes for (Rect eye : eyes.toArray()) { Point center = new Point(face.x + eye.x + eye.width * 0.5, face.y + eye.y + eye.height * 0.5); int radius = (int) Math.round((eye.width + eye.height) * 0.25); Imgproc.circle(rgba, center, radius, new Scalar(255, 0, 0), 2); } // Detect mouth within face Rect mouthRect = new Rect(face.x, face.y + face.height / 2, face.width, face.height / 2); Mat mouthROI = mGray.submat(mouthRect); // Calculate mouth aspect ratio double mouthAspectRatio = calculateMouthAspectRatio(mouthROI); // Check if mouth is open if (mouthAspectRatio > 0.5) { mIsMouthOpen = true; } else { mIsMouthOpen = false; } // Check if eyes are closed if (eyes.toArray().length < 2) { mAreEyesClosed = true; } else { mAreEyesClosed = false; } } return rgba; } private double calculateMouthAspectRatio(Mat mouthROI) { // Convert to binary image using Otsu's thresholding Mat binary = new Mat(); Imgproc.threshold(mouthROI, binary, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU); // Find contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>(); Mat hierarchy = new Mat(); Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find largest contour double maxArea = 0; MatOfPoint largestContour = null; for (MatOfPoint contour : contours) { double area = Imgproc.contourArea(contour); if (area > maxArea) { maxArea = area; largestContour = contour; } } // Calculate aspect ratio if (largestContour != null) { Rect boundingRect = Imgproc.boundingRect(largestContour); double aspectRatio = (double) boundingRect.width / boundingRect.height; return aspectRatio; } else { return 0; } } private String getFilePath(String fileName) { File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File cascadeFile = new File(cascadeDir, fileName); try { InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.haarcascade_frontalface_default); FileOutputStream os = new FileOutputStream(cascadeFile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } is.close(); os.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return cascadeFile.getAbsolutePath(); } } ``` 这个示例代码使用了OpenCV库中的级联分类器(Cascade Classifier)来检测人脸和眼睛,以及计算嘴巴的宽高比(Mouth Aspect Ratio)来判断用户是否张嘴。如果您想要完整的活体检测功能,可能需要更复杂的算法和技术。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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