前言
該問題是實際工作遇到的問題，需求很簡單，移動端傳入照片，後臺判斷是不是某用戶。
考慮到這個在項目中，並不是很嚴格，因此並不打算集成阿里之類的SDK， 打算自己搞一個人臉識別。
人臉識別
簡單介紹一下人臉識別，人臉識別第一步是把人臉圖像給採集到（黑白的，不需要彩色照片），然後把人臉圖像的特徵給描點（把一塊像素的東西，拆分出來，黑的是1，白的是0），最後根據這些點採用一定的算法，組成一組編碼，我稱之為人臉面部編碼，這組編碼描述了人臉的眼睛特徵、嘴巴特徵、臉部特徵等。兩張照片比對，就是比對這兩個人臉的面部編碼，怎麼算是同一個人呢？兩組編碼的相似度在多少（一般可以配置，用來調整精度）就算是一個人了，是不是很簡單呢！
準備工作
百度一下，很少是用Java做的，最簡單的就是Python來做人臉識別，據說 face_recognition 有高達99.38%的準確率，但對小孩和亞洲人臉的識別準確率尚待提升（雖然我們項目的用戶也是中國人，但是就算識別率低點，也能接受），而且這個用起來簡單啊。於是就決定使用Python來做人臉識別，然後用Java調用Python,最後完成整個人臉識別功能
方案分析
方案一：使用Django搭建一個服務，供Java調用
為什麼會第一個就想到這個呢？因為我其實並不怎麼會Python，之前只用Python做了一個簡單的web項目，當是用到的框架就是Django。首先，這個能解決當前的問題，其次，之前用過Django，學習成本不是很大。
方案二：使用 Java的 JPython三方庫，調用Python
據說這個是Java調用Python最簡單的方法，就是把Python用Java重寫了一次。但是這個方法有個缺點，就是不能調用Python的第三方庫，只能使用Python自帶的包，所以這個方案被pass掉。
方案三 ：寫Python腳本文件，java直接調用腳本文件
該方法其實是最簡單的，因為不需要Python去搭建一個服務，需要的時候，直接用Runtime.getRuntime().exec(..)調用腳本文件。
開始幹
綜合幾種方案下來，最後決定用方案三，因為這個最簡單。首先在本地創建一個py文件，就兩個方法：1. 獲取圖片的人臉面部編碼;2. 比對編碼，是不是同一個人（人臉編碼保存在Java項目的數據庫中，比對的時候，儘量直接傳人臉編碼，不要傳照片，因為face_recognition 去做人臉編碼的過程挺耗時的）。
下面是部分代碼：
<code># 獲取圖片的人臉編碼
def get_encodings(fileUrl):
try:
temp_file = './temp.jpg'
urlretrieve(fileUrl, filename=temp_file)
encodings = face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(temp_file))
face_num = len(encodings)
code = []
# 轉換一下格式，方便傳遞參數給Java
for encoding in encodings:
code.append(str(encoding).replace("[", "").replace("]", ""))
return R(code=200, face_num=face_num, encodings=code)
except Exception as e:
return R(code=500, msg=e.__str__())
# 檢查編碼是不是同一個人
def check_encodings(un_know_encoding, know_encodings):
try:
check_result = face_recognition.compare_faces(know_encodings, un_know_encoding, 0.4)
final_result = 0
all_result = []
for r in check_result:
if r:
all_result.append(1)
final_result = 1
else:
all_result.append(0)
return R(code=200, all_result=all_result, final_result=bool(final_result))
except Exception as e:
return R(code=500, msg=e.__str__())/<code>
經過一番折騰，終於搞定了， 最後使用Runtime.getRuntime().exec(arguments);測試。哎呀，我的那個高興啊，得到了自己想要的結果。
但是發現一個問題，時間很慢，我每次調用腳本文件，時間都會很長，大概在4s左右，在現在這個網絡情況下，還能這麼慢，簡直不能忍啊。排查了一陣，發現問題所在，搞事的代碼，不是上面的兩個方法，而是 import face_recognition ,每次執行腳本的時候，都會執行該語句，這個導入語句耗時是真的長（心中默數2秒）。問題找到了，怎麼解決呢？
解決耗時問題：
我試著思考，既然執行腳本文件import語句耗時，能不能只執行一次，以後需要的時候， 只需要執行指定的方法，這樣就可以解決耗時長的問題，於是我去看Runtime.getRuntime().exec()源碼，發現根本不行（可能是自己能力不夠）。於是這條路發現不行，不能執行一個人臉識別，讓用戶等待4~5S吧。找遍各種方法，都不能對此進行優化了。哎，絕望了！
我打算還是用python做一個web服務，讓Java通過http的形式調用，這樣至少可以解決時間長的問題。於是有google了一下，發現python既然自帶httpServer， 只需要簡單幾行代碼就行，都不需要引入新的包（我用的python3）。感覺發現新大陸了，於是網上搜了一圈，很快就搭好了一個本地服務。
現在執行流程:
1.Java項目啟動的時候，去執行python腳本，然後啟動了python的web服務。
2.Java項目運行中，本地調用Python的http接口
3.Java項目關閉的時候，執行指定腳本，根據端口號（Python啟動的時候指定的端口號）來殺掉python進程。
最後測試，發現識別一個照片，大概耗時700ms， 能接受吧，但是感覺還是不夠快，可能face_recognition 就是這樣把， 這個速度也可以了，移動端在進行比對的時候，加一個旋轉菊花就行（這是高科技，短暫的耗時用戶也能接受）。
我覺得過程中還有或者方案，還有能優化的方法，歡迎大家一起討論！
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