? 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
Spring Boot 整合 Deeplearning4j 实现企业门禁人脸识别系统
一、引言
在当今数字化时代，企业对于安全性和效率的要求越来越高。传统的门禁系统如钥匙、密码等存在易丢失、易被破解等问题。而人脸识别技术作为一种非接触式、高效、准确的身份验证方式，正逐渐成为企业门禁系统的首选。本文将详细介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现一个企业门禁人脸识别系统，通过识别员工面部特征实现快速身份验证，提高安全性和通行效率。
二、神经网络选择
本案例中我们选择使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现人脸识别。CNN 是一种专门用于处理图像数据的神经网络，具有以下优点：
选择理由：
人脸识别是一个复杂的任务，需要对图像中的面部特征进行准确的提取和识别。CNN 能够自动学习图像的特征，并且在图像识别领域取得了非常好的效果。企业门禁系统需要快速准确地识别员工的面部特征，以提高通行效率。CNN 可以在较短的时间内对图像进行处理，满足企业门禁系统的实时性要求。随着深度学习技术的不断发展，CNN 的性能不断提高，并且有很多成熟的开源框架和工具可以使用，如 Deeplearning4j，使得开发人脸识别系统变得更加容易。 三、数据集格式
数据集来源：我们可以使用公开的人脸识别数据集，如Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集，也可以自己收集企业员工的面部图像构建数据集。数据集格式：数据集通常以图像文件的形式存储，每个图像文件对应一个员工的面部图像。图像文件可以是 JPEG、PNG 等常见的图像格式。为了方便管理和使用数据集，我们可以将图像文件按照员工的编号或姓名进行命名，并将其存储在一个特定的目录中。例如，我们可以创建一个名为“dataset”的目录，然后在该目录下创建多个子目录，每个子目录对应一个员工，子目录中的图像文件即为该员工的面部图像。数据集表格示例： | 员工编号 | 员工姓名 | 图像文件路径 |
|---|---|---|
| 001 | 张三 | dataset/001/face1.jpg |
| 001 | 张三 | dataset/001/face2.jpg |
| 002 | 李四 | dataset/002/face1.jpg |
| 002 | 李四 | dataset/002/face2.jpg |
四、技术介绍
Spring Boot：Spring Boot 是一个基于 Spring 框架的快速开发框架，它简化了 Spring 应用的开发过程，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。在本案例中，我们使用 Spring Boot 来构建企业门禁系统的后端服务，实现人脸识别的业务逻辑。Deeplearning4j：Deeplearning4j 是一个基于 Java 的深度学习框架，它支持多种神经网络模型，如 CNN、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。在本案例中，我们使用 Deeplearning4j 来训练和部署人脸识别模型。图像预处理：在进行人脸识别之前，我们需要对图像进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，以提高模型的识别准确性。模型训练：使用 Deeplearning4j 提供的 API，我们可以构建和训练人脸识别模型。在训练过程中，我们需要将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集对模型的性能进行评估。模型部署：训练好的模型可以部署到企业门禁系统中，实现人脸识别的功能。在部署过程中，我们需要将模型转换为适合在生产环境中运行的格式，并使用 Spring Boot 提供的 RESTful API 将模型暴露给前端应用。 五、相关Maven 依赖
在使用 Spring Boot 整合 Deeplearning4j 实现企业门禁人脸识别系统时，我们需要添加以下 Maven 依赖：
<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、代码示例
6.1 图像预处理
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; } }}这段代码实现了对图像的预处理功能，包括图像的缩放、归一化等操作。首先，我们使用ImageIO读取图像文件，并将其缩放到指定的大小。然后，我们将图像的像素值转换为double类型，并进行归一化处理，使得像素值在 0 到 1 之间。
6.2 模型训练
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 { // 加载预训练的 VGG16 模型 ZooModel zooModel = VGG16.builder().build(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 设置微调配置 FineTuneConfiguration fineTuneConf = new FineTuneConfiguration.Builder() .updater("sgd") .learningRate(0.001) .seed(123) .build(); // 进行迁移学习 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(); // 加载数据集 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); } } } // 创建数据集迭代器 DataSetIterator iterator = new FaceRecognitionDataSetIterator(images, labels); // 训练模型 model.fit(iterator); return model; } catch (Exception e) { logger.error("Error training model: {}", e.getMessage()); return null; } }}这段代码实现了对人脸识别模型的训练功能。首先，我们加载预训练的 VGG16 模型，并设置微调配置。然后，我们使用迁移学习的方法，将预训练的模型进行微调，以适应人脸识别的任务。接着，我们加载数据集，并创建数据集迭代器。最后，我们使用迭代器对模型进行训练。
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@RestControllerpublic 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 { // 加载模型（如果尚未加载） if (model == null) { model = FaceRecognitionTrainer.trainModel("dataset", 10); } // 保存上传的图像文件 File tempFile = File.createTempFile("temp", ".jpg"); imageFile.transferTo(tempFile); // 预处理图像 double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage(tempFile.getAbsolutePath()); // 进行人脸识别 int prediction = predictFace(pixels); // 返回识别结果 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; }}这段代码实现了将训练好的人脸识别模型部署为一个 RESTful API 的功能。我们使用 Spring Boot 构建了一个后端服务，并在服务中加载训练好的模型。当接收到前端应用上传的图像文件时，我们对图像进行预处理，并使用模型进行人脸识别。最后，我们将识别结果返回给前端应用。
七、单元测试
7.1 图像预处理测试
import org.junit.jupiter.api.Test;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;public class ImagePreprocessorTest { @Test public void testPreprocessImage() { double[] pixels = ImagePreprocessor.preprocessImage("test.jpg"); assertNotNull(pixels); }}这段代码对图像预处理功能进行了单元测试。我们使用一个测试图像文件，并调用ImagePreprocessor.preprocessImage方法对图像进行预处理。然后，我们检查返回的像素数组是否不为空。
7.2 模型训练测试
import org.junit.jupiter.api.Test;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;public class FaceRecognitionTrainerTest { @Test public void testTrainModel() { ComputationGraph model = FaceRecognitionTrainer.trainModel("dataset", 10); assertNotNull(model); }}这段代码对模型训练功能进行了单元测试。我们使用一个测试数据集，并调用FaceRecognitionTrainer.trainModel方法对模型进行训练。然后，我们检查返回的模型是否不为空。
7.3 模型部署测试
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;@SpringBootTestpublic class FaceRecognitionApplicationTest { @Test public 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()); }}这段代码对模型部署功能进行了单元测试。我们使用一个测试图像文件，并模拟前端应用上传图像文件的请求。然后，我们检查返回的响应状态码是否为 200（OK）。