1.人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
2.技术分享虹软人脸识别 - Android Camera实时人脸追踪画框适配
人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
首先，注册虹软服务，人人脸需要获取APP_ID和SDK_KEY，脸识分别是别源5vypHP9yEx3gq3s9Kf7tF4SVxfGaCBaJb5CkKfuiKNMz和5vJZ7hRJfqj8eQdFvEBUg2meYgfGuuLyG9foTKUhBHxV。
接着，码安从源码库下载必要的识别打车系统平台源码文件，这里推荐使用Sourceinsight打开并修改asfort_manage.h中的源码配置信息，将APPID和SDKKEY替换为你注册的安卓对应值。
为了移植源码，人人脸首先将虹软SDK放置在Ubuntu的脸识特定目录，如/home/zhiguoxin/Arcsoft。别源创建一个新的码安工程文件夹myproject，将ffmpeg_arc_face-recognize工程复制并赋予权限。识别然后，源码下载sqlite源码并解压，安卓中间页模板源码配置并安装。
在/home/zhiguoxin/Arcsoft/inc中复制相关头文件至myproject的ffmpeg_arc_face-recognize目录，并将动态库从/lib/linux_x移动到/usr/local/lib。接着，修改makefile文件以链接虹软库和其他必要的库，如OpenCV和FFmpeg。在asfort_face_insert.cpp中，口令自动复制源码通过路径查找功能定位face开头的文件，并执行可执行文件ffmpeg_camera_asfort，识别到face.png将显示名称hhh。
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技术分享虹软人脸识别 - Android Camera实时人脸追踪画框适配
在虹软人脸识别Android SDK应用过程中，绘制实时人脸框需考虑设备旋转、相机切换等因素。本文将介绍人脸框绘制适配的解决方法。首先，理解Android相机原始帧数据与预览画面的关系，利用旋转角度API调整显示方向，确保正常显示。接着，介绍人脸框绘制流程，包含缩放与旋转步骤，并针对前后置摄像头不同情况进行对应调整。以竖屏场景为例，说明在原始数据旋转度并缩放后绘制人脸框的方法。通过分析，总结出画框所需参数，包含旋转角度与额外手动矫正参数。最终，实现人脸框适配并将其绘制至View上，确保在多种场景下准确显示。虹软人脸识别Android Demo提供了适配方案与优化策略，包括多人脸识别、faceId优化、画框适配与红外活体检测等，推荐下载官方Demo进行参考。
