机器学习服务(动作活体检测

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机器学习服务(动作活体检测

2024-07-10 15:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

使用ML Kit服务需要您在AppGallery Connect上打开机器学习服务开关,具体操作步骤请参见开通服务。 Maven仓地址配置方式,可参见开发指南的配置HMS Core SDK的Maven仓地址。 动作活体检测服务SDK的集成方式,可参见开发指南的集成动作活体检测服务SDK。

点击以下链接,下载CodeLab的demo工程包:Demo工程包(目录HDC:\liveness-detection)解压下载的压缩包到本地磁盘(比如D:\MLKit-demo)。

配置您的工程和设备 从"File"下拉菜单选取"Open"从解压文件的目录D:\MLKit-master\initial导入demo工程。 如果有类似下图的提示弹窗,请点击"OK": 从gradle文件同步工程:

如果显示以下信息,表示工程同步成功:

确保手机已经正确连接至您的电脑如果提示"Unknown Device"或者"No device",请在CMD命令窗口执行以下命令重启adb服务:adb kill-serveradb start-server

adb默认的安装路径是"C:\Users\USER_NAME\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools\adb"。 如果demo仍然启动失败,您需要用以下命令终止占用5037端口的进程:kill5037。 执行命令 Netstat –ano | findstr 5037 可以查询占用5037端口的进程。 如果工具栏显示了如下手机图标,说明您的配置已经生效。 添加摄像头权限

在此步骤中,我们将给App设置摄像头权限。将以下配置内容添加至AndroidManifest.xml文件:AndroidManifest.xml

创建活体检测结果回调 private MLInteractiveLivenessCapture.Callback callback = new MLInteractiveLivenessCapture.Callback() { @Override public void onSuccess(MLInteractiveLivenessCaptureResult result) { // 检测成功的处理逻辑,检测结果可能是活体或者非活体。 switch(result.getStateCode()) { case InteractiveLivenessStateCode.ALL_ACTION_CORRECT: //验证通过后对应具体操作 break; case InteractiveLivenessStateCode.IN_PROGRESS: //正在检测时对应具体操作 break; } } @Override public void onFailure(int errorCode) { // 检测未完成,如相机异常CAMERA_ERROR,添加失败的处理逻辑。 } }; 创建活体检测实例 MLInteractiveLivenessConfig interactiveLivenessConfig = new MLInteractiveLivenessConfig.Builder().build(); MLInteractiveLivenessCaptureConfig captureConfig = new MLInteractiveLivenessCaptureConfig.Builder() .setActionConfig(interactiveLivenessConfig) .setDetectionTimeOut(TIME_OUT_THRESHOLD) .build(); MLInteractiveLivenessCapture capture = MLInteractiveLivenessCapture.getInstance(); capture.setConfig(captureConfig); 启动检测 capture.startDetect(activity, callback); 运行app

点击Android Studio工具栏的Run ()图标,运行App。

开始体验

注:本教程使用的是动作活体检测默认扫描界面的集成方法,demo中另有自定义模式您可根据自定义扫描界面集成教程自行探索。

恭喜您,您已经成功完成了此次CodeLab任务,并学到了以下技能:

如何使用HUAWEI ML Kit SDK。 如何调用HUAWEI ML Kit的动作活体检测方法。 请访问我们的官方网站,以进一步了解HUAWEI ML Kit: https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit

本文介绍的工程仅用于简单演示,实际开发过程中应严格遵循开发指南。访问以下链接可以获取详细信息:开发指南。



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