(｡･∀･)ﾉﾞ嗨咯，Everyone~ 

今天给大家带来的是 windows平台下，如何通过H5页面实现人脸识别的功能呢，一起探索！

首先能，还是介绍一下百度人脸识别的接口情况吧，详情可见官方文档：http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top

本次系列将会持续更新，人脸检测，人脸对比，人脸查三个方向的实例

好了，回归本贴主题，【H5的人脸检测】

人脸检测的官方描述：

检测请求图片中的人脸，返回人脸位置、72个关键点坐标、及人脸相关属性信息。

检测响应速度，与图片中人脸数量相关，人脸数量较多时响应时间会有些许延长。

典型应用场景：如人脸属性分析，基于人脸关键点的加工分析，人脸营销活动等。

五官位置会标记具体坐标；72个关键点坐标也包含具体坐标，但不包含对应位置的详细位置描述。

总结一句话就是：检测人脸图片，返回各种人脸属性数据。

接下来重点讲解如何实现吧~实现的样式如图（稍微把我给P了一下，哈哈）

注意：此实例并不是最优的一种方式，只是一个基础的实现过程，具体优化需要后续努力~

第一步：以下是一段判断浏览器是否支持HTML5的一个函数方法，便于大家测试。

//判断浏览器是否支持HTML5 Canvas
	window.onload = function () {
		try {
		//动态创建一个canvas元 ，并获取他2Dcontext。如果出现异常则表示不支持 document.createElement("canvas").getContext("2d");
		// document.getElementById("support").innerHTML = "浏览器支持HTML5 CANVAS";
		}
		catch (e) {
		// document.getElementByIdx("support").innerHTML = "浏览器不支持HTML5 CANVAS";
		}
	};

第二步：写一个视频流的监听，然后在通过方法实时抓拍获取图片数据。

//这段代 主要是获取摄像头的视频流并显示在Video 签中
	window.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
		var canvas = document.getElementById("canvas"),
		context = canvas.getContext("2d"),
		video = document.getElementById("video"),
		videoObj = { "video": true },
		errBack = function (error) {
			console.log("Video capture error: ", error.code);
		};
// 		$("#snap").click(function () {
// 			context.drawImage(video, 0, 0, 330, 250);
// 			})
		//拍照按钮
		setInterval(function(){
			context.drawImage(video, 0, 0, 330, 250)
			CatchCode();
		},1000);
		//navigator.getUserMedia这个写法在Opera中好像是navigator.getUserMedianow
		if (navigator.getUserMedia) {
			navigator.getUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.srcObject  = stream;
				video.play();
			}, errBack);
		} else if (navigator.webkitGetUserMedia) {
			navigator.webkitGetUserMedia(videoObj, function (stream) {
				video.src = window.webkitURL.createObjectURL(stream);
				video.play();
			}, errBack);
		}
	
	}, false);

然后就完了？NONO~~以下是重点：

接下来是如何将获取的图片数据传到后台呢？我在用ajax传base64的图片数据的时候，失败过三次

都是因为长度太长，导致后台无法获得正取的图片数据，从而调用API时返回的数据是空。

于是我的解决办法就是用的formData 作为对象传到后台进行解析

function dataURItoBlob(base64Data) {
		var byteString;
		if (base64Data.split(',')[0].indexOf('base64') >= 0)
		byteString = atob(base64Data.split(',')[1]);
		else
		byteString = unescape(base64Data.split(',')[1]);
		var mimeString = base64Data.split(',')[0].split(':')[1].split(';')[0];
		var ia = new Uint8Array(byteString.length);
		for (var i = 0; i < byteString.length; i++) {
		ia[i] = byteString.charCodeAt(i);
		}
		return new Blob([ia], {type:mimeString});
	}

以上这个方法是一个重点，你在用formData时，需要将base64数据转换为blob写入数据的

如果不清楚可以在本帖中提问。

前端的实现讲完了，ajax提交之后，后台需要如何处理呢？

 /**
   	 * 请求人脸检测
   	 * @return
   	 * @throws Exception  
   	 */
	@RequestMapping(value = "/save.do")
	@ResponseBody
	public Map queryService(@RequestParam("the_file") MultipartFile file) {
		Map modelMap = new HashMap();
		try {
			//将数据转为流
			InputStream content = file.getInputStream();
			ByteArrayOutputStream swapStream = new ByteArrayOutputStream();  
	        byte[] buff = new byte[100];  
	        int rc = 0;  
	        while ((rc = content.read(buff, 0, 100)) > 0) {  
	            swapStream.write(buff, 0, rc);  
	        }  
	        //获得二进制数组
	        byte[] in2b = swapStream.toByteArray(); 
	        //调用人脸检测的方法
	        Map  strmap = FaceDetect.detectby(in2b);
	        //将map数据封装json传到前台
			String strjson = JsonUtil.mapToJson(strmap);
			modelMap.put("strjson", strjson);
			modelMap.put("success", true);
		} catch (Exception e) {
			modelMap.put("success", false);
			modelMap.put("data", e.getMessage());
		}
		return modelMap;
	}

这是JAVA后台接受前台传来的图片数据，用的是SpringMVC框架，重点请看如何将接收的数据转为图片字节数组（因为人脸检测API是需要这个）

最后呢，就说一说人脸检测的API方法如何调用解析吧

 public static Map match2(byte[] arg0,byte[] arg1) {
    	Map map = new HashMap();
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/match";
        try {
            // 活体检测人脸
            String imgStr = Base64Util.encode(arg0);//
            String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");

            //身份证人脸          
            String imgStr2 = Base64Util.encode(arg1);
            String imgParam2 = URLEncoder.encode(imgStr2, "UTF-8");

            String param = "images=" + imgParam + "," + imgParam2;

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间， 客户端可自行缓存，过期后重新获取。
            String accessToken = "";

            String str = HttpUtil.post(url, accessToken, param);
            System.out.println(str);
            
            JSONObject jsonobject = JSONObject.fromObject(str);
	     	String result = jsonobject.getString("result");
	     	
	     	JSONArray json = JSONArray.fromObject(result); // 首先把字符串转成 JSONArray  对象
	     	 for(int i=0;i