JNI技術在基于OpenCV的人臉與微笑檢測中的應用

王嘉鑫+鄒科文+陳義明

摘要摘要：人臉識別技術是當前人工智能中較為熱門的一個分支，已經有許多開源的視覺庫為其奠定了良好基礎，如OpenCV等，然而OpenCV在Java環境下有諸多不便。為了解決這一問題，介紹了JNI技術，以及在Java環境下，如何通過JNI調用OpenCV庫實現人臉與微笑檢測。實驗結果表明，將JNI應用于Java虛擬機的人臉檢測，可獲得更高的人臉檢測速度。

關鍵詞關鍵詞：OpenCV；人臉檢測；微笑檢測；JNI

DOIDOI：10.11907/rjdk.162330

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）001011502

隨著人工智能技術的發展，機器學習、計算機視覺等領域也逐漸成為計算機科學中的熱點問題，人臉檢測便是計算機視覺中的一個分支。OpenCV作為一個開源的視覺庫，提供了不少關于人臉檢測的模型與處理接口，而大部分接口與算法均采用C/C++語言編寫。Java雖有其跨平臺的巨大優勢，但是這種特性也給Java帶來了局限性，在調用動態數據庫文件時存在不便。因此，通過JNI工具，可以利用C/C++語言的特性彌補Java的不足[13]。

1相關技術原理

1.1JNI技術分析

JNI（Java Native Interface）提供了若干API 實現Java與其它語言的通信（主要是C/C++）。從Java 1.1開始，JNI標準成為Java平臺的一部分，它允許Java和其它語言編寫的代碼進行交互。然而使用Java與本地已編譯的代碼交互，通常會喪失平臺可移植性[45]。

通常遇到以下幾種情況需要使用JNI：①所開發的程序需要用到其它平臺屬性，但在Java的標準庫中不支持此屬性；②程序對于運行效率要求較高，因此希望能用較低級的語言（如C/C++）來實現；③Java已經擁有實現需要的程序和庫，希望C/C++對其直接進行調用[67]。

1.2JNI技術架構

JNI允許運行在Java虛擬機上的應用程序調用其它語言（如C/C++語言）來編寫需要的方法或類庫，也能將Java虛擬機嵌入到本地應用程序中。

圖1是JNI在本地應用程序與Java應用之間各自扮演的角色圖。從圖中可以看出，JNI作為Java與C/C++函數庫之間的橋梁，可以實現Java代碼與C/C++庫函數當中本地代碼之間的交互。然而JNI沒有改變Java語言的屬性，只是讓Java語言擁有一種能夠對外調用的形式[89]。

1.3OpenCV介紹

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個基于BSD許可發行的跨平臺計算機視覺庫。它輕量而且高效，由C函數與C++類構成，同時提供了Python、Java等語言的接口，可實現圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV中對于人臉的檢測方法是基于處理成的灰度圖像的弱特征檢測方法。該方法建立在Haar特征[10]檢測方法基礎上，可以獲得檢測人臉的實時處理速度。

OpenCV中也提供了訓練分類器[1112]的程序及方法來檢測特征。使用者可以將此方法應用于一些項目中的二次開發，比如雙目視覺的三維重構、物體識別，協助機器人完成復雜任務，以及在智能監控中的人臉檢測、智能交通中的行人檢測等。

2開發工具選擇

選用的工具是eclipse，Java版本為JDK1.7，C++使用的是VS2010。另外PC端需要具備內置或外置攝像頭，PC機配置為Inter Core i5-3230M CPU 2.6GHz。

3實現過程

從圖2中編寫JNI代碼的大致步驟可以看出Java需要將字節碼文件通過javah生成頭文件，再與C代碼共同生成動態鏈接庫，進而與Java中的代碼進行交互。

3.4人臉檢測實驗結果

實驗結果如圖3以及表1所示，Java捕獲的圖像上會圈出特征檢測出的人臉，并在控制臺輸出人臉的X、Y坐標以及微笑值。微笑值越高代表被檢測的人臉表情越開心。表2使用JNI檢測明顯比單獨從Java視頻流中獲取圖像檢測人臉速度更快。因此，將JNI應用于Java虛擬機的人臉檢測中，可以幫助后臺進行高效的圖片信息處理。

第1期 侯賀，馬林，鄭偉：基于大數據的微課評價模型研究軟 件 導 刊2017年標題