fireflyFace-RK3399人脸识别SDK介绍

　　人脸识别SDK

　　本SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境，如何通过调用 SDK 提供的接口函数（API）进行二次开发与系统集成。 用户按照要求调用SDK提供的API即可实现使用 人脸检测/跟踪、活体识别、人脸识别等服务的目的。

　　1. 主要返回参数

　　public static final int SUCCESS = 0; //执行接口返回成功

　　public static final int ERROR_INVALID_PARAM = -1; //非法参数

　　public static final int ERROR_TOO_MANY_REQUESTS = -2; //太多请求

　　public static final int ERROR_NOT_EXIST = -3; //不存在

　　public static final int ERROR_FAILURE = -4; // 执行接口返回失败

　　2. FaceInfo 人脸信息

　　public class FaceInfo { public Rect mRect;//人脸方框 public FaceAttribute mAttr;//人脸属性 public FaceQuality mQuality;//人脸质量 public Landmark mLandmark;//用于存储5个关键点坐标值，依次是左眼、右眼、鼻子、左侧嘴唇、右侧嘴唇。 }

　　3. FaceAttribute 人脸属性

　　public class FaceAttribute { public int mGender;//性别 0：男性；1：女性 public int mEmotion;//表情 0：平静；1：高兴 public int mAge;//年龄 }

　　4. FaceQuality 人脸质量

　　public class FaceQuality { public float mScore;//人脸质量的置信度 public float mLeftRight;//左右角度 public float mUpDown;//上下角度 public float mHorizontal;//水平角度 public float mClarity;//图片清晰度 public float mBright;//亮度 }

　　5. 构造函数

　　static FaceAPP GetInstance（）

　　功能   获取单例的对象，人脸识别类采用单例模式，一个类Class只有一个实例存在

　　参数   无

　　返回值  FaceAPP类型的对象

　　实例代码 ：

　　private FaceAPP face = FaceAPP.GetInstance（）;

　　6. 识别人脸特征

　　int Recognize（ Image image， float featureArray ［］［512］， int size， List faceinfos， int［］ res ）

　　功能   识别提交的Image中的人脸特征，然后和featureArray里这些特征数组进行比较，找出其中相似度

　　       最高的返回特征数组的二维数组的索引值

　　参数   image ： 人脸图片

　　      featureArray ： 特征数组的二维数组，特征值数组是存储人脸特征信息的数组，由512个float组成。

　　      size ： 特征数组的二维数组大小

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM，

　　        image中人脸不在feature数组中返回 ERROR_NOT_EXIST， 》=0特征数组的索引

　　返回值  执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　float［］［］ featurelist = new float［］［］; //存储特征值的数组 int size = featurelist.lenth; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; face.Recognize（ image， featurelist， size， tmpPos， res ）;

　　7. 识别人脸特征（根据特征值）

　　int Recognize（ float［］ feature， float featureArray ［］［512］， int size， float［］ high， int［］ res ）

　　功能   根据已经存在的人脸特征，然后和featureArray里这些特征数组进行比较，找出其中相似度

　　      最高的返回特征数组的二维数组的索引值，返回相似度得分值。

　　参数   feature ： 特征数组

　　      featureArray ： 特征数组的二维数组，特征值数组是存储人脸特征信息的数组，

　　        由512个float组成。

　　      size ： 特征数组的二维数组大小

　　      high ： float［］型，返回最大得分值

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM，

　　       image中人脸不在feature数组中返回 ERROR_NOT_EXIST，

　　       》=0特征数组的索引号

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS       执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　float［］［］ featurelist = new float［］［］; //存储特征值的数组 int size = featurelist.lenth; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; float［］ feature; float［］ high = float［1］; FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; face.Recognize（ feature， featurelist， size， high， tmpPos， res ）;

　　8. 检测人脸

　　int Detect（ Image image， List faceinfos， int［］ res ）

　　功能   检测提交的图片中的是否有人脸

　　参数   image ： 人脸图片，用于检测的图片

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］;//byte数组用于存位置信息 FaceAPP.Image image = FaceAPP.GetInstance（）.new Image（）; //初始化 image.matAddrframe = mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; //image赋值 if（ success = face.Detect（ image， tmpPos， res ） ）{ //to do };

　　9. 比较特征数据

　　int Compare（ float［］ origin， float［］ chose， float score ）

　　功能   用于比较两个feature值相似度

　　参数   origin ： 待比较feature数组

　　      chose ： 用于比较的feature数组

　　      score ： origin和chose比较的相似度

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　float score; float［］ origin = new float［512］; Float［］ chose = new float［512］; face.Compare（ origin， chose， score ）;

　　10. 双目带有活体的提取人脸特征

　　int GetFeature（ Image image， Image grayImage， float［］ feature， List faceinfos， int［］ res ）

　　功能   获取image中的人脸特征值数组，特征值数组是存储人脸特征信息的数组，

　　      由512个float型数字组成，只获取图片中一个人的特征，多于一人会返回错误信息。

　　参数   image ： 人脸图片，用于检测的图片

　　      grayImage ： 红外摄像头获取的图片

　　      feature ： 存储image中检测到的人脸特征信息，无人脸返回空数组

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确获取人脸信息

　　      ERROR_FAILURE ： 未获取到人脸信息

　　实例代码 ：

　　float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte数组用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， grayImage， feature， tmpPos， res）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功获取到活体人脸特征值 }

　　11. 活体检测

　　int DetectLiveness（Image image， List faceinfos， int［］ res）

　　功能   检测识别活体和非活体。

　　参数   image ： 彩色人脸图片，用于检测和识别的图片。

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 是活体

　　      ERROR_FAILURE ： 非活体

　　实例代码 ：

　　int［］ ret=new int［1］; ret= face.DetectLiveness（image，grayImage ，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 活体检测成功 }

　　12. 双目活体检测

　　int GetDetectLiveness（Image image， Image grayImage， List faceinfos， int［］ res）

　　功能   检测识别活体和非活体。

　　参数   image ： 彩色人脸图片，用于检测和识别的图片。

　　      grayImage ：红外摄像头获取的图片。

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 是活体

　　      ERROR_FAILURE ： 非活体

　　实例代码 ：

　　int［］ ret=new int［1］; ret= face.GetDetectLiveness（image，grayImage ，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 活体检测成功 }

　　13. 双目校准

　　int Calibration（ Image image， Image grayImage， float［］ scale， int［］ Rect， int［］ res ）;

　　功能   对红外和普通光组成的双摄像头识别进行校准，要求1个人在最佳位置（0.8-1米）站定，

　　      大约需要校验20次，得到人脸框修正参数用于人脸画框，

　　      返回红外摄像头相对普通光的显示区域坐标，该区域是有效识别和活体检测区域

　　参数   image ： 输入红外图像

　　      grayImage ： 输入彩色图像

　　      scale ： 输出 人脸框修正参数

　　      rect ： 输出红外图像与彩色图像重叠区域（红外图像在彩色图像的对应区域/推荐的检测区域）

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确校准

　　      ERROR_FAILURE ： 校准失败

　　实例代码 ：

　　int［］ ret = new int［1］; float［］ scale = new float［1］; int［］ rect = new int［4］; ret = face.Calibration（ image， grayimage， scale， rect， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 校准成功 }

　　14. 设备激活一

　　int AuthorizedDevice（ String uidStr， String password， Context activity ）

　　功能   设备激活

　　参数   uidStr ： OEMID号+合同号

　　      password ： 用户密码

　　返回值

　　      0 ： 鉴权成功

　　实例代码 ：

　　String oem_id = “1000000000000001”;//OEMID String contract_id = “0001”;//合同号 String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”; //初始授权密码 String uidStr = oem_id + contract_id; int res = face.AuthorizedDevice（ uidStr， password， LoginActivity.this ）;

　　15. 设备激活二

　　int fireflyInit（Context context， String uidStr， String password）

　　功能   设备激活，这个接口是firefly一个临时接口，可以永久激活设备，该接口到后面可能会被移除，

　　      如果后续开发文档中没有该接口说明，则已被移除。开发文档以开源Demo中的文档为准。

　　参数   uidStr ： OEMID号+合同号

　　      password ： 用户密码

　　返回值

　　      0 ： 鉴权成功

　　实例代码 ：

　　String oem_id = “1000000000000001”;//OEMID String contract_id = “0001”;//合同号 String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”; //初始授权密码 String uidStr = oem_id + contract_id; int res =face.fireflyInit（LoginActivity.this， uidStr， password）;

　　16. 设备激活三

　　int AuthorizedDeviceUserPassword（String uidStr， String password， Context context， String userPassword）

　　功能   设备激活，这个接口主要用于带有用户密码的激活方式。

　　参数   uidStr ： OEMID号+合同号

　　      password ： 授权密码

　　      userPassword：用户密码

　　返回值

　　      0 ： 鉴权成功

　　实例代码 ：

　　String oem_id =“1000000000000001”;//OEMID String contract_id =“0001”;//合同号 String password = “0123456789abcdef0123456789abcdef”;//初始授权密码 String userPassword =“012345678912”;//授权密码; String uidStr = oem_id+contract_id; int res =face. AuthorizedDeviceUserPassword（uidStr，password， LoginActivity.this，userPassword）;

　　17. 获取鉴权激活状态值

　　int getAuthStatus（）

　　功能   获取鉴权激活状态值

　　参数   无

　　返回值

　　      0 ： 鉴权成功

　　实例代码 ：

　　int res = face.getAuthStatus（）;

　　18. 提取人脸特征

　　int GetFeature（ Image image， float［］ feature， List faceinfos， int［］ res ）

　　功能   获取image中的人脸特征值数组，特征值数组是存储人脸特征信息的数组，

　　      由512个float型数字组成，只获取图片中一个人的特征。

　　参数   image ： 人脸图片，用于检测的图片

　　      feature ： 存储image中检测到的人脸特征信息，无人脸返回空数组

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确获取人脸信息

　　      ERROR_FAILURE ： 未获取到人脸信息

　　实例代码 ：

　　float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte数组用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， feature， tmpPos， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功获取到人脸特征值 }

　　19. 提取人脸特征（根据人脸坐标信息）

　　int GetFeature（ Image image， FaceInfo detectInfo， float［］ feature， int［］ res ）

　　功能   根据传入的人脸和关键点坐标信息，获取image中的人脸特征值数组，

　　      特征值数组是存储人脸特征信息的数组，由512个float型数字组成，

　　      只获取图片中一个人的特征。

　　参数   image ： 人脸图片，用于检测的图片

　　      detectInfo ： 检测到的人脸信息，用于人脸特征提取

　　      feature ： 存储image中检测到的人脸特征信息，无人脸返回空数组

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确获取人脸信息

　　      ERROR_FAILURE ： 未获取到人脸信息

　　实例代码 ：

　　float［］ feature = new float［512］; int［］ ret = new int［1］; float［］ detectinfo = new float［］{ x0， y0， x1， y1， landmarkx0， landmarky0， landmarkx1， landmarky1， landmarkx2， landmarky2， landmarkx3， landmarky3， landmarkx4， landmarky4 } byte［］ tmpPos = new byte［1024］; //byte数组用于存位置信息 ret = face.GetFeature（ image， detectinfo， feature， res ）; if（ ret == SUCCESS ）{ //to do 成功获取到人脸特征值 }

　　20. 提取人脸特征（根据图片文件）

　　float［］ GetFeature（String path， List faceinfos）

　　功能   根据传入的图片文件路径，获取image中的人脸特征值数据。

　　参数   path ：人脸图片文件的绝对路径

　　      faceinfos ： FaceInfo 清单。《用于保存返回人脸在图片中的信息》

　　返回值

　　      Float［］ ： 人脸特征值数组

　　实例代码 ：

　　int ret = this.FaceGetFeatureFromAddr（addr， feature， mFaceInfos， policy）; if （ret == -1） { return null; } else { faceInfos.addAll（Arrays.asList（this.mFaceInfos）.subList（0，ret））; return this.feature; }

　　21. 提取人脸关键点

　　int GetLandmark （ Image image， float［］ landmark， int［］ res ）

　　功能   获取人脸关键点坐标信息

　　参数   Image ： 人脸图片，用于提取人脸关键点信息的图片，只提取一个人的关键点信息

　　      Landmark ： 用于存储5个关键点坐标值，依次是左眼，右眼，鼻子，左侧嘴唇，右侧嘴唇

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确获取人脸关键点坐标信息

　　      ERROR_FAILURE ： 未获取到人脸关键点信息

　　实例代码 ：

　　float［］ landmark = new float［10］; int［］ ret = new int［1］; ret = face.GetLandmark（ image， landmark， res）; if（ ret == SUCCESS ）{ }

　　22. 人脸质量提取

　　FaceInfo getQuality（long matAddrframe）

　　功能   传入图像，返回图像中人脸位置和最大一张人脸的质量信息。

　　参数   matAddrframe ： 保存在Mat中图像地址

　　返回值

　　      FaceInfo ： 用于保存返回人脸在图片中的信息

　　实例代码 ：

　　Faceinfo faceinfo=new Faceinfo（）; faceinfo=face.getQuality（matAddrframe）; if（faceinfo！=null）{ }

　　23. 参数设置

　　bool SetParameter（ const String［］ name， float value［］ ）

　　功能   设置输入的参数名和对应数值

　　参数   char［］ name ： 参数的名字

　　      a ： a参数值 内部参数，按示例设置，请不要随意修改

　　      b ： b参数值 内部参数，按示例设置，请不要随意修改

　　      c ： c参数值 内部参数，按示例设置，请不要随意修改

　　      d ： d参数值 内部参数，按示例设置，请不要随意修改

　　      factor ： 检测人脸放大比例 内部参数，按示例设置，请不要随意修改

　　      min_size ： 最小人脸框大小 范围 32-80

　　      faceclarity ： 照片清晰度阈值 范围 建议200-400

　　      perfoptimize ： 是否优化效果 范围 0或1

　　      livenessdetect ： 是否活体检测 范围0-1

　　      gray2colorscale ： 双目活体检测比值 范围 0.1-0.5

　　      frame_num ： 优化的帧数，范围20-40

　　      quality_thresh ： 图片质量阀值，建议范围0.7-0.8

　　      mode ： 工作模式 0 闸机 1 门禁

　　      facenum ： 检测最大人脸数，最多支持检测3张人脸识别1张脸，范围1-3

　　      value［］ ： 参数的数值（可能多个）

　　返回值  参数设置是否成功

　　实例代码 ：

　　String［］ name = { “a”， “b”，“c”， “d”， “factor”， “min_size”， “clarity”， “perfoptimize”， “livenessdetect”， “gray2colorscale”， “frame_num”， “qualit_thresh”， “mode”， “facenum” }; double［］ value = {0.9， 0.9， 0.9， 0.715， 0.6， 64， 400， 1， 0， 0.5， 20， 0.8， 1， 1 }; face.SetParameter（ name， value ）;

　　24. 参数设置（参数可变长度）

　　bool SetParameters（ String［］ name， float value［］ ）

　　功能   可变长度的设置输入的参数名和对应数值

　　参数   char［］ name ： 参数的名字（》=1），详情见14，

　　      value［］ ： 参数的数值（》=1个）

　　返回值  参数设置是否成功

　　实例代码 ：

　　String［］ name = { “perfoptimize”， “livenessdetect”， “frame_num”， “quality_thresh”， “mode”， “facenum” }; double［］ value = { 1， 0， 20， 0.8， 1， 1 }; face.SetParameter（ name， value ）;

　　25. 获取版本信息

　　public String GetVersion（）

　　功能   获取当前SDK版本的信息

　　参数   无

　　返回值  返回当前版本信息的字符串

　　实例代码 ：

　　Face.GetVersion（）;

　　26. 获取底层库信息

　　public String GetFacelibVersion（）

　　功能   获取当前SDK底层库的信息

　　参数   无

　　返回值  返回当前版本底层库的字符串

　　实例代码 ：

　　Face.GetFacelibVersion（）;

　　27. 打开人脸数据库

　　int OpenDB（）

　　功能   使用人脸数据库，内部人脸数据库可实现1:N高效快速查询

　　参数   无

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　if（face.OpenDB（） == SUCCESS）{ // TODO }

　　28. 注册人脸

　　int AddDB（ float［］ feature， string name ）

　　功能   注册人脸

　　参数   feature ： 人脸特征

　　      name ： 登记名字

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　String name= “test”; int［］ res=new int［］; if（ Face.GetFeature（ image， feature， tmpPos， res ） == SUCCESS ）{ Face.AddDB （ feature， name ）; }

　　29. 保存人脸

　　int SaveDB（）

　　功能   将AddDB（）写入的数据保存到文件；如果在reboot或者断电重启设备之前，没有调用SaveDB（），

　　      则AddDB（）添加的人脸将丢失。

　　参数   无

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　Face.AddDB（feature，name）; 。.. //在添加人脸之后，要确保重启设备之前执行Face.SaveDB（）； Face.SaveDB（）;

　　30. 删除人脸

　　int DelDB（string name）

　　功能   删除人脸

　　参数   name ： 要删除的名字

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　String name= “test”; Face.DelDB （name）;

　　31. 删除所有已注册人脸

　　int DelAllDB（）

　　功能   删除所有已注册人脸

　　参数   无

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　Face.DelAllDB （）;

　　32. 查询人脸特征对应名字

　　String QueryDB（ float［］ feature， float ［］ score ）

　　功能   给定人脸特征最接近的数据库所登记的人脸，并给出相似度

　　参数   feature ： 人脸特征

　　      score ： 相似度分值

　　返回值

　　      执行成功 返回登记名字

　　      执行失败 返回为unknown

　　实例代码 ：

　　float［］ score = new float［1］; String name = Face.QueryDB（ feature， score ）; if（ score 》 thresh_hold ）{ // TODO }

　　33. 关闭人脸数据库

　　int CloseDB（）

　　功能   关闭人脸数据库

　　参数   无

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　if（ Face.CloseDB（） == SUCCESS ）{ // TODO }

　　34. 加载快速比对功能

　　int FastQueryInit（）

　　功能   加载快速比对功能

　　参数   无

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　if（Face.FastQueryInit （） == SUCCESS）{ // TODO }

　　35. 刷新快速比对缓存区

　　int FastQueryFlush（float ［］ data， int num）

　　功能   刷新快速比对缓存区

　　参数   Data ： 外部特征缓存区

　　      Num ： 特征数量

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　if（Face.FastQueryFlush（data，num） == SUCCESS）{ // TODO }

　　36. 快速查询

　　int FastQuery（float［］ data， float［］ feature， float［］ scores， int num）

　　功能   快速查询

　　参数   Data ： 外部特征缓存区

　　      Feature ： 要查询的特征

　　      Scores：获得的相似度

　　      Num ： 特征数量

　　返回值

　　      执行成功 SUCCESS

　　      执行失败 ERROR_FAILURE

　　实例代码 ：

　　if（Face.FastQuery（data，feature，num） == SUCCESS）{ // TODO }

　　37. 获取人脸属性

　　int GetFaceAttr（ Image image， FaceInfo data， FaceAttribute face_attr， int *res ）

　　功能   Detect后执行，通过检测获取的人脸位置和关键点信息，获取人脸属性包括年龄、性别和表情 。

　　参数   image ： 人脸图片，用于检测的图片

　　      data ： 检测得到的人脸位置和人脸关键点信息

　　      face_attr ： 存储计算得到的人脸属性

　　      res ： 执行结果，未发现人脸返回 ERROR_INVALID_PARAM

　　返回值

　　      SUCCESS ： 正确获取人脸属性

　　      ERROR_FAILURE ： 未获取到人脸属性

　　实例代码 ：

　　if（ face.GetFaceAttr（ Image， data， attr， res ） == SUCCESS ）{ // TODO }

　　38. 释放人脸识别资源

　　public void Destroy（）

　　功能   释放初始化和设置参数时分配的资源

　　参数   无

　　返回值  无

　　实例代码 ：

　　Face.Destroy（）;

　　39. 示例代码

　　初始化双目摄像头人脸识别Demo。

　　public class MainActivity extends Activity implements CvCameraViewListener2 { private FaceAPP face= FaceAPP.GetInstance（）; //face 作为成员变量 。..。..。.. @Override protected void onCreate（Bundle savedInstanceState） { 。..。..。.. String［］ name={“a”，“b”，“c”，“d”，“factor”，“min_size”，“clarity”，“perf-optimize”，“liveness-detect”，“gray2color-scale”}; double［］ value={0.9，0.9，0.9，0.715，0.6，64，400，1，0，0.5}; face.SetParameter（name，value）; mainLoop = new Thread（） { //人脸检测不要放在 Android 主线程 public void run（） { 。..。..。.. float［］ feature=new float［512］; byte［］ tmpPos = new byte［1024］;// byte 数组用于存位置信息 switch （mixController.curState）{ 。..。.. case mixController. STATE_IDLE ： FaceAPP.Image image= FaceAPP. GetInstance （）.new Image（）; image.matAddrframe=mRgbaFrame.getNativeObjAddr（）; int［］ res=new int［1］; int ret; ret= face.GetFeature（image，feature，tmpPos，res）; if（ret== SUCCESS）{ //to do 成功获取到人脸特征值 } } } } }