3.1. 統合ガイド

FacePro SDKで提供されるSampleプロジェクトは、Xcode開発環境をベースとしており、統合手順は主にiOS 開発の知識、およびXcodeの経験を有する方を対象に記述されています。

1. 開発コンポーネント

ZIP パッケージには主に次のファイルが含まれています。

STFaceProSample：FacePro SDK を統合する完全なプロジェクトのサンプル
STFaceProSDK：FacePro SDK を統合して使用するために必要な SDK とモデルファイルを含む
Docs：統合ドキュメント

2. サンプルの概要

準備

有効なライセンス認証ファイルが利用可能であること。
Cocoapods ツールを含むMac（オプション）がインストールされていること。

Xcode 統合実行サンプル

統合手順は次のとおりです。

ZIP ファイルを解凍し、ターミナルを開きます。Podfileがあるディレクトリに移動し、実行してインストールします。
Cocoapodsツールがローカルにない場合、リンク（抽出コード: e00c40）をクリックして、関連ファイルをダウンロードし、解凍したPodsフォルダをPodfileがあるディレクトリにコピーしてください。
podが正常に実行されたら、STFaceProSample.xcworkspaceをダブルクリックして、Xcodeでプロジェクトを開きます。
認証用のライセンスファイル "SENSEID_....lic" を STFaceProSDKディレクトリにコピーし、名前を "senseid_facepro.lic" に変更します。
ライセンスファイルの名前を変更する理由: ZIP パッケージ内のSampleの STFaceProMainViewController.swift には、ファイル名を指定することで、ファイルの読み込み認証を完了します。プロジェクトで使用されているライセンスファイルは "senseid_facepro.lic" という名前です。
STFaceProMainViewController.swift ファイルで、ライセンス認証タイプに従って、
パラメーターを修正します: let licType: LicenseType = .online / .offline。
iOSデバイスに接続し、プログラムを実行してテストします。

3. お客様のプロジェクトへの FacePro SDK の統合

手順は次のとおりです。

ZIPファイルを解凍します。
解凍した STFaceProSDK フォルダーのすべてのコンテンツをお客様のプロジェクトに追加します。

上記の手順を実行すると、FacePro SDK がお客様のプロジェクトに統合されます。

4. FacePro SDK API に関する手順

FacePro SDK は、顔トラッキング、顔検知、属性検知、品質検知、姿勢角情報の検知、モーションブラー品質検知、なりすまし防止検知、顔特徴抽出、顔特徴比較、および検索機能を提供します。

主要な関数について

API

Info

ビデオフレームシーンでの顔トラッキング

静止画像シーンでの顔トラッキング

顔属性の検知

品質検知

姿勢角情報の検知

MotionSharpnessDetector

モーションブラー品質の検知

AntiSpoofingDetector

なりすまし防止検知

FeatureExtraction

顔特徴情報の抽出

FeatureComparison

顔特徴の比較および検索。

TrackerまたはDetectorは、同じスレッドで使用する必要があります。

API 呼び出しと SDK のワークフロー

SDK の基本的なワークフロー

ライセンス認証
Tracker または Detector インスタンスを作成する
Track または detect を開始する（FaceDetector 以外の Detector の detect メソッドは、すべて Trackの結果に依存します）Track または detect の結果を取得する
使用しなくなった場合は、APIに対応するリリースメソッドを呼び出して解放する

呼び出し方法について

プロジェクトに FacePro SDK を統合します。詳細については、「お客様のプロジェクトへの FacePro SDK の統合」をご参照ください。

ライセンス認証を実行するには、Sample 内の STFaceProMainViewController.swift のメソッドをご参照ください。

   ...
   // MARK: - Authorization / 認証
   // offline / オフラインでのライセンス認証
   func loadLicense(with fileName: String) {
       let licensePath = Bundle.main.path(forResource: fileName, ofType: "lic")
       apiResult = self.loadLicense.load(withLicensePath: licensePath ?? "")
   }

   // online / オンラインでのライセンス認証
   func activateLicense(with fileName: String) {
       if let filePath = self.loadLicense.activatedLicenseFilePath() {
           // There is already an authorized lic locally, it can be loaded directly / 既に認証されたライセンスファイルがローカルにあり、直接ロードできます
           apiResult = self.loadLicense.load(withLicensePath: filePath)
       } else {
           // There is no authorized lic locally, online activation is required / ローカルに認証用のライセンスファイルが存在しません。オンラインでのライセンス認証を要求します
           let licensePath = Bundle.main.path(forResource: fileName, ofType: "lic")
           apiResult = self.loadLicense.activate(withLicensePath: licensePath ?? "")

           // Load after successful authorization / ライセンス認証に成功したらロードします
           if let filePath = self.loadLicense.activatedLicenseFilePath() {
               apiResult = self.loadLicense.load(withLicensePath: filePath)
           }
       }
   }
   ...

機能要件に従って、STFaceProFaceTracker を使用して Tracker インスタンスを作成します。正常に作成されたら、track メソッドを介して顔トラッキングを行います。サンプルコードの詳細については、Sample 内の STFaceProTrackViewController.swift をご参照ください。

   func createTracker() {
       let bundlePath = Bundle.main.path(forResource: "st_facepro_resource", ofType: "bundle") ?? ""
       let occlusionModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Align_occlusion.model"

       apiResult = self.faceTracker.create(withModelPath: occlusionModelPath, config: .SMALL_FACE)
       apiResult = self.faceTracker.setTrackingLimitWithMaxNum(Int32(STFaceProDetectionMaxNum)) { (realNum) in
           print("---setTrackingLimitWithMaxNum--realNum \(realNum)")
       }
       self.faceTracker.delegate = self
   }

機能要件に従って、異なる Detector を作成します。作成方法は、上記のTrackerインスタンスの作成手順と同様です。作成後、detect メソッドを呼び出して、検知処理を行います。

FaceDetector を除くその他の Detector の detect メソッドは、すべてTrackの結果に依存します。FaceDetector は静止画像の顔検知に使用され、detect メソッドのパラメーターは静止画像に依存します。

   ...

   let bundlePath = Bundle.main.path(forResource: "st_facepro_resource", ofType: "bundle") ?? ""
   let calcposeModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Align_CalcPose.model"
   let antispootingGeneralModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Liveness_Antispoofing_General.model"
   let verifyModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Verify_Mobilenetv2Pruned.model"
   let occlusionModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Align_occlusion.model"
   let attributeModelPath = bundlePath + "/model" + "/M_Attribute.model"

   // FaceDetector detect
   apiResult = self.faceDetector.create(withModelPath: occlusionModelPath, config: .LARGE_FACE)

   //　AttributeDetector detect
   apiResult = self.attributeDetector.create(withModelPath: attributeModelPath)
   self.attributeDetector.delegate = self

   // HeadPoseDetector detect
   apiResult = self.headPoseDetector.create(withModelPath: calcposeModelPath)
   self.headPoseDetector.delegate = self

   // QualityDetector detect
   self.qualityDetector.delegate = self

   // MotionSharpnessDetector detect
   apiResult = self.motionSharpnessDetector.create()
   self.motionSharpnessDetector.delegate = self

   // AntiSpoofingDetector detect
   apiResult = self.antiSpoofingDetector.create(withModelPath: antispootingGeneralModelPath)
   self.antiSpoofingDetector.delegate = self
   apiResult = self.antiSpoofingDetector.defaultHacknessThreshold { [weak self] (threshold) in
       print("----antiSpoofingDetector----threshold \(threshold)")
       self?.defaultHacknessThreshold = threshold
   }

   ...

顔のなりすまし防止検知には STFaceProFeatureExtraction を使用します。詳細については、API に関する説明とサンプルをご参照ください。
```
apiResult = self.featureExtraction.create(withModelPath: verifyModelPath)
```
顔特徴の比較および検索には STFaceProFeatureComparison を使用します。詳細については、API に関する説明と Sample をご参照ください。
```
apiResult = self.featureComparison.create(withModelPath: verifyModelPath)
self.featureComparison.delegate = self
```

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Last updated 2 years ago

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