SmartJavaAI是什么？
SmartJavaAI是专为JAVA 开发者打造的一个功能丰富、开箱即用的 JAVA AI算法工具包，致力于帮助JAVA开发者零门槛使用各种AI算法模型，开发者无需深入了解底层实现，即可轻松在 Java 代码中调用人脸识别、目标检测、OCR 等功能。底层支持包括基于 DJL (Deep Java Library) 封装的深度学习模型，以及经过 JNI 接入的 C++/Python 算法，兼容多种主流深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Paddle 等，屏蔽复杂的模型部署与调用细节，开发者无需了解 AI 底层实现即可直接在 Java 项目中集成使用，后续将持续扩展更多算法，目标是构建一个“像 Hutool 一样容易易用”的 JAVA AI 通用工具箱


人脸能力展示

人脸检测

人脸比对1：1

人证核验

人脸比对1：N

- 人脸注册
- 人脸库查询
- 人脸库删除

人脸属性检测

- 性别检测
- 年龄检测
- 口罩检测
- 眼睛状态检测
- 脸部姿态检测

活体检测

- 图片和视频活体检测

人脸表情识别

- 7种表情检测


核心亮点
针对 Java 开发者在集成智能算法时常见的两大痛点：

主流AI深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的Python生态与Java工程体系割裂

⚙️ 现有算法方案分散杂乱，封装不统一，使用门槛高，不易直接服务于 Java 业务开发

实现了：

✅ 开箱即用 - 两行代码即可调用算法

✅ 承受多种深度学习引擎 - Pytorch、Tensorflow、MXNet、ONNX Runtime

✅ 功能丰富 - 当前支持人脸识别与目标检测，未来将陆续支撑 OCR、图像分类、NLP 等多个 AI 领域任务，构建全面的智能算法体系。

✅ 跨平台兼容 - 支持Windows/Linux/macOS系统（x86 & ARM架构）

拥护功能
✅ 已构建功能
SmartJavaAI 人脸模块支持以下功能：

人脸检测：5点人脸关键点定位
人脸识别：人脸512维特征提取、人脸对齐、1:1 人脸比对、1:N 人脸识别
人脸库：人脸注册、更新、查询、删除(支持向量数据库milvus/sqlite)
人脸属性检测：性别、年龄、口罩、眼睛状态、脸部姿态
静默活体检测：图片、视频活体检测
人脸表情识别：7种表情识别
人脸质量评估：亮度评估、清晰度评估、完整度评估、姿态评估、遮挡评估
AI集成方式对比

方案技术特点优点缺点
OpenCV传统图像处理方案✅ 提供java接口
✅ 轻量级部署
✅ 社区资源丰富		❌ 基于传统算法精度低(60%-75%)
❌ 需本地安装环境
‌虹软SDK‌商业级闭源解决方案✅ 开箱即用
✅ 提供完整文档和SDK
✅ 支持离线活体检测		❌ 免费版需年度授权更新
❌ 商业授权费用高
❌ 代码不可控
‌云API(阿里云)‌SaaS化云端服务✅ 零部署成本
✅ 支持高并发
✅ 自带模型迭代		❌ 网络延迟风险(200-800ms)
❌ 按调用量计费
❌ 有数据安全风险
‌Python混合调用‌跨语言调用方案✅ 可集成PyTorch/TF等框架
✅ 支持自定义算法
✅ 识别精度高		❌ 需维护双语言环境
❌ 进程通信性能损耗(30%+)
❌ 异常处理复杂度翻倍
‌DJL框架‌深度学习框架✅ 纯Java实现
✅ 支持主流深度学习框架
✅ 可加载预训练模型(99%+)		❌ 需掌握DL知识
❌ 需处理模型加载、预处理、后处理等艰难技术细节
‌SmartJavaAI‌java深度学习工具包✅ 支持主流深度学习框架
✅ 提供丰富、开箱即用API
✅ 上手容易，单一Jar包集成		❌要求JDK版本11及以上

安装
1、Maven引入
在项目的 pom.xml 中添加以下依赖以及平台依赖库，详细引入方式参考 Maven 引入。如需引入全部功能，请运用 smartjavaai-all 模块。

<dependency>
<groupId>cn.smartjavaai</groupId>
<artifactId>smartjavaai-face</artifactId>
<version>1.0.19</version>
</dependency>
2、模型简介
模型下载

人脸检测模型(FaceDetection、FaceLandmarkExtraction)

支持功能：

人脸检测
5点人脸关键点定位

模型名称模型简介模型开源网站
RetinaFace高精度人脸检测模型Github
UltraLightFastGenericFace针对边缘计算设备设计的轻量人脸检测模型Github
SeetaFace6中科视拓最新开放的开源免费的全栈人脸识别工具包Github

人脸识别模型(FaceRecognition)

支持功能：

人脸512维特征提取
人脸对齐(人脸矫正)
人脸特征比对（内积[IP]、欧氏距离[L2]、余弦相似度[COSINE]）

模型名称模型简介模型开源网站
InsightFace_IR-SE50（高精度）这是对 ArcFace（论文）和 InsightFace（GitHub）的 PyTorch 重新实现Github
InsightFace_Mobilefacenet对 ArcFace（论文）和 InsightFace（GitHub）的 PyTorch 重新实现就是（轻量级）这Github
FaceNet基于 PyTorch 的 Inception ResNet（V1）模型仓库Github
ElasticFace基于 CVPRW2022 论文《ElasticFace: Elastic Margin Loss for Deep Face Recognition》实现的人脸识别模型Github
SeetaFace6中科视拓最新开放的开源免费的全栈人脸识别工具包Github

静态活体检测(RGB)模型（Silent face-anti-spoofing、FaceLivenessDetection）

支持功能：

检测图片中的人脸是否为来自认证设备端的近距离裸拍活体人脸对象(裸拍活体正面人脸是指真人未经重度PS、风格化、人工合成等后处理的含正面人脸)

模型名称