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<p align="center">
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<a href="https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/logo.png?v=2025-04-13T07:48:42.197Z" width="45%"></a>
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</p>
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<p align="center">
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<strong>🍬Java轻量级、免费、离线AI工具箱，致力于帮助Java开发者零门槛使用AI算法模型</strong><br>
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<em>像Hutool一样简单易用的Java AI工具箱</em>
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</p>
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<p align="center">
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<a target="_blank" href="https://central.sonatype.com/artifact/ink.numberone/smartjavaai-all">
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<img src="https://img.shields.io/maven-central/v/ink.numberone/smartjavaai-all.svg?label=Maven%20Central" />
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</a>
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<a target="_blank" href="https://license.coscl.org.cn/MulanPSL2">
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<img src="https://img.shields.io/:license-MulanPSL2-blue.svg" />
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</a>
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<a target="_blank" href="https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk11-downloads.html">
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<img src="https://img.shields.io/badge/JDK-8+-green.svg" />
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</a>
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<a target="_blank" href='https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI/stargazers'>
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<img src='https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI/badge/star.svg?theme=gvp' alt='star'/>
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</a>
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<a target="_blank" href='https://github.com/geekwenjie/SmartJavaAI'>
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<img src="https://img.shields.io/github/stars/geekwenjie/SmartJavaAI.svg?style=social" alt="github star"/>
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</a>
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<a target="_blank" href='https://gitcode.com/geekwenjie/SmartJavaAI'>
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<img src="https://gitcode.com/geekwenjie/SmartJavaAI/star/badge.svg" alt="gitcode star"/>
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</a>
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</p>
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[**开发文档**](http://doc.smartjavaai.cn)
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## 📚简介
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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。底层实现涵盖了 C++、Python 等语言的深度学习模型。后续将持续扩展更多算法，目标是构建一个“像 Hutool 一样简单易用”的 JAVA AI 通用工具箱
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## 🚀 能力展示
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<div align="center">
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<table>
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<tr>
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<td>
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<div align="left">
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<p>人脸检测</p>
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- 5点人脸关键点定位 <br>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/face5point.png" width = "500px"/>
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</div>
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||
</td>
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||
</tr>
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<tr>
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||
<td>
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<div align="left">
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<p>人脸比对1：1</p>
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- 人脸对齐 <br>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/face1-1.jpg" width = "500px"/>
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</div>
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</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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<td>
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<div align="left">
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<p>人证核验</p>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/idcard.png" width = "500px"/>
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</div>
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||
</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td>
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<div align="left">
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<p>人脸比对1：N</p>
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- 人脸对齐 <br>
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- 人脸注册 <br>
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- 人脸库查询<br>
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- 人脸库删除<br>
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</div>
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||
</td>
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<td>
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<div align="center">
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||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/face1-n.png" width = "500px"/>
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</div>
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</td>
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</tr>
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||
<tr>
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<td>
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<div align="left">
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<p>人脸属性检测</p>
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- 性别检测 <br>
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- 年龄检测 <br>
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- 口罩检测<br>
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- 眼睛状态检测<br>
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- 脸部姿态检测<br>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/face_attribute.jpg" width = "500px"/>
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</div>
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</td>
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</tr>
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||
<tr>
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||
<td>
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<div align="left">
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<p>活体检测</p>
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- 图片和视频活体检测 <br>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/liveness.jpg" width = "500px"/>
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</div>
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>
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<div align="left">
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<p>目标检测</p>
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</div>
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</td>
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<td>
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<div align="center">
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<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/object_detection_detected.png" width = "500px"/>
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</div>
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</td>
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</tr>
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</table>
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</div>
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## 🚀 核心亮点
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针对 Java 开发者在集成智能算法时常见的两大痛点：
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- 🐍 主流AI深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的Python生态与Java工程体系割裂
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- ⚙️ 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
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我们实现了：
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✅ **开箱即用** - 两行代码即可调用算法
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✅ **支持多种深度学习引擎** - Pytorch、Tensorflow、MXNet、ONNX Runtime
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✅ **功能丰富** - 当前支持人脸识别与目标检测，未来将陆续支持 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。
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✅ **跨平台兼容** - 支持Windows/Linux/macOS系统（x86 & ARM架构）
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## 📌 支持功能
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### ✅ 已实现功能
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- **人脸识别**
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- 人脸检测、人脸识别、人脸比对1:1、人脸比对1:N、人脸库注册、人脸库、人脸库删除
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- 5点人脸关键点定位
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- 人脸属性检测（性别、年龄、口罩、眼睛状态、脸部姿态）
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- 人脸活体检测：图片、视频活体检测
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- **目标检测**
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- 支持多种主流模型：兼容 YOLOv3 至 YOLOv12、SSD 等目标检测算法
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- 支持自定义模型加载：可无缝加载并部署用户自行训练的目标检测模型
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### ⌛ 规划中功能
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- 文字识别（OCR）
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- 图像分类（Image classification）
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- 万物分割 （Segment Anything）
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- 实例分割（Instance Segmentation）
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- 语义分割（Semantic Segmentation）
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- 姿态识别（Pose Estimation）
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- 动作识别（Action Recognition）
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- 使用 BigGAN 的图像生成
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- 图像增强
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- 基于 BERT 的问答
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- 语音识别（Speech Recognition）
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## 🌟 AI集成方式对比
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| 方案 | 技术特点 | 优点 | 缺点 |
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|---------------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------|
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| **OpenCV** | 传统图像处理方案 | ✅ 提供java接口<br>✅ 轻量级部署<br>✅ 社区资源丰富 | ❌ 基于传统算法精度低(60%-75%)<br>❌ 需本地安装环境 |
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| ‌**虹软SDK**‌ | 商业级闭源解决方案 | ✅ 开箱即用<br>✅ 提供完整文档和SDK<br>✅ 支持离线活体检测 | ❌ 免费版需年度授权更新<br>❌ 商业授权费用高<br>❌ 代码不可控 |
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| ‌**云API(阿里云)**‌ | SaaS化云端服务 | ✅ 零部署成本<br>✅ 支持高并发<br>✅ 自带模型迭代 | ❌ 网络延迟风险(200-800ms)<br>❌ 按调用量计费<br>❌ 有数据安全风险 |
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| ‌**Python混合调用**‌ | 跨语言调用方案 | ✅ 可集成PyTorch/TF等框架<br>✅ 支持自定义算法<br>✅ 识别精度高 | ❌ 需维护双语言环境<br>❌ 进程通信性能损耗(30%+)<br>❌ 异常处理复杂度翻倍 |
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| ‌**DJL框架**‌ | 深度学习框架 | ✅ 纯Java实现<br>✅ 支持主流深度学习框架<br>✅ 可加载预训练模型(99%+) | ❌ 需掌握DL知识<br>❌ 需处理模型加载、预处理、后处理等复杂技术细节 |
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| ‌**SmartJavaAI**‌ | java深度学习工具包 | ✅ 支持主流深度学习框架<br>✅ 提供丰富、开箱即用API<br> ✅ 上手简单，单一Jar包集成 | ❌要求JDK版本11及以上 |
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## 🛠️包含组件
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| 模块 | 介绍 |
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| smartjavaai-common | 基础通用模块，封装了公共功能，供各算法模块共享使用 |
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| smartjavaai-face | 人脸功能模块 |
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| smartjavaai-objectdetection | 目标检测模块 |
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可以根据需求对每个模块单独引入，也可以通过引入`smartjavaai-all`方式引入所有模块。
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## 📦 安装
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### 1、环境要求
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- Java 版本：**JDK 8或更高版本**
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- 操作系统：不同模型支持的系统不一样，具体请查看文档
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### 2、Maven
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在项目的pom.xml的dependencies中加入以下内容（全部功能），也可以根据需求对每个模块单独引入:
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```xml
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<dependency>
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<groupId>cn.smartjavaai</groupId>
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<artifactId>smartjavaai-all</artifactId>
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<version>1.0.13</version>
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</dependency>
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```
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### 3、完整示例代码
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[示例代码](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI/tree/master/examples)
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### 4、文档地址
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[开发文档](http://doc.smartjavaai.cn)
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## 🙏 鸣谢
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本项目在开发过程中借鉴或使用了以下优秀开源项目，特此致谢：
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- **[Seetaface6JNI](https://gitee.com/cnsugar/seetaface6JNI)**
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- **[Deep Java Library](https://docs.djl.ai)**
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- **[AIAS](https://gitee.com/mymagicpower/AIAS)**
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## 联系方式
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如您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎添加微信，与我们交流并加入用户交流群
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- **微信**: deng775747758 （请备注：SmartJavaAI）
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- **Email**: 775747758@qq.com
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🚀 **如果这个项目对你有帮助，别忘了点个 Star ⭐！你的支持是我持续优化升级的动力！** ❤️
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## 近期更新日志
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## [v1.0.13] - 2025-05-17
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- 支持 JDK8 环境运行
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- 引入离线依赖，支持完全离线使用
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- 优化 FaceNet 人脸比对性能，提升比对速度
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- 支持带 Alpha 通道的 4 通道图片检测
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- 目标检测：新增 YOLOv12 官方模型支持
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- 目标检测：支持加载自训练模型进行推理
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## [v1.0.12] - 2025-05-09
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- 新增图片与视频活体检测
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- 新增人脸属性识别（性别、年龄、口罩、姿态、眼睛状态）
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- 优化检测返回与包结构
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- 新增 dependencyManagement 统一依赖版本管理
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## [v1.0.11] - 2025-04-28
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- FaceNet 特征提取新增人脸对齐
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- 人脸检测新5点人脸关键点定位
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- 特征提取接口支持多人脸和最佳人脸提取
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- 修复人脸框边界精度问题
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- 更新 Maven 发布的 groupId
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## [v1.0.10] - 2025-04-19
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- 兼容 SeetaFace6 在 Linux 系统下的运行
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- 新增全局缓存路径设置功能
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- 优化若干功能细节，提升稳定性与性能
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## [v1.0.8] - 2025-04-13
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- 新增目标检测功能
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- 模型调用接口统一封装
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- 修复若干已知问题
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- 支持自定义选择使用 GPU 或 CPU 运算
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- 人脸识别模块新增多种接口，功能更加完善
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