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Adam/SmartJavaAI

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README
MulanPSL-2.0

🍬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
像Hutool一样简单易用的Java AI工具箱

👉 http://smartjavaai.cn/ 👈

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开发文档


📚简介

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

🚀 能力展示

人脸检测

- 5点人脸关键点定位

人脸比对1:1

- 人脸对齐

人证核验

人脸比对1:N

- 人脸对齐
- 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

目标检测

OCR文字识别

- 支持任意角度文字识别
- 支持印刷体识别
- 支持手写字识别

🚀 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

我们实现了:

开箱即用 - 两行代码即可调用算法

支持多种深度学习引擎 - 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。

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

📌 支持功能

✅ 已实现功能

  • 人脸识别
    • 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
    • 5点人脸关键点定位
    • 人脸属性检测(性别、年龄、口罩、眼睛状态、脸部姿态)
    • 人脸活体检测:图片、视频活体检测
  • 目标检测
    • 支持多种主流模型:兼容 YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12、SSD 等目标检测算法
    • 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
  • OCR文字识别
    • 支持PaddleOCR 3.0模型:集成最新PP-OCRv5模型
    • 支持任意角度识别,方向校准
    • 支持通用文字识别,通用手写字识别

⌛ 规划中功能

  • 图像分类(Image classification)

  • 万物分割 (Segment Anything)

  • 实例分割(Instance Segmentation)

  • 语义分割(Semantic Segmentation)

  • 姿态识别(Pose Estimation)

  • 动作识别(Action Recognition)

  • 使用 BigGAN 的图像生成

  • 图像增强

  • 基于 BERT 的问答

  • 语音识别(Speech Recognition)

🌟 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、后处理等复杂技术细节
SmartJavaAI java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
✅ 上手简单,单一Jar包集成
❌要求JDK版本11及以上

🛠️包含组件

模块 介绍
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
smartjavaai-face 人脸功能模块
smartjavaai-objectdetection 目标检测模块
smartjavaai-ocr OCR文字识别模块

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。


📦 安装

1、环境要求

  • Java 版本:JDK 8或更高版本
  • 操作系统:不同模型支持的系统不一样,具体请查看文档

2、Maven

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:

<dependency>
    <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
    <artifactId>smartjavaai-all</artifactId>
    <version>1.0.15</version>
</dependency>

3、完整示例代码

示例代码

4、文档地址

开发文档

🙏 鸣谢

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:

联系方式

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

🚀 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! ❤️

近期更新日志

[v1.0.15] - 2025-05-17

  • 新增OCR文字识别模块:支持最新 PP-OCRv5
  • OCR文本识别:支持文字方向检测与自动校正

[v1.0.13] - 2025-05-17

  • 支持 JDK8 环境运行
  • 引入离线依赖,支持完全离线使用
  • 优化 FaceNet 人脸比对性能,提升比对速度
  • 支持带 Alpha 通道的 4 通道图片检测
  • 目标检测:新增 YOLOv12 官方模型支持
  • 目标检测:支持加载自训练模型进行推理

[v1.0.12] - 2025-05-09

  • 新增图片与视频活体检测
  • 新增人脸属性识别(性别、年龄、口罩、姿态、眼睛状态)
  • 优化检测返回与包结构
  • 新增 dependencyManagement 统一依赖版本管理

[v1.0.11] - 2025-04-28

  • FaceNet 特征提取新增人脸对齐
  • 人脸检测新5点人脸关键点定位
  • 特征提取接口支持多人脸和最佳人脸提取
  • 修复人脸框边界精度问题
  • 更新 Maven 发布的 groupId

[v1.0.10] - 2025-04-19

  • 兼容 SeetaFace6 在 Linux 系统下的运行
  • 新增全局缓存路径设置功能
  • 优化若干功能细节,提升稳定性与性能

[v1.0.8] - 2025-04-13

  • 新增目标检测功能
  • 模型调用接口统一封装
  • 修复若干已知问题
  • 支持自定义选择使用 GPU 或 CPU 运算
  • 人脸识别模块新增多种接口,功能更加完善
木兰宽松许可证, 第2版 木兰宽松许可证, 第2版 2020年1月 http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2 您对“软件”的复制、使用、修改及分发受木兰宽松许可证,第2版(“本许可证”)的如下条款的约束: 0. 定义 “软件”是指由“贡献”构成的许可在“本许可证”下的程序和相关文档的集合。 “贡献”是指由任一“贡献者”许可在“本许可证”下的受版权法保护的作品。 “贡献者”是指将受版权法保护的作品许可在“本许可证”下的自然人或“法人实体”。 “法人实体”是指提交贡献的机构及其“关联实体”。 “关联实体”是指,对“本许可证”下的行为方而言,控制、受控制或与其共同受控制的机构,此处的控制是指有受控方或共同受控方至少50%直接或间接的投票权、资金或其他有价证券。 1. 授予版权许可 每个“贡献者”根据“本许可证”授予您永久性的、全球性的、免费的、非独占的、不可撤销的版权许可,您可以复制、使用、修改、分发其“贡献”,不论修改与否。 2. 授予专利许可 每个“贡献者”根据“本许可证”授予您永久性的、全球性的、免费的、非独占的、不可撤销的(根据本条规定撤销除外)专利许可,供您制造、委托制造、使用、许诺销售、销售、进口其“贡献”或以其他方式转移其“贡献”。前述专利许可仅限于“贡献者”现在或将来拥有或控制的其“贡献”本身或其“贡献”与许可“贡献”时的“软件”结合而将必然会侵犯的专利权利要求,不包括对“贡献”的修改或包含“贡献”的其他结合。如果您或您的“关联实体”直接或间接地,就“软件”或其中的“贡献”对任何人发起专利侵权诉讼(包括反诉或交叉诉讼)或其他专利维权行动,指控其侵犯专利权,则“本许可证”授予您对“软件”的专利许可自您提起诉讼或发起维权行动之日终止。 3. 无商标许可 “本许可证”不提供对“贡献者”的商品名称、商标、服务标志或产品名称的商标许可,但您为满足第4条规定的声明义务而必须使用除外。 4. 分发限制 您可以在任何媒介中将“软件”以源程序形式或可执行形式重新分发,不论修改与否,但您必须向接收者提供“本许可证”的副本,并保留“软件”中的版权、商标、专利及免责声明。 5. 免责声明与责任限制 “软件”及其中的“贡献”在提供时不带任何明示或默示的担保。在任何情况下,“贡献者”或版权所有者不对任何人因使用“软件”或其中的“贡献”而引发的任何直接或间接损失承担责任,不论因何种原因导致或者基于何种法律理论,即使其曾被建议有此种损失的可能性。 6. 语言 “本许可证”以中英文双语表述,中英文版本具有同等法律效力。如果中英文版本存在任何冲突不一致,以中文版为准。 条款结束 如何将木兰宽松许可证,第2版,应用到您的软件 如果您希望将木兰宽松许可证,第2版,应用到您的新软件,为了方便接收者查阅,建议您完成如下三步: 1, 请您补充如下声明中的空白,包括软件名、软件的首次发表年份以及您作为版权人的名字; 2, 请您在软件包的一级目录下创建以“LICENSE”为名的文件,将整个许可证文本放入该文件中; 3, 请将如下声明文本放入每个源文件的头部注释中。 Copyright (c) 2025 DengWenJie SmartJavaAI is licensed under Mulan PSL v2. You can use this software according to the terms and conditions of the Mulan PSL v2. You may obtain a copy of Mulan PSL v2 at: http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2 THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY OR FIT FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the Mulan PSL v2 for more details. Mulan Permissive Software License,Version 2 Mulan Permissive Software License,Version 2 (Mulan PSL v2) January 2020 http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2 Your reproduction, use, modification and distribution of the Software shall be subject to Mulan PSL v2 (this License) with the following terms and conditions: 0. Definition Software means the program and related documents which are licensed under this License and comprise all Contribution(s). Contribution means the copyrightable work licensed by a particular Contributor under this License. Contributor means the Individual or Legal Entity who licenses its copyrightable work under this License. Legal Entity means the entity making a Contribution and all its Affiliates. Affiliates means entities that control, are controlled by, or are under common control with the acting entity under this License, ‘control’ means direct or indirect ownership of at least fifty percent (50%) of the voting power, capital or other securities of controlled or commonly controlled entity. 1. Grant of Copyright License Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to you a perpetual, worldwide, royalty-free, non-exclusive, irrevocable copyright license to reproduce, use, modify, or distribute its Contribution, with modification or not. 2. Grant of Patent License Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to you a perpetual, worldwide, royalty-free, non-exclusive, irrevocable (except for revocation under this Section) patent license to make, have made, use, offer for sale, sell, import or otherwise transfer its Contribution, where such patent license is only limited to the patent claims owned or controlled by such Contributor now or in future which will be necessarily infringed by its Contribution alone, or by combination of the Contribution with the Software to which the Contribution was contributed. The patent license shall not apply to any modification of the Contribution, and any other combination which includes the Contribution. If you or your Affiliates directly or indirectly institute patent litigation (including a cross claim or counterclaim in a litigation) or other patent enforcement activities against any individual or entity by alleging that the Software or any Contribution in it infringes patents, then any patent license granted to you under this License for the Software shall terminate as of the date such litigation or activity is filed or taken. 3. No Trademark License No trademark license is granted to use the trade names, trademarks, service marks, or product names of Contributor, except as required to fulfill notice requirements in Section 4. 4. Distribution Restriction You may distribute the Software in any medium with or without modification, whether in source or executable forms, provided that you provide recipients with a copy of this License and retain copyright, patent, trademark and disclaimer statements in the Software. 5. Disclaimer of Warranty and Limitation of Liability THE SOFTWARE AND CONTRIBUTION IN IT ARE PROVIDED WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED. IN NO EVENT SHALL ANY CONTRIBUTOR OR COPYRIGHT HOLDER BE LIABLE TO YOU FOR ANY DAMAGES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO ANY DIRECT, OR INDIRECT, SPECIAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING FROM YOUR USE OR INABILITY TO USE THE SOFTWARE OR THE CONTRIBUTION IN IT, NO MATTER HOW IT’S CAUSED OR BASED ON WHICH LEGAL THEORY, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. 6. Language THIS LICENSE IS WRITTEN IN BOTH CHINESE AND ENGLISH, AND THE CHINESE VERSION AND ENGLISH VERSION SHALL HAVE THE SAME LEGAL EFFECT. IN THE CASE OF DIVERGENCE BETWEEN THE CHINESE AND ENGLISH VERSIONS, THE CHINESE VERSION SHALL PREVAIL. END OF THE TERMS AND CONDITIONS How to Apply the Mulan Permissive Software License,Version 2 (Mulan PSL v2) to Your Software To apply the Mulan PSL v2 to your work, for easy identification by recipients, you are suggested to complete following three steps: i Fill in the blanks in following statement, including insert your software name, the year of the first publication of your software, and your name identified as the copyright owner; ii Create a file named “LICENSE” which contains the whole context of this License in the first directory of your software package; iii Attach the statement to the appropriate annotated syntax at the beginning of each source file. Copyright (c) 2025 DengWenJie SmartJavaAI is licensed under Mulan PSL v2. You can use this software according to the terms and conditions of the Mulan PSL v2. You may obtain a copy of Mulan PSL v2 at: http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2 THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND, EITHER EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY OR FIT FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the Mulan PSL v2 for more details.

简介

Java免费离线AI算法工具箱,支持人脸识别(人脸检测,特征提取,人脸比对,人脸库查询,人脸属性检测,活体检测)、目标检测(支持 YOLO,SSD、自训练模型)、OCR文字识别(印刷体、手写字)等功能,致力于为开发者提供开箱即用的 AI 能力,无需 Python 环境,Maven 引用即可使用。目前已集成 RetinaFace、SeetaFace6、YOLOv8、PaddleOCR 等主流模型。 展开 收起
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