face_auth_kit

离线 Flutter 人脸认证包，整合：

• face_verification — 人脸特征提取 + 1:1 验证
• face_anti_spoofing_detector — 静默活体检测

仅支持 Android / iOS，完全离线运行，不包含 UI，MIT 协议。

源码：github.com/caohy7/face_auth_kit

特性

• 单一入口 API，底层依赖内聚（宿主无需重复声明 ML Kit / TFLite 等）
• 注册、照片 1:1 验证、相机静默活体 + 验证
• 可配置阈值、活体帧间隔、连续活体帧数等
• iOS 图片方向自动校正，提升跨端匹配成功率
• 预览流取帧验证，无系统快门闪屏（见下方示例）

平台要求

平台	最低版本
Android	API 21+（随 Flutter 默认）
iOS	15.5+（google_mlkit_* 要求）
Dart	>=3.5.0 <4.0.0
Flutter	>=3.10.0

不支持 Web / Desktop。

安装

dependencies:
  face_auth_kit: ^0.1.0
  camera: ^0.12.0          # 相机活体流程需要
  image_picker: ^1.1.2     # 相册注册时需要（可选）

flutter pub get

宿主 App 配置

本包为纯 Dart 封装，权限与 iOS 部署目标需在 你的 App 中配置。

Android AndroidManifest.xml

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />

iOS Info.plist

<key>NSCameraUsageDescription</key>
<string>需要使用相机进行人脸活体检测</string>
<key>NSPhotoLibraryUsageDescription</key>
<string>需要访问相册以注册人脸</string>

iOS Podfile（必须）

platform :ios, '15.5'

快速开始

import 'package:face_auth_kit/face_auth_kit.dart';

await FaceAuthKit.instance.initialize(
  config: FaceAuthConfig.platformDefault(),
);

推荐使用 `FaceAuthConfig.platformDefault()`：iOS 自动使用单线程 TFLite，更稳定。

核心 API

API	说明
FaceAuthKit.initialize()	初始化识别 + 活体引擎
registerUser()	注册人脸特征
verifyPhoto()	照片 1:1 验证
checkLiveness()	单帧静默活体检测
verifyWithLiveness()	活体 + 验证组合
LiveVerificationController	相机流活体辅助（可选）
createFrontCameraController()	创建前置相机（可选）
encodeStreamFrameForVerification()	预览流取帧（无快门闪屏）

注册

final result = await FaceAuthKit.instance.registerUser(
  userId: 'user_001',
  imagePath: '/path/to/photo.jpg',
  name: '张三',
);

照片 1:1 验证

final result = await FaceAuthKit.instance.verifyPhoto(
  imagePath: '/path/to/check.jpg',
  targetUserId: 'user_001',
);

相机活体 + 验证（推荐：预览流取帧，无快门闪屏）

import 'dart:io';
import 'package:camera/camera.dart';
import 'package:face_auth_kit/face_auth_kit.dart';
import 'package:path_provider/path_provider.dart';

final liveController = LiveVerificationController();
final controller = await createFrontCameraController();
var busy = false;

await controller.startImageStream((image) async {
  if (busy) return;

  final shouldCapture = await liveController.onCameraFrame(
    CameraFrameInput(
      image: image,
      controller: controller,
      previewSize: Size(
        controller.value.previewSize!.width,
        controller.value.previewSize!.height,
      ),
    ),
  );

  if (!shouldCapture) return;
  busy = true;

  try {
    // 必须在第一个 await 之前同步编码，避免 CameraImage 缓冲区被覆盖
    final jpeg = encodeStreamFrameForVerification(
      image: image,
      controller: controller,
    );
    if (jpeg == null) return;

    final dir = await getTemporaryDirectory();
    final path =
        '${dir.path}/capture_${DateTime.now().microsecondsSinceEpoch}.jpg';
    await File(path).writeAsBytes(jpeg);

    final result = await liveController.verifyCapturedPhoto(
      imagePath: path,
      targetUserId: 'user_001',
    );
    // 处理 result…
  } finally {
    busy = false;
    liveController.reset();
  }
});

完整可运行 Demo 见 example/：

git clone https://github.com/caohy7/face_auth_kit.git
cd face_auth_kit/example
flutter pub get
flutter run

与同类包的区别

	face_auth_kit	face_recognition_kit
UI	无，自行集成	内置扫描 UI
活体	静默活体（无动作指令）	视实现而定
定位	底层能力封装	开箱即用 SDK

许可证

本包采用 MIT，版权归 caohy 所有。

底层模型与依赖请遵循各自许可证：

• FaceNet（face_verification 内置）
• Silent-Face-Anti-Spoofing / MiniFASNet（Apache 2.0）
• Google ML Kit（免费专有 SDK，需保留版权声明）

商用前请保留相应版权声明。