（一）深入了解AVFoundation：框架概述与核心模块解析-CSDN博客

（二） 深入了解AVFoundation - 播放：AVFoundation 播放基础入门-CSDN博客

（三）深入了解AVFoundation-播放：AVPlayer 进阶 播放状态 & 进度监听全解析_avplayer 播放状态-CSDN博客

（四）深入理解AVFoundation-播放：高度自定义视频播放器 UI-CSDN博客

（五）深入了解AVFoundation-播放：多音轨、字幕、倍速播放与横竖屏切换-CSDN博客

（六）深入了解AVFoundation-播放：AirPlay、画中画后台播放_air.av-CSDN博客

（七）深入了解AVFoundation-采集：采集系统架构与 AVCaptureSession 全面梳理_avcapturesession startrunning子线程调用-CSDN博客

（八）深入了解AVFoundation-采集：拍照功能的实现_ios avcapturephotooutput-CSDN博客

（九）深入了解AVFoundation-采集：拍照 摄像头切换、拍照参数和照片数据EXIF 信息-CSDN博客

（十）深入了解AVFoundation-采集：录制视频功能的实现-CSDN博客

（十一）深入了解AVFoundation-采集：二维码识别-CSDN博客

（十二）深入了解AVFoundation-采集：人脸识别与元数据处理-CSDN博客

引言

在 AVFoundation 的采集体系中，元数据输出（AVCaptureMetadataOutput）不仅可用于识别二维码等图像信息，也支持对特定对象的实时检测与追踪，其中就包括人脸识别功能。与二维码扫描相比，人脸识别在逻辑处理和 UI 显示方面更具互动性和复杂性，也更贴近实际产品需求，如人脸识别登录、镜头跟踪拍摄、美颜滤镜等功能。

本篇将基于前文二维码采集的基础，深入讲解如何利用 AVFoundation 实现人脸的实时识别、坐标转换、识别框绘制与多人追踪。我们将粗略概括重复的输入与权限设置，聚焦在 元数据处理的核心逻辑 和 UI 动态响应机制，帮助你构建一个功能清晰、体验流畅的人脸识别系统。

配置回顾：输入与输出设置

在本节中，我们简要回顾用于人脸识别的输入与输出配置流程。由于人脸识别同样基于 AVCaptureMetadataOutput，因此整体结构与二维码扫描的配置几乎一致。我们无需重复搭建会话、添加输入等流程，只需在输出中指定不同的元数据类型即可完成切换。

下面我们快速回顾相关代码配置，并重点指出区别所在。

输入

输入部分与二维码识别完全相同。我们使用设备的摄像头作为输入源，添加到会话中用于实时视频采集：

import UIKit
import AVFoundationclass PHCaptureFaceController: NSObject,AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate {/// 会话let session = AVCaptureSession()/// 输出private let metadataOutput = AVCaptureMetadataOutput()/// 输入private var captureDeviceInput: AVCaptureDeviceInput?/// 队列private let sessionQueue = DispatchQueue(label: "com.example.captureSession")/// 代理weak var delegate: PHCaptureProtocol?/// 配置会话func setupConfigureSession() {session.beginConfiguration()// 1.设置会话预设setupSessionPreset()// 2.设置会话输入if !setupSessionInput(device: self.getDefaultCameraDevice()) {delegate?.captureError(NSError(domain: "PHCaptureQRController", code: 1001, userInfo: [NSLocalizedDescriptionKey: "Failed to add input"]))return}// 3.设置会话输出if !setupSessionOutput() {delegate?.captureError(NSError(domain: "PHCaptureQRController", code: 1002, userInfo: [NSLocalizedDescriptionKey: "Failed to add output"]))return}session.commitConfiguration()}/// 设置会话话预设private func setupSessionPreset() {session.sessionPreset = .photo}/// 设置会话输入private func setupSessionInput(device: AVCaptureDevice? = nil) -> Bool {// 1.获取摄像头guard let device = device else { return false }do {captureDeviceInput = try AVCaptureDeviceInput(device: device)if session.canAddInput(captureDeviceInput!) {session.addInput(captureDeviceInput!)} else {return false}} catch {delegate?.captureError(error)return false}return true}/// 设置会话输出private func setupSessionOutput() -> Bool {}/// 启动会话func startSession() {sessionQueue.async {if !self.session.isRunning {self.session.startRunning()}}}/// 停止会话func stopSession() {sessionQueue.async {if self.session.isRunning {self.session.stopRunning()}}}//MARK: - AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegatefunc metadataOutput(_ output: AVCaptureMetadataOutput,didOutput metadataObjects: [AVMetadataObject],from connection: AVCaptureConnection) {delegate?.captureFace(metadataObjects)}/// 获取默认摄像头private func getDefaultCameraDevice() -> AVCaptureDevice? {return getCameraDevice(position: .back)}/// 获取指定摄像头private func getCameraDevice(position: AVCaptureDevice.Position) -> AVCaptureDevice? {let devices = AVCaptureDevice.DiscoverySession(deviceTypes: [.builtInWideAngleCamera], mediaType: .video, position: position).devicesreturn devices.first}}

输出配置

输出依然使用 AVCaptureMetadataOutput，但这里我们将 metadataObjectTypes 设置为人脸识别类型 .face。

    /// 设置会话输出private func setupSessionOutput() -> Bool {if session.canAddOutput(metadataOutput) {session.addOutput(metadataOutput)metadataOutput.metadataObjectTypes = [.face]// 设置 代理及输出队列metadataOutput.setMetadataObjectsDelegate(self, queue: DispatchQueue.main)} else {return false}return true}

在设置完成后，只要摄像头画面中检测到人脸，系统就会将人脸对象作为 AVMetadataFaceObject 回调到代理方法中，供后续处理。

元数据处理核心逻辑

关于这部分的内容我们分成三个小结来介绍一下：

• 实现代理方法与人脸识别回调。
• 坐标准话与画面映射。
• 绘制人脸框与多人识别支持。

实现代理方法与人脸识别回调

同样我们实现 AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate 中定义的代理方法，将识别到的元数据传递到视图控制来处理。

    //MARK: - AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegatefunc metadataOutput(_ output: AVCaptureMetadataOutput,didOutput metadataObjects: [AVMetadataObject],from connection: AVCaptureConnection) {delegate?.captureFace(metadataObjects)}

在 captureFace() 方法中，我们可以读取到人脸信息包括人脸所在的区域以及人脸id：

坐标转换与画面映射

在二维码识别中，我们已经进行过了一次坐标转换，同样在获取到人脸元数据对象后，我们也需要进行坐标转换，将人脸在摄像头图像中的位置坐标，准确映射到实际的 UI 预览图层中，用于绘制人脸框或进行其他界面响应。

AVFoundation 中使用的是摄像头原始坐标系（以图像像素为基础，左上角为 (0,0)，右下为 (1,1) 的比例坐标），而我们在界面上使用的却是 UIKit 的坐标系，因此需要进行一次坐标系转换。

AVCaptureVideoPreviewLayer 提供了现成的方法来进行这一转换：

            if let faceObject = face as? AVMetadataFaceObject {// 获取人脸的矩形区域let transformedMetadataObject = previewLayer.transformedMetadataObject(for: faceObject)if let transformedFace = previewLayer.transformedMetadataObject(for: faceObject) {// transformedFace.bounds 就是可以直接用于绘图的 CGRect（相对于界面的坐标系）let faceFrame = transformedFace.bounds// 后续用于添加 UIView 或 CAShapeLayerdrawFaceBoundingBox(in: faceFrame)}}

绘制人脸框与多人识别支持

将人脸元数据转换为 UI 坐标后，我们可以将其用于实际的界面反馈，例如在人脸区域绘制可视化边框，提升识别体验。由于摄像头中可能出现多个面孔，绘制逻辑需要支持动态增减人脸框，并根据系统识别结果不断更新。

创建与更新人脸框

每一个被识别到的人脸对象都包含一个唯一的 faceID，我们可以用它作为字典的 Key，将其与对应的 CALayer一一对应。

以下是一个标准的绘制流程：

1. 遍历所有识别到的人脸；
2. 对每个 faceID 判断是否已有对应图层，没有则创建；
3. 更新图层的 frame 与角度；
4. 对丢失的人脸进行清除。

func didDetectFaces(_ faces: [AVMetadataFaceObject]) {let transformedFaces = faces.compactMap { face inreturn previewLayer.transformedMetadataObject(for: face) as? AVMetadataFaceObject}var lostFaceIDs = Set(faceLayers.keys)for face in transformedFaces {let faceID = face.faceIDlostFaceIDs.remove(faceID)let layer: CALayerif let existingLayer = faceLayers[faceID] {layer = existingLayer} else {layer = makeFaceLayer()overlayLayer.addSublayer(layer)faceLayers[faceID] = layer}layer.transform = CATransform3DIdentitylayer.frame = face.boundsif face.hasRollAngle {let rollTransform = transformForRollAngle(face.rollAngle)layer.transform = CATransform3DConcat(layer.transform, rollTransform)}if face.hasYawAngle {let yawTransform = transformForYawAngle(face.yawAngle)layer.transform = CATransform3DConcat(layer.transform, yawTransform)}}for faceID in lostFaceIDs {faceLayers[faceID]?.removeFromSuperlayer()faceLayers.removeValue(forKey: faceID)}
}

图层样式与角度旋转

我们可以使用 CALayer 来绘制矩形边框，并通过角度信息使其旋转对齐面部朝向。

func makeFaceLayer() -> CALayer {let layer = CALayer()layer.borderColor = UIColor.red.cgColorlayer.borderWidth = 2.0layer.cornerRadius = 4.0return layer
}

人脸元数据中的 rollAngle 表示绕 Z 轴（平面内）旋转，而 yawAngle 表示绕 Y 轴（前后方向）旋转：

func transformForRollAngle(_ degrees: CGFloat) -> CATransform3D {let radians = degrees * .pi / 180.0return CATransform3DMakeRotation(radians, 0.0, 0.0, 1.0)
}func transformForYawAngle(_ degrees: CGFloat) -> CATransform3D {let radians = degrees * .pi / 180.0let yawTransform = CATransform3DMakeRotation(radians, 0.0, -1.0, 0.0)return CATransform3DConcat(yawTransform, orientationTransform())
}func orientationTransform() -> CATransform3D {let orientation = UIDevice.current.orientationlet angle: CGFloatswitch orientation {case .landscapeLeft:angle = .pi / 2case .landscapeRight:angle = -.pi / 2case .portraitUpsideDown:angle = .pidefault:angle = 0}return CATransform3DMakeRotation(angle, 0.0, 0.0, 1.0)
}

支持多人识别与人脸移除

在每一帧中，我们根据当前返回的面孔数组来判断有哪些 faceID 不再出现，从而动态移除对应的图层。这样既保持了界面的同步性，也避免了残留 UI 的问题。

结语

本篇我们聚焦于 AVFoundation 中人脸识别的实现方式，从元数据输出类型的设置出发，详细讲解了识别流程、坐标转换，以及如何支持多人识别与人脸框绘制。借助系统提供的 AVMetadataFaceObject，我们可以较为轻松地将摄像头中的面孔在界面上实时呈现，为人脸相关的 UI 效果打下基础。

尽管 AVFoundation 的人脸识别功能较为基础，但对于实时展示、面部 UI 跟随等需求已经足够。更复杂的面部关键点检测、情绪识别等功能，则可以结合 Vision 框架进一步拓展，我们将在后续章节中继续探索。