【光电智造】人脸识别比对项目实战

今日光电 2024-06-18 18:01 610浏览 0评论 0点赞

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有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！

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1. 引言

人脸识别技术已经成为现代科技领域中的一项重要技术，影响着从社交媒体到安全监控的各种应用。本篇博客旨在带领读者初步了解人脸识别技术，并通过一个实际项目和相应的参考代码，帮助读者掌握实现人脸识别的基本方法。

2. 人脸识别技术概述

2.1 什么是人脸识别

人脸识别是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。通常，它可以分为以下几个步骤：

人脸检测：在图片或视频帧中检测存在的人脸。
特征提取：从检测到的人脸中提取特征信息。
人脸匹配：将提取到的特征与数据库中的人脸特征进行比较匹配。

2.2 应用场景

人脸识别技术广泛应用于多种领域：

安防监控：在人流密集场所进行实时监控和预警。

智能设备解锁：如手机、笔记本电脑等设备的生物识别解锁。

社交媒体：自动给照片中的人脸打标签。

3. 人脸识别的大概思路

在科研和验证过程中，我们可以使用Python结合OpenCV和dlib库，创建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从一张输入图片中检测并识别多个已知人脸。相关参考代码如下所示：

import cv2import dlibfrom imutils import face_utils
# 初始化dlib的面部检测器，预测器和人脸识别模型detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')recognizer = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')
# 预存已知人脸特征(设计版权，本文不提供)known_faces = [...]  # 这里填入实际已经计算好的人脸特征向量
# 读取输入图像image = cv2.imread('input.jpg')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸faces = detector(gray, 1)
for (i, rect) in enumerate(faces):    (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    shape = predictor(gray, rect)    face_descriptor = recognizer.compute_face_descriptor(image, shape)
    # 假设的比对和匹配逻辑    matches = calculate_matches(face_descriptor, known_faces)  # calculate_matches需要另行定义    name = get_best_match_name(matches)  # get_best_match_name需要另行定义
    cv2.putText(image, name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Output", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

4. 项目实战：基于云的人脸识别比对项目

4.1 项目背景

人脸识别技术已经取得了显著的进步，并在各行各业中得到了广泛应用。特别是在需要进行身份验证和比对的场景中，人脸识别技术提供了一种快速、准确且不易伪造的解决方案。然而，随着用户数量的增加和数据量的激增，如何高效地处理和存储这些数据成为了一个重大挑战。基于云计算的人脸识别比对项目能够有效地解决这些问题，通过云端强大的计算能力和存储功能，实现大规模、实时的人脸比对。

本项目的目的是构建一个基于云的人脸识别比对系统。该系统能够从本地设备或摄像头获取面部图像，将面部图像和待比对图像发送到云端服务器进行比对。最终，系统将返回比对结果，这一切都在短时间内完成。

4.2 应用前景

1.金融行业：在银行账户的开设和交易中，通过人脸识别技术实现身份验证，提高安全性。

2.公共安全：在机场、车站等公共场所，基于人脸识别的身份比对技术可以有效预防非法活动，提高公共安全。

3.智慧城市：在智慧城市的建设中，基于人脸识别的身份认证和比对技术可以应用于门禁系统、交通管理等方面。

4.电子商务：在电子商务平台中，通过人脸识别技术进行用户身份验证，防止账户盗用，提高交易的安全性。

4.3 项目实现

4.3.1 系统架构设计

1.本地设备部分：
摄像头采集图像之后，经过设备本地预处理模块进行基础的人脸识别定位和图像预处理，如裁剪尺寸，瘦身尺寸，减少上云的数据量。

2.云端部分：
云端服务我们直接目前各大云计算厂商提供的人脸识别服务。目前腾讯云、阿里云、百度AI开放平台等都有现成的人脸识别服务可以使用，使用方法上大同小异，效果也都还不错，区别在于每一家都有自己的定价策略不同。本项目基于翔云开放平台提供的人脸识别接口进行开发。

4.3.2 接口介绍

接口地址：https://netocr.com/verapi/verFaceImage.do

请求方法：POST

请求参数：

4.3.3 代码实现

为了更好的展现整个识别过程，下面的代码省略了摄像头采集实时图像的过程。使用提前准备好的照片进行测试验证。网络请求使用libcurl开源库，具体安装编译过程不再赘述。

#include #include #include #include #include 
bool doRequest(void){    CURL *curl;    CURLcode res;    FILE *fp = fopen("./result.html", "wb");

    char img1[100] = "";    char img2[100] = "";    char *key = "替换为自己的key";    char *secret = "替换为自己的secret";    int typeId = 21;    char *format = "xml";
    char *body = malloc(1024*1024); //1M memory    sprintf(body, "&img1=%s&img2=%s&key=%s&secret=%s&typeId=%d&format=%s", img1, img2, key, secret, typeId, format);
    curl = curl_easy_init();    if (curl) {        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_COOKIEFILE, "/tmp/cookie.txt");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, body);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://netocr.com/verapi/verFaceImage.do");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, fp);        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HEADERDATA, fp);
        res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);    }
    free(postString);    fclose(fp);    return true;}
int main(int argc, char *argv[]){    doRequest();
    return 0;}