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Avec le développement continu et la vulgarisation de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance faciale est devenue une technologie indispensable dans de nombreux domaines. La technologie de reconnaissance faciale est largement utilisée dans divers secteurs tels que la sécurité, l’éducation, la finance et les soins médicaux. Aujourd'hui, nous allons discuter de la façon d'implémenter la fonction de reconnaissance faciale en PHP.
Actuellement, la technologie de reconnaissance faciale parvient principalement à la reconnaissance grâce à des algorithmes d'apprentissage profond. Le cœur de l’apprentissage profond est le réseau neuronal, et le réseau neuronal convolutif (CNN) est l’un des modèles les plus couramment utilisés en reconnaissance faciale. Bien que PHP ne soit pas un langage courant dans le domaine de l’intelligence artificielle, la fonction de reconnaissance faciale peut également être implémentée à l’aide de bibliothèques tierces existantes.
Pour implémenter la fonction de reconnaissance faciale en PHP, les étapes suivantes sont requises :
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme qui permet aux développeurs de créer un traitement d'image et une vision par ordinateur sur diverses plates-formes d'applications. L'utilisation d'OpenCV en PHP peut effectuer des opérations de base telles que la lecture, le traitement, l'affichage et la détection de visages d'images. Nous pouvons utiliser l'outil de ligne de commande apt-get ou Brew pour installer OpenCV.
php-opencv est une extension PHP pour OpenCV. Elle fournit un ensemble d'API PHP qui peuvent être utilisées pour appeler des fonctions OpenCV en PHP. Nous pouvons installer l'extension php-opencv via la commande suivante :
$ git clone https://github.com/hihozhou/php-opencv.git $ cd php-opencv $ phpize $ ./configure --with-php-config=/usr/bin/php-config $ make $ sudo make install
En PHP, nous pouvons utiliser la fonction imread() pour charger une image, et utiliser la fonction imwrite() pour charger l'image. image traitée L'image est enregistrée. Voici un exemple simple :
$im = cvimread("test.jpg"); cvimwrite("result.jpg", $im);
Dans OpenCV, la détection de visage peut être réalisée via le classificateur de fonctionnalités Haar. Le classificateur de fonctionnalités Haar est une méthode de détection d'objets basée sur les fonctionnalités qui peut détecter efficacement des objets tels que des visages. OpenCV fournit déjà des classificateurs Haar Cascade formés, et nous pouvons appeler directement ces classificateurs pour la détection des visages.
$im = cvimread("test.jpg"); $gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY); $faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0); foreach ($faces as $face) { $pt1 = $face['x']; $pt2 = $face['y']; $pt3 = $face['x'] + $face['width']; $pt4 = $face['y'] + $face['height']; cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]); } cvimshow("result", $im); cvwaitKey();
Basée sur la détection des visages, nous pouvons réaliser la reconnaissance faciale grâce à des algorithmes d'apprentissage profond. Ici, nous choisissons Caffe comme framework d'apprentissage en profondeur. Puisque Caffe est développé sur la base de C++, nous devons appeler l'API de Caffe en PHP.
$im = cvimread("test.jpg"); $gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY); $faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0); foreach ($faces as $face) { $pt1 = $face['x']; $pt2 = $face['y']; $pt3 = $face['x'] + $face['width']; $pt4 = $face['y'] + $face['height']; cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]); // 将人脸区域提取出来,用于人脸识别 $face_roi = $im->roi(new cvRect($pt1, $pt2, $face['width'], $face['height'])); // 对人脸进行识别 $result = classify($face_roi); // 使用Caffe识别人脸 // 标注识别结果 cvputText($im,"".$result, cvPoint($pt1,$pt2-20), cvFONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8, [255,255,255]); } cvimshow("result", $im); cvwaitKey();
Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter la fonction de reconnaissance faciale de base en PHP, qui peut non seulement détecter les visages, mais également effectuer la reconnaissance faciale. Bien entendu, comme PHP n’est pas un langage courant dans le domaine de l’intelligence artificielle et que les frameworks d’apprentissage profond qu’il prend en charge sont relativement limités, sa mise en œuvre est relativement complexe et pas aussi efficace que les langages professionnels. Cependant, dans certains scénarios et pour certains besoins particuliers, il est toujours judicieux d'implémenter la reconnaissance faciale en PHP.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!