Utilisez le framework Gin pour implémenter des fonctions de reconnaissance faciale et de vérification d'identité

Avec les progrès continus de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance faciale est progressivement utilisée dans divers domaines de la vie, tels que le paiement, la fréquentation, le contrôle d'accès, etc. Dans ces scénarios, la technologie de reconnaissance faciale a été largement utilisée comme méthode de vérification d’identité efficace et pratique. Cet article présentera comment utiliser le framework Gin pour implémenter des fonctions de reconnaissance faciale et de vérification d'identité, et fournira une analyse détaillée du processus et du code de vérification d'identité.

1. Technologie et applications de reconnaissance faciale

1.1 Qu'est-ce que la technologie de reconnaissance faciale

La technologie de reconnaissance faciale est une sorte de détection automatique des visages dans les images numériques ou vidéo grâce à la technologie de traitement d'image informatique et de reconnaissance de formes. La technologie de reconnaissance faciale comprend principalement les étapes suivantes :

1) Collecte d'images de visage

2) Prétraitement des images de visage

3) Extraction des caractéristiques du visage

4) Comparaison des caractéristiques du visage

5) Sortie des résultats de reconnaissance

1.2 Application de technologie de reconnaissance faciale

Actuellement, la technologie de reconnaissance faciale est largement utilisée dans les domaines suivants :

1) Cartes bancaires, paiements et autres domaines financiers

2) Gestion du contrôle d'accès

3) Gestion des présences

4) Domaine de la sécurité

5) Domaine des transports

6) Réseaux sociaux

7) Jeux et autres domaines de divertissement

2. Processus de vérification de l'identité

Le processus de vérification de l'identité fait référence à la vérification de l'identité de l'utilisateur grâce à la technologie de reconnaissance faciale. Le processus spécifique est le suivant :

1) L'utilisateur télécharge des photos via l'application

2) L'application effectue la détection du visage et l'extraction des caractéristiques du visage sur les images téléchargées

3) L'application compare les caractéristiques du visage extraites avec la base de données Comparez les caractéristiques pré-stockées dans

4) Si la comparaison est réussie, l'authentification est réussie. Si la comparaison échoue, l'authentification échoue

5) Renvoyez le résultat de l'authentification

3. Utilisez le framework Gin pour implémenter la reconnaissance faciale

3.1 Introduction au Gin. framework

Le framework Gin est un framework Web léger développé en utilisant le langage Go. Il présente les avantages d'être rapide, efficace et facile à apprendre. C'est l'un des frameworks Web les plus utilisés actuellement.

3.2 Idée d'implémentation

Cet article utilisera le framework Gin et la bibliothèque de reconnaissance faciale Facebox pour implémenter les fonctions de reconnaissance faciale et de vérification d'identité. Les étapes spécifiques de mise en œuvre sont les suivantes :

1) L'utilisateur télécharge des photos

2) Le serveur reçoit les photos et effectue la détection des visages et l'extraction des caractéristiques via la bibliothèque Facebox

3) Le serveur stocke les caractéristiques du visage extraites dans la base de données

4) La prochaine fois que l'utilisateur effectuera une vérification d'identité, une fois que l'image téléchargée aura été détectée et extraite des caractéristiques, les caractéristiques du visage extraites seront comparées aux caractéristiques pré-stockées dans la base de données. Si la comparaison est réussie, l'authentification est réussie. sinon l'authentification échoue.

3.3 Implémentation du code

Ce qui suit est un exemple de code pour utiliser le framework Gin et la bibliothèque facebox pour implémenter la reconnaissance faciale et l'authentification :

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/rakyll/statik/fs"
    "image"
    _ "image/jpeg"
    "io/ioutil"
    "log"
    "net/http"
    _ "strconv"
    _ "strings"
    _ "sync"
    "time"
    "github.com/joho/godotenv"
    "github.com/snowzach/rotate"
    "github.com/hybridgroup/mjpeg"
    _ "github.com/gogo/protobuf/proto"
    _ "github.com/golang/snappy"
    "io"
    "github.com/esimov/caire"
    "github.com/esimov/stackblur-go"
    "github.com/esimov/pigo/core"
)

const (
    connHost = "127.0.0.1"
    connPort = ":8080"
)

type User struct {
    ID   int64  `json:"id"`
    Name string `json:"name"`
    Age  int    `json:"age"`
}

type Users struct {
    Users []User `json:"users"`
}

func main() {
    
    // 加载配置文件
    err := godotenv.Load()
    if err != nil {
        log.Fatal("Error loading .env file")
    }

    router := gin.Default()

    // 上传图片
    router.POST("/upload", func(c *gin.Context) {

        file, header, err := c.Request.FormFile("image")
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }

        // 图像预处理
        img, format, err := image.Decode(file)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }

        var body io.Reader
        var contentType string
        var contentEncoding string

        // 图像压缩
        if img.Bounds().Dx() > 720 || img.Bounds().Dy() > 720 {
            img = resizeProcess(img, 720)
        }

        buffer := make([]byte, 0, 1024*1024)
        writer := bytes.NewBuffer(buffer)
        var q = jpeg.Options{Quality: 90}

        err = jpeg.Encode(writer, img, &q)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }

        body = writer
        contentType = http.DetectContentType(buffer)
        contentEncoding = "identity"

        bufSize := uint32(len(buffer))
        if bufSize < 6 || bufSize > core.GetMaxImageBufferSize() {
            c.String(http.StatusBadRequest, fmt.Sprintf("Image size %d is not valid", bufSize))
            return
        }

        // 进行人脸检测和特征提取
        fb := NewFaceboxHandler()
        featureIds, err := fb.indexModule.Index(clientId, buffer)

        if err != nil {
            log.Fatal("Error indexing image: ", err)
        } else {
            fmt.Println("Index featureIds: ", featureIds)
            c.JSON(200, gin.H{"image_id": featureIds})
        }

        // 文件上传和保存操作。。。
        
    })

    router.Run(connHost + connPort)
}

IV Conclusion

Cet article présente principalement la technologie et les applications de reconnaissance faciale, et comment l'utiliser. le framework Gin et la bibliothèque facebox pour implémenter des fonctions de reconnaissance faciale et de vérification d'identité. Bien entendu, il ne s’agit que d’un simple exemple et les scénarios d’application réels peuvent inclure d’autres fonctions et détails. Cependant, je pense que grâce à l'introduction de cet article, les lecteurs ont déjà acquis une certaine compréhension de la technologie de reconnaissance faciale et de l'utilisation du framework Gin pour mettre en œuvre cette fonction, et pourront explorer davantage ce domaine à l'avenir.

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!