PHP는 실시간 얼굴 인식을 위해 카메라를 제어합니다: 보안을 향상하는 방법

PHP는 실시간 얼굴 인식을 위해 카메라를 제어합니다: 보안 향상 방법

요약:
기술의 발전과 함께 얼굴 인식 기술은 보안 분야를 비롯한 다양한 분야에서 점차 활용되고 있습니다. 이 기사에서는 보안을 강화하기 위해 PHP 언어를 사용하여 실시간 얼굴 인식 카메라를 제어하는 ​​방법을 소개합니다. 이 기사에는 OpenCV 라이브러리를 사용한 얼굴 감지 및 인식을 위한 코드 예제가 포함되어 있습니다.

키워드: PHP, 카메라, 실시간, 얼굴인식, OpenCV

서문:
오늘날 사회에서 사람들의 안전을 보장하는 것은 중요한 과제가 되었습니다. 얼굴 인식 기술은 효율적이고 정확한 특성으로 인해 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이 기사에서는 보안을 강화하기 위해 PHP 언어를 사용하여 실시간 얼굴 인식용 카메라를 제어하는 ​​방법에 중점을 둘 것입니다.

1. 환경 설정
시작하기 전에 PHP 및 OpenCV 라이브러리가 올바르게 빌드되었는지 확인해야 합니다. 시스템이 PHP 확장을 지원하는지 확인하십시오. 명령줄에 php -m을 입력하여 로드된 확장을 볼 수 있습니다. 그런 다음 OpenCV 라이브러리를 다운로드하여 설치하여 시스템에서 올바르게 참조될 수 있는지 확인하세요.

2. PHP를 사용하여 카메라 제어
PHP를 사용하여 카메라를 제어하려면 시스템 명령을 호출하면 됩니다. 다음은 간단한 샘플 코드입니다.

<?php
function captureImage($filename) {
    exec("raspistill -o $filename");
}
  
function showImage($filename) {
    echo "<img src='$filename' alt='captured image'>";
}
  
$filename = "captured.jpg";
captureImage($filename);
showImage($filename);
?>

위 코드는 exec 함수를 사용하여 시스템의 raspistill 명령을 호출하고 카메라 캡처 작업을 구현하며 캡처된 이미지를 웹 페이지에 표시합니다.

3. 얼굴 감지를 위해 OpenCV 라이브러리 사용
OpenCV는 얼굴 감지를 포함한 많은 강력한 기능을 제공하는 잘 알려진 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 실시간 얼굴 감지 및 인식을 위해 OpenCV 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

먼저 PHP에 OpenCV 확장을 설치하고 해당 라이브러리 파일을 로드합니다. 그런 다음 얼굴 감지를 위해 다음 코드를 사용합니다.

<?php
$faceCascade = new CvCascade();
$faceCascade->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

$camera = new CvCapture();
$frame = $camera->queryFrame();
$gray = $frame->convertColor(CV_BGR2GRAY);
$faces = $faceCascade->detectMultiScale($gray);

foreach ($faces as $face) {
    $frame->rectangle($face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
}

$frame->showImage();
?>

위 코드는 OpenCV의 Haar Cascade 분류기를 얼굴 감지에 사용하고 직사각형을 사용하여 감지된 얼굴 영역을 표시합니다.

4. 얼굴 인식 알고리즘과 결합
실시간 얼굴 인식을 수행하기 전에 먼저 얼굴 훈련을 수행해야 합니다. 모델을 훈련하면 얼굴 인식을 위한 훈련 파일이 생성됩니다. 얼굴 훈련을 위해 OpenCV의 LBP(Local Binary Patterns) 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

<?php
$images = glob("train_images/*.jpg");
$labels = [0, 0, 1, 1]; // 训练集对应的标签

$lbph = new CvLBPHFaceRecognizer();
$lbph->train($images, $labels);

$faceCascade = new CvCascade();
$faceCascade->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

$camera = new CvCapture();
$frame = $camera->queryFrame();
$gray = $frame->convertColor(CV_BGR2GRAY);
$faces = $faceCascade->detectMultiScale($gray);

foreach ($faces as $face) {
    $recognizedLabel = $lbph->predict($gray);
  
    if ($recognizedLabel == 0) {
        $label = "Tom";
    } else {
        $label = "Jane";
    }
  
    $frame->rectangle($face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
    $frame->putText($label, new CvPoint($face->x, $face->y - 20), new CvFont(CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1));
}

$frame->showImage();
?>

위 코드에서는 cv2.LBPHFaceRecognizer()를 사용하여 얼굴 모델을 훈련시키고, 훈련된 모델을 사용하여 실시간 카메라 이미지를 인식합니다.

결론:
PHP를 사용하여 카메라를 제어하고 이를 얼굴 감지 및 인식을 위한 OpenCV 라이브러리와 결합하면 보안이 향상된 실시간 얼굴 인식 시스템을 구현할 수 있습니다. 이 방식은 기업 출입통제, 모니터링 시스템 등 다양한 환경에 적용할 수 있습니다. 지속적인 학습과 연습을 통해 우리는 이 시스템을 더욱 개선하고 더욱 안정적이고 정확하게 만들 수 있습니다.

위 내용은 PHP는 실시간 얼굴 인식을 위해 카메라를 제어합니다: 보안을 향상하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!