PHP mengawal kamera untuk pengecaman muka masa nyata: cara untuk meningkatkan keselamatan

PHP mengawal kamera untuk pengecaman muka masa nyata: Kaedah untuk meningkatkan keselamatan

Abstrak:
Dengan kemajuan teknologi, teknologi pengecaman muka digunakan secara beransur-ansur dalam pelbagai bidang, termasuk bidang keselamatan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa PHP untuk mengawal kamera bagi pengecaman muka masa nyata untuk meningkatkan keselamatan. Artikel itu akan menyertakan contoh kod untuk pengesanan dan pengecaman muka menggunakan perpustakaan OpenCV.

Kata kunci: PHP, kamera, masa nyata, pengecaman muka, OpenCV

Pengenalan:
Dalam masyarakat hari ini, memastikan keselamatan orang ramai telah menjadi tugas penting. Teknologi pengecaman muka sedang digunakan secara meluas dalam pelbagai industri kerana ciri-cirinya yang cekap dan tepat. Artikel ini akan menumpukan pada cara menggunakan bahasa PHP untuk mengawal kamera bagi pengecaman muka masa nyata untuk meningkatkan keselamatan.

1. Sediakan persekitaran
Sebelum kita mula, kita perlu memastikan bahawa perpustakaan PHP dan OpenCV telah dibina dengan betul. Pastikan sistem anda menyokong sambungan PHP Anda boleh melihat sambungan yang dimuatkan dengan menaip php -m pada baris arahan. Kemudian, muat turun dan pasang pustaka OpenCV, pastikan ia boleh dirujuk dengan betul dalam sistem.

2. Gunakan PHP untuk mengawal kamera
Menggunakan PHP untuk mengawal kamera boleh dicapai dengan memanggil arahan sistem. Berikut ialah contoh kod ringkas:

<?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);
?>

Kod di atas menggunakan fungsi exec untuk memanggil arahan raspistill sistem, merealisasikan operasi tangkapan kamera dan memaparkan imej yang ditangkap pada halaman web.

3 Gunakan perpustakaan OpenCV untuk pengesanan muka
OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka terkenal yang menyediakan banyak fungsi yang berkuasa, termasuk pengesanan muka. Kita boleh menggunakan perpustakaan OpenCV untuk pengesanan dan pengecaman muka masa nyata.

Mula-mula, pasang sambungan OpenCV dalam PHP dan muatkan fail perpustakaan yang sepadan. Kemudian gunakan kod berikut untuk pengesanan muka:

<?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();
?>

Kod di atas menggunakan pengelas Haar Cascade OpenCV untuk pengesanan muka dan menggunakan segi empat tepat untuk menandakan kawasan muka yang dikesan.

4. Digabungkan dengan algoritma pengecaman muka
Sebelum melakukan pengecaman muka masa nyata, kita perlu melakukan latihan muka terlebih dahulu. Latihan model akan menghasilkan fail latihan untuk pengecaman muka. Kita boleh menggunakan algoritma LBP (Corak Binari Tempatan) OpenCV untuk latihan muka.

<?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();
?>

Dalam kod di atas, kami menggunakan cv2.LBPHFaceRecognizer() untuk melatih model wajah dan menggunakan model terlatih untuk mengecam imej kamera masa nyata.

Kesimpulan:
Dengan menggunakan PHP untuk mengawal kamera dan menggabungkannya dengan perpustakaan OpenCV untuk pengesanan dan pengecaman muka, kami boleh melaksanakan sistem pengecaman muka masa nyata dengan keselamatan yang dipertingkatkan. Kaedah ini boleh digunakan untuk pelbagai persekitaran, seperti kawalan capaian syarikat, sistem pemantauan, dsb. Melalui pembelajaran dan amalan berterusan, kami boleh menambah baik lagi sistem ini dan menjadikannya lebih stabil dan tepat.

Atas ialah kandungan terperinci PHP mengawal kamera untuk pengecaman muka masa nyata: cara untuk meningkatkan keselamatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!