Rumah >pembangunan bahagian belakang >Golang >Perkongsian pengalaman praktikal dalam membangunkan dan melaksanakan sistem pengecaman muka menggunakan bahasa Go
Perkongsian pengalaman praktikal dalam membangunkan dan melaksanakan sistem pengecaman muka menggunakan bahasa Go
Abstrak: Teknologi pengecaman muka telah digunakan secara meluas dalam masyarakat masa kini . Termasuk langkah-langkah utama seperti pengesanan muka, pengekstrakan ciri dan perbandingan, serta masalah dan penyelesaian yang dihadapi, saya harap ia akan membantu pembangun yang berkaitan.
Kata kunci: Bahasa Go, pengecaman muka, pengekstrakan ciri, pembangunan sistem
1 Pengenalan
Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, teknologi pengecaman muka telah menjadi sebahagian daripada kehidupan, dan ia digunakan dalam aplikasi seperti kawalan akses. Sistem, pemantauan keselamatan, pembayaran muka dan aspek lain. Sebagai tindak balas kepada keperluan teknologi ini, penulis memutuskan untuk menggunakan bahasa Go untuk membangunkan sistem pengecaman muka Artikel ini akan berkongsi pengalaman praktikal dalam proses ini.
2. Asas Pengecaman Wajah
Langkah pertama pengecaman muka ialah pengesanan muka, iaitu mencari lokasi wajah daripada aliran imej atau video. Pengarang menggunakan pustaka OpenCV dalam bahasa Go untuk pengesanan muka dan melaksanakan fungsi pengesanan muka dengan memanggil API yang berkaitan. . Pengarang menggunakan perpustakaan DLib untuk mengekstrak ciri muka dan menggunakan perpustakaan pembungkusan yang berkaitan dalam bahasa Go.
Setelah diekstrak ciri-ciri wajah, wajah yang berbeza boleh dibandingkan untuk menentukan sama ada mereka adalah orang yang sama. Dalam pembangunan sebenar, penulis menggunakan beberapa algoritma perbandingan muka sumber terbuka, seperti FaceNet dan sebagainya.
Dalam bahasa Go, disebabkan bilangan perpustakaan sumber terbuka yang agak kecil, keserasian dengan perpustakaan C/C++ yang mendasari perlu dipertimbangkan. Semasa proses pembangunan, penulis menghadapi beberapa isu kesesuaian platform dan perlu menyesuaikan diri dengan sistem pengendalian yang berbeza.
Memandangkan pengecaman muka melibatkan banyak pemprosesan imej dan pengiraan, pengoptimuman prestasi adalah isu utama. Dalam versi awal, prestasi sistem pengecaman muka tidak ideal dan memerlukan pengoptimuman lanjut.
Dalam sistem pengecaman muka, latihan model merupakan pautan penting dan memerlukan sejumlah besar data latihan dan sumber pengkomputeran. Dalam praktiknya, penulis menghadapi masalah dalam latihan model, termasuk pemilihan set data, penalaan parameter latihan, dsb.
Melalui amalan menggunakan bahasa Go untuk membangunkan sistem pengecaman muka, pengarang telah mengumpul pengalaman yang kaya, termasuk langkah utama seperti pengesanan muka, pengekstrakan ciri, perbandingan, masalah yang dihadapi dan penyelesaian, dsb. Pada masa hadapan, penulis akan terus mengkaji teknologi pengecaman muka secara mendalam dan menerapkannya pada senario yang lebih praktikal, seperti keselamatan pintar, pembayaran muka dan bidang lain.
Ringkasnya, bahasa Go telah menunjukkan kebolehgunaan dan fleksibiliti yang baik dalam pembangunan sistem pengecaman wajah Melalui amalan dan penerokaan berterusan, saya percaya bahawa sistem pengecaman wajah yang lebih cekap dan stabil boleh dibangunkan untuk membawa kehidupan sosial yang lebih baik dan keselamatan.
Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian pengalaman praktikal dalam membangunkan dan melaksanakan sistem pengecaman muka menggunakan bahasa Go. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!