Verwenden Sie das Gin-Framework, um Funktionen zur Gesichtserkennung und Identitätsprüfung zu implementieren

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird die Gesichtserkennungstechnologie nach und nach in verschiedenen Lebensbereichen eingesetzt, z. B. bei Zahlung, Anwesenheit, Zugangskontrolle usw. In diesen Szenarien wird die Gesichtserkennungstechnologie häufig als effiziente und bequeme Methode zur Identitätsüberprüfung eingesetzt. In diesem Artikel wird die Verwendung des Gin-Frameworks zur Implementierung von Gesichtserkennungs- und Identitätsüberprüfungsfunktionen vorgestellt und eine detaillierte Analyse des Identitätsüberprüfungsprozesses und -codes bereitgestellt.

1. Gesichtserkennungstechnologie und -anwendungen

1.1 Was ist Gesichtserkennungstechnologie? Die Gesichtserkennungstechnologie ist eine Art automatische Erkennung von Gesichtern in digitalen oder Videobildern durch Computerbildverarbeitung und Mustererkennungstechnologie. Die Gesichtserkennungstechnologie umfasst hauptsächlich die folgenden Schritte:

1) Sammlung von Gesichtsbildern

2) Vorverarbeitung von Gesichtsbildern

3) Extraktion von Gesichtsmerkmalen

4) Vergleich von Gesichtsmerkmalen

5) Ausgabe von Erkennungsergebnissen

1.2 Anwendung von Gesichtserkennungstechnologie

Derzeit wird Gesichtserkennungstechnologie häufig in den folgenden Bereichen eingesetzt:

1) Bankkarten, Zahlungs- und andere Finanzbereiche

2) Zugangskontrollverwaltung

3) Anwesenheitsverwaltung

4) Sicherheitsbereich

5) Transportbereich

6) Soziales Netzwerk

7) Spiele und andere Unterhaltungsbereiche

2. Identitätsüberprüfungsprozess

Der Identitätsüberprüfungsprozess bezieht sich auf die Überprüfung der Identität des Benutzers durch Gesichtserkennungstechnologie. Der spezifische Prozess ist wie folgt :

1) Der Benutzer lädt Bilder über die Anwendung hoch.

2) Die Anwendung führt eine Gesichtserkennung und Extraktion von Gesichtsmerkmalen an den hochgeladenen Bildern durch.

3) Die Anwendung vergleicht die extrahierten Gesichtsmerkmale mit der Datenbank. Vergleichen Sie die vorab gespeicherten Merkmale in

4) Wenn der Vergleich erfolgreich ist, ist die Authentifizierung fehlgeschlagen

5) Geben Sie das Authentifizierungsergebnis zurück

3. Verwenden Sie das Gin-Framework, um die Gesichtserkennung zu implementieren.

3.1 Einführung in den Gin Framework

Das Gin-Framework ist ein leichtes Web-Framework, das mit der Go-Sprache entwickelt wurde. Es bietet die Vorteile, dass es schnell, effizient und einfach zu erlernen ist. Es ist eines der derzeit am häufigsten verwendeten Web-Frameworks.

3.2 Implementierungsidee

In diesem Artikel werden das Gin-Framework und die Facebox-Gesichtserkennungsbibliothek verwendet, um Gesichtserkennungs- und Identitätsüberprüfungsfunktionen zu implementieren. Die spezifischen Implementierungsschritte sind wie folgt:

1) Der Benutzer lädt Bilder hoch

2) Der Server empfängt die Bilder und führt eine Gesichtserkennung und Merkmalsextraktion über die Facebox-Bibliothek durch

3) Der Server speichert die extrahierten Gesichtsmerkmale in der Datenbank

4) Wenn der Benutzer das nächste Mal eine Identitätsprüfung durchführt, werden die extrahierten Gesichtsmerkmale nach der Gesichtserkennung und Merkmalsextraktion des hochgeladenen Bildes mit den vorab gespeicherten Merkmalen in der Datenbank verglichen. Wenn der Vergleich erfolgreich ist, ist die Authentifizierung erfolgreich. andernfalls schlägt die Authentifizierung fehl.

3.3 Code-Implementierung

Das Folgende ist ein Beispielcode für die Verwendung des Gin-Frameworks und der Facebox-Bibliothek zur Implementierung der Gesichtserkennung und -authentifizierung:

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. In diesem Artikel werden hauptsächlich Gesichtserkennungstechnologien und -anwendungen sowie deren Verwendung vorgestellt das Gin-Framework und die Facebox-Bibliothek zur Implementierung von Gesichtserkennungs- und Authentifizierungsfunktionen. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel, und tatsächliche Anwendungsszenarien können andere Funktionen und Details enthalten. Ich glaube jedoch, dass die Leser durch die Einleitung dieses Artikels bereits ein gewisses Verständnis und Verständnis für die Gesichtserkennungstechnologie und die Verwendung des Gin-Frameworks zur Implementierung dieser Funktion erlangt haben und diesen Bereich in Zukunft weiter erforschen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie das Gin-Framework, um Funktionen zur Gesichtserkennung und Identitätsprüfung zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!