Golang implementiert die Gesichtserkennung, die Baidu AI-Schnittstelle zeigt Ihnen, wie es geht!
Face Liveness Detection ist heute einer der heißesten Forschungsbereiche im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es kann echte Gesichter von falschen Gesichtern unterscheiden und so die Sicherheit und Genauigkeit von Gesichtserkennungssystemen verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Golang Code schreiben, um die Gesichtslebenserkennung zu implementieren, und wie Sie die Baidu-KI-Schnittstelle verwenden, um bei der Realisierung dieser Funktion zu helfen.
Bevor wir beginnen, müssen wir ein Konto auf der Baidu AI-Plattform erstellen und eine Anwendung zur Gesichtserkennung erstellen. Nach der Erstellung der Anwendung erhalten Sie einen API-Schlüssel und einen geheimen Schlüssel. Wir werden diese Schlüssel verwenden, um auf die Baidu AI-Schnittstelle zuzugreifen.
Zuerst müssen wir eine HTTP-Anfragebibliothek in der Go-Umgebung installieren, um Anfragen zu senden und Antworten an die Baidu AI-Schnittstelle zu empfangen. Diese Bibliothek kann mit dem folgenden Befehl installiert werden:
go get github.com/go-resty/resty/v2
Führen Sie diese Bibliothek in den Code ein:
import ( "github.com/go-resty/resty/v2" )
Als nächstes definieren wir eine Funktion zum Senden einer HTTP-POST-Anfrage und zum Zurückgeben der Antwort von der Baidu AI-Schnittstelle:
func sendRequest(url string, imagePath string, accessToken string) ([]byte, error) { client := resty.New() resp, err := client.R(). SetFile("image", imagePath). SetHeader("Content-Type", "multipart/form-data"). SetHeader("Authorization", "Bearer "+accessToken). Post(url) if err != nil { return nil, err } return resp.Body(), nil }
In diesem Funktion: Wir erstellen einen HTTP-Client mithilfe der Resty-Bibliothek und fügen die Bilddatei mithilfe der Methode SetFile
zur Anfrage hinzu. Als Nächstes setzen wir den Header Content-Type
der Anfrage auf multipart/form-data
, was angibt, dass wir mehrere Teile der Formulardaten senden. Sie müssen außerdem den Authorization-Header festlegen und der Anfrage das Zugriffstoken der Baidu AI-Schnittstelle hinzufügen. Abschließend senden wir die Anfrage mit der POST-Methode und geben den Hauptteil der Antwort zurück. SetFile
方法将图像文件添加到请求中。接着,我们设置了请求的Content-Type
头部,将其设置为multipart/form-data
,表示我们正在发送多个部分的表单数据。还需要设置Authorization头部,将百度AI接口的访问令牌添加到请求中。最后,我们使用POST方法发送请求,并返回响应的主体部分。
接下来,我们定义一个函数来获取百度AI接口的访问令牌:
func getAccessToken(apiKey string, secretKey string) (string, error) { client := resty.New() resp, err := client.R(). SetFormData(map[string]string{ "grant_type": "client_credentials", "client_id": apiKey, "client_secret": secretKey, }). Post("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token") if err != nil { return "", err } var data struct { AccessToken string `json:"access_token"` } if err := json.Unmarshal(resp.Body(), &data); err != nil { return "", err } return data.AccessToken, nil }
在这个函数中,我们使用resty库创建一个HTTP客户端,并使用SetFormData
方法设置请求的表单数据。我们需要在表单数据中添加四个字段:grant_type
,client_id
,client_secret
和access_token
。请求将被发送到指定的URL上,响应的主体部分包含访问令牌。最后,我们使用json.Unmarshal
函数将JSON响应解码为结构体,从中提取出访问令牌。
现在,我们可以开始编写实现人脸活体检测的代码了。下面是一个示例函数:
func faceLivenessDetection(imagePath string) (bool, error) { apiKey := "your-api-key" secretKey := "your-secret-key" accessToken, err := getAccessToken(apiKey, secretKey) if err != nil { return false, err } url := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify?access_token=" + accessToken resp, err := sendRequest(url, imagePath, accessToken) if err != nil { return false, err } var data struct { ErrorMsg string `json:"error_msg"` Result struct { FaceList []struct { FaceProbability float64 `json:"face_probability"` Spoofing struct { Liveness float64 `json:"liveness"` } `json:"spoofing_info"` } `json:"face_list"` } `json:"result"` } if err := json.Unmarshal(resp, &data); err != nil { return false, err } if data.ErrorMsg != "SUCCESS" { return false, errors.New(data.ErrorMsg) } return data.Result.FaceList[0].Spoofing.Liveness > 0.9, nil }
在这个函数中,我们首先获取百度AI接口的访问令牌。然后,我们构建API的URL,使用访问令牌作为查询参数。我们调用上面定义的sendRequest
func main() { imagePath := "path/to/face/image.jpg" isLive, err := faceLivenessDetection(imagePath) if err != nil { log.Fatalf("Failed to detect face liveness: %v", err) } if isLive { fmt.Println("Face passed liveness detection.") } else { fmt.Println("Face failed liveness detection.") } }
SetFormData
festzulegen Formulardaten. Wir müssen den Formulardaten vier Felder hinzufügen: grant_type
, client_id
, client_secret
und access_token
. Die Anfrage wird an die angegebene URL gesendet und der Antworttext enthält das Zugriffstoken. Schließlich verwenden wir die Funktion json.Unmarshal
, um die JSON-Antwort in eine Struktur zu dekodieren und daraus das Zugriffstoken zu extrahieren. Jetzt können wir mit dem Schreiben des Codes zur Implementierung der Gesichtslebenserkennung beginnen. Hier ist eine Beispielfunktion: 🎜rrreee🎜In dieser Funktion erhalten wir zunächst das Zugriffstoken der Baidu AI-Schnittstelle. Anschließend erstellen wir die URL der API und verwenden dabei das Zugriffstoken als Abfrageparameter. Wir rufen die oben definierte Methode sendRequest
auf, um das Gesichtsbild zu senden und die Antwort zu empfangen. Schließlich dekodieren wir die JSON-Antwort und extrahieren daraus die Liveness-Erkennungsergebnisse. 🎜🎜Um diese Funktion zu verwenden, müssen wir nur den Pfad eines Gesichtsbildes als Parameter angeben und es wird ein boolescher Wert zurückgegeben, der angibt, ob das Gesicht die Lebendigkeitserkennung besteht. 🎜rrreee🎜Dies ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit Golang Code schreibt, um die Gesichtslebenserkennung zu implementieren und diese Funktion über die Baidu AI-Schnittstelle auszuführen. Ich hoffe, dieser Artikel wird Ihnen helfen, Golang und die Lebenderkennung von Gesichtern zu verstehen! 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang implementiert die Liveness-Erkennung von Gesichtern, die Baidu AI-Schnittstelle zeigt Ihnen, wie es geht!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!