Golang implémente la détection de la vivacité des visages, l'interface Baidu AI vous apprend comment le faire !

Golang implémente la détection de la vivacité des visages, l'interface Baidu AI vous apprend comment le faire !

La détection de la vivacité des visages est aujourd'hui l'un des domaines de recherche les plus brûlants dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il peut distinguer les vrais visages des faux visages, améliorant ainsi la sécurité et la précision des systèmes de reconnaissance faciale. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour écrire du code afin d'implémenter la détection de la vivacité des visages et utiliser l'interface Baidu AI pour aider à réaliser cette fonction.

Avant de commencer, nous devons créer un compte sur la plateforme Baidu AI et créer une application de détection de vivacité des visages. Après avoir créé l'application, vous obtiendrez une clé API et une clé secrète. Nous utiliserons ces clés pour accéder à l'interface Baidu AI.

Tout d'abord, nous devons installer une bibliothèque de requêtes HTTP dans l'environnement Go pour envoyer des requêtes et recevoir des réponses à l'interface Baidu AI. Cette bibliothèque peut être installée à l'aide de la commande suivante :

go get github.com/go-resty/resty/v2

Introduisez cette bibliothèque dans le code :

import (
    "github.com/go-resty/resty/v2"
)

Ensuite, nous définissons une fonction pour envoyer une requête HTTP POST et renvoyer la réponse de l'interface Baidu AI :

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
}

Dans ce fonction, nous créons un client HTTP en utilisant la bibliothèque resty et ajoutons le fichier image à la requête en utilisant la méthode SetFile. Ensuite, nous définissons l'en-tête Content-Type de la requête sur multipart/form-data, indiquant que nous envoyons plusieurs parties des données du formulaire. Vous devez également définir l'en-tête Authorization et ajouter le jeton d'accès de l'interface Baidu AI à la demande. Enfin, nous envoyons la requête en utilisant la méthode POST et renvoyons le corps de la réponse. 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

Ensuite, nous définissons une fonction pour obtenir le jeton d'accès de l'interface Baidu AI :

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.")
    }
}

Dans cette fonction, nous utilisons la bibliothèque resty pour créer un client HTTP et définir la requête à l'aide de la méthode SetFormData données du formulaire. Nous devons ajouter quatre champs aux données du formulaire : grant_type, client_id, client_secret et access_token. La demande sera envoyée à l'URL spécifiée et le corps de la réponse contiendra le jeton d'accès. Enfin, nous utilisons la fonction json.Unmarshal pour décoder la réponse JSON en une structure et en extraire le jeton d'accès.

Maintenant, nous pouvons commencer à écrire le code pour implémenter la détection de la vivacité des visages. Voici un exemple de fonction : 🎜rrreee🎜Dans cette fonction, nous obtenons d'abord le jeton d'accès de l'interface Baidu AI. Nous construisons ensuite l'URL de l'API, en utilisant le jeton d'accès comme paramètre de requête. Nous appelons la méthode sendRequest définie ci-dessus pour envoyer l'image du visage et recevoir la réponse. Enfin, nous décodons la réponse JSON et en extrayons les résultats de détection d'activité. 🎜🎜Pour utiliser cette fonction, il suffit de fournir le chemin d'une image de visage en tant que paramètre, et elle renverra une valeur booléenne indiquant si le visage réussit la détection d'activité. 🎜rrreee🎜Il s'agit d'un exemple simple qui montre comment utiliser Golang pour écrire du code afin d'implémenter la détection de la vivacité des visages et compléter cette fonction via l'interface Baidu AI. J'espère que cet article vous aidera à comprendre Golang et la détection de la vivacité des visages ! 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!