Gin フレームワークを使用して顔認証と本人確認機能を実装する

人工知能技術の継続的な進歩に伴い、顔認識技術は支払い、勤怠、アクセス制御など、生活のさまざまな分野に徐々に適用されています。このようなシナリオでは、顔認識技術が効率的で便利な本人確認方法として広く使用されています。この記事では、Gin フレームワークを使用して顔認識および本人確認機能を実装する方法を紹介し、本人確認プロセスとコードの詳細な分析を提供します。

1. 顔認識技術とその応用例

1.1 顔認識技術とは

顔認識技術は、コンピュータによる画像処理とパターン認識を利用した自動検出技術です。 、デジタルまたはビデオ画像内の顔の追跡と認識。顔認識技術には主に次の手順が含まれます。

1) 顔画像の収集

2) 顔画像の前処理

3) 顔特徴抽出

4)顔特徴の比較

5) 認識結果の出力

1.2 顔認識技術の応用

現在、顔認識技術は以下の分野で広く使用されています。 ##1) 銀行カード、決済、その他の金融分野

##2) アクセス制御管理

3) 勤怠管理

##4) セキュリティ分野

5 ) 交通分野

6) ソーシャルネットワーク

7) ゲームおよびその他のエンターテイメント分野

2. 本人確認プロセス

本人確認プロセスとは、顔認識技術によりユーザーの身元を確認するプロセス 具体的なプロセスは次のとおりです:

1) ユーザーはアプリケーションを通じて写真をアップロードします

2) アプリケーションはアップロードされた写真を処理します顔検出と顔の特徴の抽出

3) アプリケーションは、抽出された顔の特徴をデータベースに事前に保存されている特徴と比較します

4) 比較が成功した場合、認証は成功しました。 、認証は失敗します

5) 認証結果を返します

3. Jin フレームワークを使用して顔認識を実装します

3.1 Gin フレームワークの概要

Gin フレームワーク Go 言語を使用して開発された軽量の Web フレームワークで、高速、効率的、簡単に学習できるという利点があり、現在最も広く使用されている Web フレームワークの 1 つです。

3.2 実装アイデア

この記事では、Gin フレームワークと facebox 顔認識ライブラリを使用して、顔認識および本人確認機能を実装します。具体的な実装手順は次のとおりです。

1) ユーザーが写真をアップロードします

2) サーバーが写真を受信し、フェイスボックス ライブラリを通じて顔検出と特徴抽出を実行します

3 ) サーバーが抽出します。顔の特徴はデータベースに保存されます。

4) 次回ユーザーが本人確認を行うとき、アップロードされた画像に対して顔検出と特徴抽出が行われた後、抽出された顔の特徴が保存されます。データベースに事前に保存されている特徴と比較する場合、比較が成功した場合、認証は成功し、それ以外の場合、認証は失敗します。

3.3 コードの実装

以下は、Gin フレームワークと facebox ライブラリを使用して顔認識と認証を実装するサンプル コードです:

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)
}

4. 結論

この記事では主に、顔認識技術とそのアプリケーション、Gin フレームワークと Facebox ライブラリを使用して顔認識と本人確認機能を実装する方法を紹介します。もちろん、これは単なる例であり、実際のアプリケーション シナリオには他の機能や詳細が含まれる場合があります。しかし、この記事の導入により、読者はすでに顔認識技術とその機能を実装するための Jin フレームワークの使用について一定の理解と理解を得ており、今後この分野をさらに探索できるようになったと思います。

以上がGin フレームワークを使用して顔認証と本人確認機能を実装するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。