Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan pengecaman muka dan fungsi pengesahan identiti

Dengan kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, teknologi pengecaman wajah secara beransur-ansur digunakan dalam pelbagai bidang kehidupan, seperti pembayaran, kehadiran, kawalan akses, dll. Dalam senario ini, teknologi pengecaman muka telah digunakan secara meluas sebagai kaedah pengesahan identiti yang cekap dan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan pengecaman muka dan fungsi pengesahan identiti, serta menyediakan analisis terperinci tentang proses dan kod pengesahan identiti.

1. Teknologi dan aplikasi pengecaman muka

1.1 Apakah itu teknologi pengecaman muka

Teknologi pengecaman muka ialah teknologi yang menggunakan pemprosesan imej komputer dan pengecaman corak kepada Teknologi untuk pengesanan automatik , pengesanan dan pengecaman muka dalam imej digital atau video. Teknologi pengecaman muka terutamanya merangkumi langkah berikut:

1) Mengumpul imej muka

2) Prapemprosesan imej muka

3) Pengekstrakan ciri muka

4) Perbandingan ciri muka

5) Output hasil pengecaman

1.2 Aplikasi teknologi pengecaman muka

Pada masa ini, teknologi pengecaman muka telah digunakan secara meluas Dalam bidang berikut:

1) Kad bank, pembayaran dan bidang kewangan lain

2) Pengurusan kawalan akses

3) Pengurusan kehadiran

4) Medan keselamatan

5 ) Medan pengangkutan

6) Rangkaian sosial

7) Permainan dan medan hiburan lain

2. Proses pengesahan identiti

Pengesahan identiti Proses merujuk kepada proses pengesahan identiti pengguna melalui teknologi pengecaman muka Proses khusus adalah seperti berikut:

1) Pengguna memuat naik gambar melalui aplikasi

2) Aplikasi memproses gambar yang dimuat naik Pengesanan muka dan. pengekstrakan ciri muka

3) Aplikasi membandingkan ciri muka yang diekstrak dengan ciri pra-simpan dalam pangkalan data

4) Jika perbandingan berjaya, pengesahan berjaya Jika pasangan gagal , pengesahan gagal

5) Kembalikan hasil pengesahan

3 Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan pengecaman muka

3.1 Pengenalan kepada rangka kerja Gin

. Rangka kerja Gin Ia merupakan rangka kerja Web ringan yang dibangunkan menggunakan bahasa Go. Ia mempunyai kelebihan yang cepat, cekap dan mudah dipelajari Ia kini merupakan salah satu rangka kerja Web yang paling banyak digunakan.

3.2 Idea Pelaksanaan

Artikel ini akan menggunakan rangka kerja Gin dan perpustakaan pengecaman muka kotak muka untuk melaksanakan fungsi pengecaman muka dan pengesahan identiti. Langkah pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:

1) Pengguna memuat naik imej

2) Pelayan menerima imej dan melakukan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri melalui perpustakaan facebox

3) Pelayan akan mengekstrak Ciri muka disimpan dalam pangkalan data

4) Pada kali seterusnya pengguna melakukan pengesahan identiti, selepas imej yang dimuat naik telah tertakluk kepada pengesanan muka dan pengekstrakan ciri, ciri muka yang diekstrak akan dibandingkan dengan ciri pra-simpan dalam Perbandingan pangkalan data, jika perbandingan berjaya, pengesahan berjaya, jika tidak pengesahan gagal.

3.3 Pelaksanaan Kod

Berikut ialah contoh kod yang menggunakan rangka kerja Gin dan perpustakaan facebox untuk melaksanakan pengecaman dan pengesahan muka:

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 🎜> Artikel ini terutamanya memperkenalkan teknologi dan aplikasi pengecaman muka, dan cara menggunakan rangka kerja Gin dan perpustakaan kotak muka untuk melaksanakan fungsi pengecaman muka dan pengesahan identiti. Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah, dan senario aplikasi sebenar mungkin termasuk beberapa fungsi dan butiran lain. Walau bagaimanapun, saya percaya bahawa melalui pengenalan artikel ini, pembaca telah pun mendapat pemahaman dan pemahaman tertentu tentang teknologi pengecaman muka dan penggunaan rangka kerja Gin untuk melaksanakan fungsi ini, dan boleh menerokai bidang ini dengan lebih lanjut pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan pengecaman muka dan fungsi pengesahan identiti. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!