Golang implémente la détection de la vivacité des visages ? L'interface Baidu AI vous apprend à l'implémenter facilement !

Golang implémente la détection de la vivacité des visages ? L'interface Baidu AI vous apprend à l'implémenter facilement !

Introduction :
Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance faciale est devenue l'une des technologies de base dans de nombreux domaines d'application. Dans l'application de la reconnaissance faciale, la détection de la vivacité des visages est un élément très important, qui peut empêcher efficacement l'utilisation de photos ou de vidéos à des fins de falsification et de tromperie. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour implémenter la détection de la vivacité des visages. Cette fonction peut être facilement réalisée grâce aux fonctions fournies par l'interface Baidu AI.

1. Obtenir la clé API et la clé secrète
   Tout d'abord, vous devez créer un compte sur la plateforme Baidu AI et créer une application. Après avoir créé l'application, vous pouvez obtenir la clé API et la clé secrète, nécessaires aux appels API ultérieurs.

2. Installer le SDK Go
   Avant de commencer, vous devez installer l'environnement de développement Go et le SDK Go de Baidu AI. Vous pouvez installer le SDK via la commande suivante :

   go get github.com/solomondove/goaiplus

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3. Commencez à utiliser le SDK
   Dans votre code Go, vous devez importer le package SDK pour utiliser les fonctions associées :

   import (
    "fmt"
    "github.com/solomondove/goaiplus"
   )

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4. Appelez l'interface de détection en direct
   Ci-dessous, nous appellera l'interface de détection d'activité du visage pour implémenter la détection d'activité. Avant d'appeler l'interface, vous devez lire le fichier image à détecter en tant que données de flux d'octets et le convertir en une chaîne codée en base64.

   imgData, err := ioutil.ReadFile("test.jpg")
   if err != nil {
    fmt.Println("Read image file error:", err)
    return
   }
   imgBase64 := base64.StdEncoding.EncodeToString(imgData)

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Ensuite, vous devez créer un objet client Baidu AI et l'initialiser avec votre clé API et votre clé secrète :

client := goaiplus.NewAIClient("your_api_key", "your_secret_key")

Enfin, utilisez l'objet client pour appeler l'interface de détection en direct :

result, err := client.FaceLivenessVerify(imgBase64)
if err != nil {
    fmt.Println("Face liveness verify error:", err)
    return
}
fmt.Println("Face liveness verify result:", result)

5. Analyse des résultats
   Le résultat renvoyé par l'interface de détection d'activité est une chaîne JSON Nous devons analyser cette chaîne pour obtenir les résultats spécifiques de détection d'activité. Vous pouvez utiliser le package json de Go pour l'analyse :

   type LivenessVerifyResult struct {
    LogId      string `json:"log_id"`
    Result     struct {
        FaceList []struct {
            FaceToken string `json:"face_token"`
            Location  struct {
                Left     int `json:"left"`
                Top      int `json:"top"`
                Width    int `json:"width"`
                Height   int `json:"height"`
                Rotation int `json:"rotation"`
            } `json:"location"`
            Liveness struct {
                Livemapscore float64 `json:"livemapscore"`
            } `json:"liveness"`
        } `json:"face_list"`
    } `json:"result"`
   }
   
   var lvResult LivenessVerifyResult
   err = json.Unmarshal([]byte(result), &lvResult)
   if err != nil {
    fmt.Println("Parse liveness verify result error:", err)
    return
   }
   fmt.Println("Face token:", lvResult.Result.FaceList[0].FaceToken)
   fmt.Println("Liveness score:", lvResult.Result.FaceList[0].Liveness.Livemapscore)

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Dans le code ci-dessus, nous définissons une structure pour correspondre au format JSON des résultats de détection en direct, puis utilisons la fonction json.Unmarshal pour analyser la chaîne de résultat dans le structure dans le corps.

Résumé :
Cet article explique comment utiliser Golang pour implémenter la détection de la vivacité des visages et utiliser l'interface Baidu AI pour implémenter cette fonction. Grâce aux résultats de l'analyse, il est possible de déterminer si le visage sur la photo est un corps vivant réel, ce qui améliore efficacement la sécurité de la reconnaissance faciale. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre la détection de la vivacité des visages dans Golang.

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!