Problèmes de détection de vivacité dans la technologie de reconnaissance faciale

Le problème de la détection de l'activité dans la technologie de reconnaissance faciale nécessite des exemples de code spécifiques

Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de reconnaissance faciale, la reconnaissance faciale a été largement utilisée dans la surveillance de la sécurité, le déverrouillage du visage, les transactions financières, etc. champ. Cependant, dans le même temps, des méthodes d'attaque contrefaites telles que des photos et des modèles artificiels en trois dimensions apparaissent également en un flot incessant, ce qui pose certains défis en termes de précision et de sécurité de la reconnaissance faciale. Afin d’améliorer la crédibilité du système de reconnaissance faciale, la détection en direct est devenue un maillon nécessaire.

La détection de la vivacité consiste à déterminer si le visage est un vrai corps vivant et non une fausse photo ou un faux modèle. Les méthodes traditionnelles de détection de corps vivants reposent principalement sur des informations de texture statique ou des caractéristiques bidimensionnelles pour porter des jugements, et leur précision est faible. Avec l’essor du deep learning, les méthodes de détection de corps vivants basées sur le deep learning se sont progressivement généralisées et ont réalisé des progrès significatifs.

Ce qui suit présentera une méthode de détection de corps vivant basée sur l'apprentissage profond et donnera des exemples de code pertinents.

Tout d’abord, nous devons construire un modèle de reconnaissance faciale. Vous pouvez utiliser le cadre d'apprentissage en profondeur open source TensorFlow et introduire la bibliothèque de modèles de reconnaissance faciale Facenet basée sur celui-ci. Tout d'abord, installez TensorFlow :

pip install tensorflow

Ensuite, nous devons télécharger et installer la bibliothèque Facenet. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande :

git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git cd facenet pip install -r requirements.txt

Une fois le téléchargement terminé, nous pouvons commencer à créer le modèle de reconnaissance faciale. Grâce à la commande suivante, nous pouvons télécharger le modèle facenet entraîné :

python src/download_and_extract_model.py --model_dir models

Ensuite, nous pouvons utiliser le code suivant pour charger le modèle et effectuer la reconnaissance faciale :

import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 from facenet.src.align import detect_face from facenet.src import facenet # 加载facenet模型 sess = tf.Session() facenet.load_model("models") # 获取输入和输出张量 images_placeholder = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0") embeddings = sess.graph.get_tensor_by_name("embeddings:0") # 加载人脸检测模型 pnet, rnet, onet = detect_face.create_mtcnn(sess, "facenet/src/align") # 检测人脸及进行活体检测 def detect_faces(image): bounding_boxes, _ = detect_face.detect_face(image, minsize=20, pnet=pnet, rnet=rnet, onet=onet, threshold=[0.6, 0.7, 0.7], factor=0.709) faces = [] for bb in bounding_boxes: x1, y1, x2, y2 = int(bb[0]), int(bb[1]), int(bb[2]), int(bb[3]) face = cv2.resize(image[y1:y2, x1:x2], (160, 160)) face = facenet.prewhiten(face) face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces.append(face) return faces # 加载测试图片 image = cv2.imread("test.jpg") faces = detect_faces(image) # 进行活体检测 for face in faces: face = np.expand_dims(face, axis=0) feed_dict = {images_placeholder: face} face_embeddings = sess.run(embeddings, feed_dict=feed_dict) # 根据face_embeddings进行活体检测算法

Avec l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons compléter la reconnaissance faciale basée sur le modèle de facenet et détection de vivacité. Bien entendu, dans les applications pratiques, nous devons également améliorer et optimiser davantage l’algorithme de détection des corps vivants en fonction de scénarios et de besoins spécifiques pour améliorer la précision et la fiabilité.

En bref, la détection d'activité est un élément indispensable de la technologie de reconnaissance faciale et peut prévenir efficacement les attaques de contrefaçon. En combinant des modèles d'apprentissage profond et de reconnaissance faciale professionnelle, nous pouvons effectuer rapidement et précisément une détection de corps vivants et l'appliquer dans divers domaines pour garantir la sécurité et la crédibilité du système de reconnaissance faciale.

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!