Golang は顔の活性度検出を実装しており、Baidu AI インターフェイスがその方法を教えてくれます。-Golang-php.cn

Golang は顔の活性度検出を実装しており、Baidu AI インターフェイスがその方法を教えてくれます。

Golang はライブ顔検出を実装し、Baidu AI インターフェイスがその方法を教えてくれます。

顔の活性検出は、今日の人工知能分野で最も注目されている研究分野の 1 つです。本物の顔を偽の顔と区別できるため、顔認識システムのセキュリティと精度が向上します。この記事では、Golang を使用して顔の活性検出を実装するコードを記述する方法と、Baidu AI インターフェイスを使用してこの機能の実現を支援する方法を紹介します。

始める前に、Baidu AI プラットフォームでアカウントを作成し、顔の活性検出用のアプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成後、API キーと秘密キーを取得し、これらのキーを使用して Baidu AI インターフェイスにアクセスします。

まず、Baidu AI インターフェイスにリクエストを送信し、レスポンスを受信するために、Go 環境に HTTP リクエストライブラリをインストールする必要があります。このライブラリは、次のコマンドを使用してインストールできます:

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

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このライブラリをコードに導入します:

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

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次に、HTTP POST リクエストを送信し、Baidu からの応答を返す関数を定義します。 AI インターフェイス:

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 }

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この関数では、resty ライブラリを使用して HTTP クライアントを作成し、SetFileメソッドを使用して画像ファイルをリクエストに追加します。次に、リクエストのContent-Typeヘッダーをmultipart/form-dataに設定し、フォームデータの複数の部分を送信することを示します。また、Authorization ヘッダーを設定し、Baidu AI インターフェイスのアクセストークンをリクエストに追加する必要があります。最後に、POST メソッドを使用してリクエストを送信し、応答の本文を返します。

次に、Baidu AI インターフェイスのアクセストークンを取得する関数を定義します。

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 }

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この関数では、Resty ライブラリを使用して HTTP クライアントを作成し、SetFormData を使用します。メソッドは、要求されたフォームデータを設定します。フォームデータに 4 つのフィールド (grant_type、client_id、client_secret、access_token) を追加する必要があります。リクエストは指定された URL に送信され、レスポンスの本文にはアクセストークンが含まれます。最後に、json.Unmarshal関数を使用して、JSON 応答を構造体にデコードし、そこからアクセストークンを抽出します。

ここで、顔の活性検出を実装するコードの作成を開始できます。以下はサンプル関数です:

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 }

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この関数では、まず Baidu AI インターフェイスのアクセストークンを取得します。次に、アクセストークンをクエリパラメーターとして使用して、API の URL を構築します。上記で定義したsendRequestメソッドを呼び出して顔画像を送信し、応答を受け取ります。最後に、JSON 応答をデコードし、そこから活性検出結果を抽出します。

この関数を使用するには、顔画像のパスをパラメータとして指定するだけで、顔が活性検出に合格したかどうかを示すブール値が返されます。

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.") } }

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これは、Golang を使用して顔の活性検出を実装するコードを記述し、Baidu AI インターフェイスを通じてこの機能を完了する方法を示す簡単な例です。この記事が Golang を理解し、活性検出に直面するのに役立つことを願っています。

以上がGolang は顔の活性度検出を実装しており、Baidu AI インターフェイスがその方法を教えてくれます。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。