Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan pengesahan identiti?

Dengan kemajuan berterusan sains dan teknologi serta perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka AI dan pengesahan identiti telah menjadi cara teknikal yang biasa digunakan dalam masyarakat moden. Melalui pengecaman muka AI dan teknologi pengesahan identiti, kami boleh mengesahkan ketulenan pengguna dalam masa yang sangat singkat dan melindungi keselamatan maklumat sistem. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang popular Artikel ini akan memperincikan cara menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan pengesahan identiti.

1. Apakah itu teknologi pengecaman muka dan pengenalan identiti?

Pengecaman muka AI ialah teknologi kecerdasan buatan yang menggunakan penglihatan komputer dan teknologi pengecaman corak untuk mengenal pasti dan menganalisis imej muka untuk mencapai fungsi seperti pengiraan populasi, pemantauan keselamatan dan pengambilan semula muka.

Pengesahan identiti merujuk kepada menggunakan satu siri cara teknikal, seperti pengecaman muka, pengecaman suara, pengecaman cap jari, dll., untuk menentukan sama ada maklumat identiti pengguna adalah benar dan sah.

2. Bagaimana menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI?

Langkah 1: Pasang OpenCV

1. Pasang PHP

Mula-mula, anda perlu memasang PHP pada komputer anda, anda boleh pergi ke laman web rasmi PHP untuk memuat turun dan memasangnya.

2. Pasang OpenCV

OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan komputer. Untuk menggunakan PHP untuk pengecaman muka, anda perlu memasang OpenCV versi 3.4.

3. Pasang fail perpustakaan lain

Selain OpenCV, anda juga perlu memasang beberapa fail perpustakaan lain, seperti FFmpeg, libWebP, libJPEG-turbo, dsb. Fail perpustakaan ini semuanya adalah sumber terbuka, dan anda boleh mencari pautan muat turun di tapak web rasmi untuk pemasangan.

Langkah 2: Tulis kod

Berikut ialah coretan kod PHP ringkas yang menunjukkan cara menggunakan OpenCV untuk pengecaman muka:

//Muat pustaka OpenCV dahulu
jika (!function_exists('cvimread')) {
memerlukan_sekali DIR .
}

//Dapatkan imej dan mengesan wajah
$imej = cvimread('test.jpg');
$face_cascade = cvCascadeClassifier::cv('haarcascade_frontalface_alt.xml'); ->detectMultiScale($imej, 1.3, 5);

// Lukis hasil pengesanan

foreach ($muka sebagai $muka) {
cvectangle($imej, $muka, [255,255,255] , 3);
}

// Hasil output

header('Content-Type: image/jpeg');
cvimwrite('test_output.jpg', $image);
echo file_get_contents('test_output.jpg');

?>

Dalam coretan kod ini, kami memuatkan fail imej test.jpg melalui fungsi imread() dan kemudian gunakan Kelas CascadeClassifier dan fail haracascade_frontalface_alt.xml untuk pengesanan muka. Akhir sekali, kotak pengesanan dilukis menggunakan fungsi rectangle() dan imej yang terhasil disimpan menggunakan fungsi imwrite().

3. Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pengesahan?

Pengesahan bergantung pada teknologi pengecaman muka, jadi kami boleh menggunakan kod PHP yang diperkenalkan di bahagian sebelumnya untuk pengecaman muka. Apabila kami berjaya mengenal pasti wajah pengguna, kami boleh membandingkan hasil pengecaman dengan maklumat pra-simpan pengguna untuk melakukan pengesahan identiti.

Berikut ialah coretan kod PHP ringkas yang menunjukkan cara menggunakan pengecaman muka untuk pengesahan:

// Muatkan perpustakaan OpenCV dahulu

jika (!function_exists('cvimread')) {
memerlukan_sekali
DIR '/cv.php';}

// Dapatkan imej untuk dipadankan

$known_image = cvimread('known_face.jpg');

// Dapatkan imej yang perlu dipadankan

$user_image = cvimread('user_face.jpg'); / Padankan dua imej
$face_recognizer = cv aceLBPHFaceRecognizer::create();

$face_recognizer->train([$known_image], [1]);[$label, $confidence] = $ face_recognizer->predict($user_image);

// Bandingkan keputusan dan lakukan pengesahan identiti
jika ($label === 1 && $confidence < 70) {
echo " Authentication berjaya! ) berfungsi untuk memuatkan imej yang digunakan untuk pemadanan dan imej yang perlu dipadankan. Kemudian, gunakan kelas LBPHFaceRecognizer dan fungsi train() untuk latihan, dan akhirnya fungsi predict() untuk ramalan.

Apabila kami mendapat keputusan ramalan, kami boleh membandingkan keputusan dengan maklumat yang telah disimpan sebelumnya untuk mengesahkan identiti.

Kesimpulan:

Melalui artikel ini, kami telah memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan PHP untuk pengecaman dan pengesahan wajah AI. Walaupun pengoptimuman dan pelaksanaan khusus diperlukan untuk senario yang berbeza apabila menggunakan teknologi ini, proses asas dan coretan kod yang diperkenalkan dalam artikel ini boleh membolehkan pembaca memahami prinsip asas pengecaman muka AI dan pengesahan identiti, serta Bantu pembaca mempelajari dan menggunakan teknologi ini dalam kedalaman.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pengecaman muka AI dan pengesahan identiti?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!