Isu pengesanan liveness dalam teknologi pengecaman muka

Masalah pengesanan hidup dalam teknologi pengecaman muka memerlukan contoh kod khusus

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi pengecaman muka , pengecaman muka digunakan secara meluas dalam pemantauan keselamatan, membuka kunci muka, transaksi kewangan dan bidang lain. Walau bagaimanapun, pada masa yang sama, kaedah serangan palsu seperti foto dan model tiga dimensi tiruan juga muncul dalam aliran yang tidak berkesudahan, yang menimbulkan cabaran tertentu terhadap ketepatan dan keselamatan pengecaman muka. Untuk meningkatkan kredibiliti sistem pengecaman muka, pengesanan langsung telah menjadi pautan yang diperlukan.

Pengesanan liveness adalah untuk menentukan sama ada wajah adalah tubuh sebenar yang hidup dan bukan foto atau model palsu. Kaedah pengesanan badan hidup tradisional bergantung terutamanya pada maklumat tekstur statik atau ciri dua dimensi untuk membuat pertimbangan, dan ketepatannya adalah rendah. Dengan peningkatan pembelajaran mendalam, kaedah pengesanan badan hidup berdasarkan pembelajaran mendalam secara beransur-ansur menjadi arus perdana dan telah mencapai kemajuan yang ketara.

Berikut akan memperkenalkan kaedah pengesanan badan hidup berdasarkan pembelajaran mendalam dan memberikan contoh kod yang berkaitan.

Pertama, kita perlu membina model pengecaman muka. Anda boleh menggunakan rangka kerja pembelajaran dalam sumber terbuka TensorFlow dan memperkenalkan facenet perpustakaan model pengecaman muka berdasarkannya. Mula-mula, pasang TensorFlow:

pip install tensorflow

Seterusnya, kita perlu memuat turun dan memasang perpustakaan facenet. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan:

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

Setelah muat turun selesai, kita boleh mula membina model pengecaman muka. Melalui arahan berikut, kita boleh memuat turun model facenet terlatih:

python src/download_and_extract_model.py --model_dir models

Kemudian, kita boleh menggunakan kod berikut untuk memuatkan model dan melakukan pengecaman muka:

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
    

Melalui kod di atas Sebagai contoh, kita boleh melengkapkan pengecaman muka dan pengesanan badan secara langsung berdasarkan model facenet. Sudah tentu, dalam aplikasi praktikal, kita juga perlu menambah baik dan mengoptimumkan algoritma pengesanan badan hidup mengikut senario tertentu dan perlu meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan.

Ringkasnya, pengesanan liveness adalah bahagian yang sangat diperlukan dalam teknologi pengecaman muka dan berkesan boleh mencegah serangan pemalsuan. Dengan menggabungkan pembelajaran mendalam dan model pengecaman muka profesional, kami boleh menjalankan pengesanan badan secara langsung dengan cepat dan tepat serta menerapkannya dalam pelbagai bidang untuk memastikan keselamatan dan kredibiliti sistem pengecaman muka.

Atas ialah kandungan terperinci Isu pengesanan liveness dalam teknologi pengecaman muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!