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人脸验证 API 利用人脸识别技术的强大功能,为各种应用程序提供安全且用户友好的验证方法。开发人员可以使用现成的人脸验证 API 轻松构建此类人脸验证应用程序,或集成到已经存在的系统或软件中。在本文中,我们将演示如何使用现有的人脸验证 API 通过 Python 构建人脸验证。
人脸验证 API是一种供开发人员使用的工具,旨在使用人脸识别技术自动验证一个人的身份。该技术通过将人脸的数字或实时图像与存储的图像进行比较来验证一个人的身份。这些类型的 API 经常用于许多不同的应用程序,例如访问控制、金融服务、安全系统以及任何需要身份验证以提高安全性和用户体验的数字服务。
区分人脸验证和人脸识别非常重要。人脸验证在封闭式集合中工作,将捕获的人脸与特定的注册图像(如您的驾照照片)进行比较并确认身份。人脸识别旨在识别某人,无论他们声称是谁。它搜索大型人脸数据库以找到匹配项。
以下是人脸验证过程的步骤以及人脸验证应用程序的工作原理:
下面内容我们以Luxand.cloud为例来介绍人脸验证API的集成与使用
Luxand.cloud 提供了一个面部验证API,它是面部识别和生物识别服务套件的一部分。该 API 允许开发人员将人脸识别功能集成到他们的应用程序中,从而通过面部生物识别技术验证用户的身份。以下是 Luxand.cloud 人脸验证 API 的一些好处:
下面我们将演示如何在 Python 中使用 Luxand.cloud 人脸验证 API,向您展示如何将一个人注册到数据库中,然后验证此人是否出现在另一张照片中。
通过在终端中运行以下命令来安装所需的库:
pip3 install requests
创建一个 Python 文件并导入必要的库:
#!/usr/bin/env python3
import requests
import json
API_TOKEN = "your_token"
定义一个函数以将人员添加到数据库中:
def add_person(name, image_path, collections = ""):
if image_path.startswith("https://"):
files = {"photos": image_path}
else:
files = {"photos": open(image_path, "rb")}
response = requests.post(
url="https://api.luxand.cloud/v2/person",
headers={"token": API_TOKEN},
data={"name": name, "store": "1", "collections": collections},
files=files,
)
if response.status_code == 200:
person = response.json()
print("Added person", name, "with UUID", person["uuid"])
return person["uuid"]
else:
print("Can't add person", name, ":", response.text)
return None
现在,您可以将人员一一添加到数据库中:
person_name = "person name"
# path to image can be local file name or URL
path_to_image = "path_to_image"
# enter the collection name to create the collection and add person to it
collection_name = ""
person_uuid = add_person(person_name, path_to_image, collection_name)
如果您上传了多张人物图片,人脸验证引擎将能够更准确地验证人物。为此,请创建一个可以向人添加人脸的函数。
def add_face(person_uuid, image_path):
if image_path.startswith("https://"):
files = {"photo": image_path}
else:
files = {"photo": open(image_path, "rb")}
response = requests.post(
url="https://api.luxand.cloud/v2/person/%s" % person_uuid,
headers={"token": API_TOKEN},
data={"store": "1"},
files=files
)
现在,为此人添加更多照片以提高人脸验证准确性。虽然拥有一个人的单个图像是可以接受的,但再添加 3-5 张图像将显着提高人脸验证的准确性。
add_face(person_uuid, "path_to_another_image")
定义一个函数来验证个人:
def verify_person(person_uuid, image_path):
url = "https://api.luxand.cloud/photo/verify/%s" % person_uuid
headers = {"token": API_TOKEN}
if image_path.startswith("https://"):
files = {"photo": image_path}
else:
files = {"photo": open(image_path, "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = json.loads(response.text)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Can't recognize people:", response.text)
return None
将path_to_image_for_recognition替换为实际的图像文件路径。
从头开始开发人脸验证应用程序可能是一项复杂的任务。然而,人脸验证 API 的出现大大简化了开发人员的流程。这些 API 提供预构建的功能,允许将面部识别功能集成到各种应用程序中,而无需深入了解计算机视觉算法。这简化了开发并加快了人脸验证应用程序的创建。这对于寻求将面部识别功能集成到其应用程序中的开发人员来说可能是有益的,而无需在底层技术方面拥有广泛的专业知识。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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