【AIGC】人脸验证服务简介及实践案例分析

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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。

一、人脸验证 API

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。

二、人脸验证原理

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：

• 图像捕获。API 接收用户面部的实时或上传图像。这可以通过智能手机、平板电脑、笔记本电脑或其他数字设备上的摄像头来完成。
• 人脸检测。系统可识别并定位图像中的一张或多人脸。此阶段对于确保验证过程忽略图像的不重要部分并专注于面部区域至关重要。
• 特征提取。一旦识别出人脸，算法就会对其进行检查以提取独特的特征和特征。这包含可区分的特征，例如眼睛、鼻子、颧骨和下颌线形状之间的分离。
• 比较。之后，将检索到的面部特征与特定图像或包含一张或多张面孔的数据库进行比较以进行确认。此数据库可能由一组以前保存的照片组成，或者对于一对一验证，每个用户只能包含一张参考图像。
• 验证决定。API 根据比较评估是否存在匹配项。随后，它提供显示验证成功的答案，通常伴随着表示匹配精度的概率或置信度分数。

三、人脸验证场景

• 金融交易。面部验证 API 可用于对用户进行网上银行、移动支付和其他金融交易的身份验证。人脸验证保证只有获得许可的人才能访问私人财务信息或开始交易，这大大提高了安全性。通过使用生物识别技术（如面部识别）来确认用户的身份，可以大大降低欺诈活动（如身份盗窃或帐户接管）的可能性。此外，面部验证使登录过程更加方便。用户无需依赖密码或安全问题等费力的验证技术，只需瞥一眼设备上的摄像头即可进行身份验证。
• 存取控制。 将面部验证集成到安全检查站和门禁系统中具有许多优势。通过限制对敏感地点的访问并防止未经授权的个人越过边界，它通过减少未经授权进入的可能性和可能的安全威胁来提高安全性。它还加快了身份验证程序，减少了等待时间并提高了安全操作的整体效率。
• 时间和出勤跟踪。使用面部识别进行考勤跟踪的主要优势之一是其准确性和可靠性。与共享或易于更改的PIN码或刷卡等传统技术相比，面部生物识别技术提供了与人直接相关的独特，不可更改的身份。因此，欺诈性上下班打卡的可能性要低得多，从而保证每条考勤记录都能正确指示员工的存在或缺席。

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

四、Luxand.cloud 人脸验证 API

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：

• 免费计划。您可以免费使用 Luxand.cloud 面部验证 API 来构建您的应用程序/软件！每个用户每月有 500 个 API 请求，您只需要创建一个帐户即可。
• 实时人脸验证。允许将实时或捕获的图像与存储的人脸图像进行比较，以验证个人的身份。此功能对于安全敏感的应用程序至关重要，例如银行应用程序、安全访问系统以及任何需要可靠用户身份验证的平台。
• 精度高。Luxand.cloud的人脸识别算法以其精确性而闻名，确保了人脸匹配和验证的高可靠性。即使光线、角度或面部表情随时间变化，这种准确性也能保持。
• 活体检测。Luxand.cloud 还提供了一个活体检测 API，以防止欺骗和使用图像、视频或掩码进行身份验证。此功能通过保证正在验证的人脸实时存在来增加额外的保护层。
• 易于集成。Luxand.cloud 提供了一个有据可查的 API，因此开发人员可以轻松地将其集成到 Web、桌面或移动应用程序中，从而允许跨不同平台的各种用例。
• 基于云的解决方案。由于 Luxand.cloud 在云中运行，因此您无需投资昂贵的硬件或软件即可使用它。这使得它可以根据您的需求进行扩展——无论您是小型初创公司还是大型公司。您只需要一个互联网连接即可访问 API 的功能。

六、构建人脸验证

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。

1.环境设置

通过在终端中运行以下命令来安装所需的库：

pip3 install requests

2.注册人员

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)

3.提高验证的准确性

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")

4.验证过程

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。

七、结论

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。