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  • C#教程之C# 30分鐘完成百度人臉識別——進階篇(

  • 2019-04-13 21:18 來源:未知

距離上次入門篇時隔兩個月才出這進階篇,小編慚愧,對不住關注我的卡哇伊的小伙伴們,為此小編用這篇博來謝罪。

前面的準備工作我就不說了,注冊百度賬號api,創建web網站項目,引入動態鏈接庫引入。

不了解的童鞋可以花費10分鐘移步學習:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html(C# 10分鐘完成百度人臉識別——入門篇)。

如果要學習的童鞋最好下載本demo源碼,因為有信息入庫功能,BLL、DAL、數據庫就在源碼里面。


  一般情況下筆記本自帶的可見光攝像頭就可以進行人臉識別,但是這種攝像頭不能很好的進行活體檢測,可能會被照片和視頻騙過,

而且受到光線影響,太暗或者太亮都不行。如果要實現更好的人臉識別效果和更高的安全性,

就需要特殊的人臉識別攝像頭或者配套寬動態和近紅外雙攝像頭,既能確保活體,又能使用光線,我們這里就使用簡單的筆記本自帶的攝像頭進行講解,

后續有相關需要的可以討論討論。


提示:下載源碼對比觀看效果更佳

百度網盤源碼下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw 
提取碼:p92w

復制這段內容后打開百度網盤手機App,操作更方便哦。

我的百度人臉庫一直開啟,需要使用的小伙伴們自行在下面代碼里面提取api_key和secret_key

操作的步驟(我使用的編輯器是visual studio 2013):

  • 效果圖查看;
  • 人臉注冊:開啟攝像頭,填入當前人臉注冊的相關信息進行注冊;
  • 人臉識別:開啟攝像頭,將人臉移入攝像頭指定區域進行識別;
  • 總結:

 效果圖查看:


 人臉注冊——效果圖:

百度人臉識別控制臺查看人臉——效果圖

 

 

 數據庫查看數據——效果圖

 

 

 人臉識別成功——效果圖

 

 

活體檢測——效果圖

 

控制關鍵代碼預覽——截圖

 

 

 


 人臉注冊:


  (文末附帶源碼)新建一個ASP.NET Web應用程序網站項目,命名為WebApplication1,添加百度SDK引用,不知道怎么引用的童鞋看這兒:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html。

添加簡單的類庫充當三層架構,分別命名為:FaceBLL、FaceDAL、FaceModel,引入自己擅長的ORM框架(SQLSugar、Dapper、EF等,小編引入的SQLSugar)。

編寫映射實體Face_UserInfo,字段和數據庫一樣,編寫相關的bll、dal、增刪查改。

接下來就是控制器編寫,我們把代碼粘貼出來看一下(單獨粘貼這個代碼是會報錯的,因為沒有bll、dal等內容):

提示:下載源碼對比觀看效果更佳

百度網盤源碼下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw 
提取碼:p92w

復制代碼
 //人臉注冊
        public JsonResult Face_Registration()
        {
            // 設置APPID/AK/SK
            var API_KEY = "XFPA49myCG7S37XP1DxjLbXF";                   //你的 Api Key
            var SECRET_KEY = "ZvZKigrixMLXNZOLmkrG6iDx9QprlGuT";        //你的 Secret Key
            var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY);
            client.Timeout = 60000;  // 修改超時時間

            var imageType = "BASE64";  //BASE64   URL
            string imgData64 = Request["imgData64"];
            imgData64 = imgData64.Substring(imgData64.IndexOf(",") + 1);      //將‘,’以前的多余字符串刪除

            ResultInfo result = new ResultInfo();
            try
            {
                //注冊人臉
                var groupId = "group1";
                var userId = "user1";
                //首先查詢是否存在人臉
                var result2 = client.Search(imgData64, imageType, userId);  //會出現222207(未找到用戶)這個錯誤
                var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(result2);
                var o2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(strJson) as JObject;


                //判斷是否存在當前人臉,相識度是否大于80
                if (o2["error_code"].ToString() == "0" && o2["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var result_list = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(o2["result"].ToString()) as JObject;
                    var user_list = result_list["user_list"];
                    var Obj = JArray.Parse(user_list.ToString());
                    foreach (var item in Obj)
                    {
                        //80分以上可以判斷為同一人,此分值對應萬分之一誤識率
                        var score = Convert.ToInt32(item["score"]);
                        if(score>80)
                        {
                            result.info = result2.ToString();
                            result.res = true;
                            result.startcode = 221;
                            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                        }
                    }
                }

                var guid = Guid.NewGuid();
                // 調用人臉注冊,可能會拋出網絡等異常,請使用try/catch捕獲
                // 如果有可選參數
                var options = new Dictionary<string, object>{
                            {"user_info", guid}
                        };
                // 帶參數調用人臉注冊
                var resultData = client.UserAdd(imgData64, imageType, groupId, userId, options);
                result.info = resultData.ToString();
                result.res = true;
                result.other = guid.ToString();
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

//用戶信息入庫
        public JsonResult face_userInfoSace()
        {
            ResultInfo result = new ResultInfo();

            try
            {
                //這里就不進行非空判斷了,后期根據實際情況進行優化
                var UserName = Request["UserName"];
                var Month = Request["Month"];
                var Sex = Request["Sex"];
                var Works = Request["Works"];
                var face_token = Request["face_token"];
                var Guid_Id = Request["Guid_Id"];

                Face_UserInfo model = new Face_UserInfo();
                model.UserName = UserName;
                model.Month = Month;
                model.Sex = Sex;
                model.Works = Works;
                model.face_token = face_token;
                model.Guid_Id = Guid_Id;

                //根據人臉唯一標識判斷是否存在數據
                List<Face_UserInfo> strlist = new Face_UserInfoBLL().GetfaceinfoByToken(Guid_Id);
                if(strlist.Count>0)
                {
                    result.res = true;
                    result.info = "當前用戶已注冊過!";
                    return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                }

                if(new Face_UserInfoBLL().face_userInfoSace(model)>0)
                {
                    result.res = true;
                    result.info = "注冊成功";
                }
                else
                    result.info = "注冊失敗";
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

    
復制代碼

人臉識別:


 

 注冊完后就是識別,識別主要做一個簡單的活體檢測。識別后將人臉相關信息顯示出來。

注意,人臉識別效果可以做出特效,本人才疏學淺,誰會canvas動畫的可以私我,有個人臉識別的動畫特效需要實現,我做了一個簡單的上下掃描動畫。

下面就將代碼貼出來:

復制代碼
        //人臉識別
        public JsonResult Face_Distinguish()
        {
            // 設置APPID/AK/SK
            var API_KEY = "XFPA49myCG7S37XP1DxjLbXF";                   //你的 Api Key
            var SECRET_KEY = "ZvZKigrixMLXNZOLmkrG6iDx9QprlGuT";        //你的 Secret Key
            var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY);
            client.Timeout = 60000;  // 修改超時時間

            var imageType = "BASE64";  //BASE64   URL
            string imgData64 = Request["imgData64"];
            imgData64 = imgData64.Substring(imgData64.IndexOf(",") + 1);      //將‘,’以前的多余字符串刪除

            ResultInfo result = new ResultInfo();
            try
            {
                var groupId = "group1";
                var userId = "user1";

                var result323 = client.Detect(imgData64, imageType);

                //活體檢測閾值是多少
                //0.05 活體誤拒率:萬分之一;拒絕率:63.9%
                //0.3 活體誤拒率:千分之一;拒絕率:90.3%
                //0.9 活體誤拒率:百分之一;拒絕率:97.6%
                //1誤拒率: 把真人識別為假人的概率. 閾值越高,安全性越高, 要求也就越高, 對應的誤識率就越高
                //2、通過率=1-誤拒率
                //所以你thresholds參數返回 和 face_liveness 比較大于推薦值就是活體

                ////活體判斷
                var faces = new JArray
                        {
                            new JObject
                            {
                                {"image", imgData64},
                                {"image_type", "BASE64"}
                            }
                        };
                var Living = client.Faceverify(faces);  //活體檢測交互返回
                var LivingJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(Living);
                var LivingObj = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(LivingJson) as JObject;
                if (LivingObj["error_code"].ToString() == "0" && LivingObj["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var Living_result = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(LivingObj["result"].ToString()) as JObject;
                    var Living_list = Living_result["thresholds"];
                    double face_liveness = Convert.ToDouble(Living_result["face_liveness"]);
                    var frr = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(Living_list.ToString());
                    var frr_1eObj = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(Living_list.ToString()) as JObject;
                    double frr_1e4= Convert.ToDouble(frr_1eObj["frr_1e-4"]);
                    if (face_liveness < frr_1e4)
                    {
                        result.info = "識別失敗:不是活體!";
                        return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                    }
                }

                //首先查詢是否存在人臉
                var result2 = client.Search(imgData64, imageType, groupId);  
                var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(result2);
                var o2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(strJson) as JObject;


                //判斷是否存在當前人臉,相識度是否大于80
                if (o2["error_code"].ToString() == "0" && o2["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var result_list = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(o2["result"].ToString()) as JObject;
                    var user_list = result_list["user_list"];
                    var Obj = JArray.Parse(user_list.ToString());
                    foreach (var item in Obj)
                    {
                        //80分以上可以判斷為同一人,此分值對應萬分之一誤識率
                        var score = Convert.ToInt32(item["score"]);
                        if (score > 80)
                        {
                            result.info = result2.ToString();
                            result.res = true;
                            result.startcode = 221;
                            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                        }
                    }
                }
                else
                {
                    result.info = strJson.ToString();
                    result.res = false;
                    return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                }
               
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

    
        //識別成功,查詢數據庫
        public JsonResult Face_UserInfoList()
        {
            ResultInfo result = new ResultInfo();
            //這里就不進行非空判斷了,后期根據實際情況進行優化
            var Guid_Id = Request["Guid_Id"];
            //根據人臉唯一標識判斷是否存在數據
            List<Face_UserInfo> strlist = new Face_UserInfoBLL().GetfaceinfoByToken(Guid_Id);
            var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(strlist);
            result.info = strJson;
            result.res = true;
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }
復制代碼

總結:


 

 

匆匆忙忙就結束了,其實學起來也簡單,大家下載demo對比學習一下,有什么疑問大家討論討論。

刪除、更新還是一樣的操作,去直接拷貝官網的幾行代碼即可,都是需要face_token作為添加更新刪除,這個字段注冊的時候已經存到數據庫了。

我的百度人臉庫一直開啟,需要使用的小伙伴們自行在下面代碼里面提取api_key和secret_key

又要去開啟新項目,大家后面再見。

關注小編不迷路!

 

demo源碼下載:

百度網盤源碼下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw 
提取碼:p92w

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