第7章AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例本章分析Linux技術(shù)在智能家居網(wǎng)關(guān)中的應(yīng)用，共分2個(gè)模塊：1.AI人臉識(shí)別應(yīng)用開發(fā)框架：先進(jìn)行系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)分析，簡(jiǎn)述人臉識(shí)別開發(fā)平臺(tái)，分析PythonWeb框，實(shí)現(xiàn)AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架設(shè)計(jì)。2.車牌識(shí)別功能開發(fā)：學(xué)習(xí)百度人臉識(shí)別接口，分析AI人臉識(shí)別功能程序和閘機(jī)控制功能，實(shí)現(xiàn)AI人臉識(shí)別功能開發(fā)。第7章AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例

7.1AI人臉識(shí)別應(yīng)用開發(fā)框架AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例人臉識(shí)別一種依據(jù)人的面部特征，自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。人工智能時(shí)代快速來臨人臉識(shí)別是當(dāng)前比較熱門的技術(shù)，應(yīng)用廣泛，例如刷臉打卡、刷臉App，身份識(shí)別，人臉門禁，廣泛應(yīng)用在智能樓宇、智慧零售、智慧教育、智慧旅游等等領(lǐng)域。7.1.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析

系統(tǒng)需求分析AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例人臉識(shí)別利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。人臉注冊(cè)與識(shí)別過程如圖所示。7.1.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析

系統(tǒng)需求分析AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流.首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。構(gòu)建一個(gè)完整的人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括三個(gè)方面的技術(shù)：人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉對(duì)比。7.1.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析

人臉識(shí)別技術(shù)（3）人臉比對(duì)人臉比對(duì)通過對(duì)已檢測(cè)的人臉圖像或人臉特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像或特征進(jìn)行逐一對(duì)比，計(jì)算不同域下的距離找到在數(shù)據(jù)庫(kù)中最佳的匹配對(duì)象。人臉對(duì)比方法分為特征向量與面紋模板兩種方法。（2）人臉跟蹤人臉跟蹤多是指在對(duì)已檢測(cè)到人臉的視頻資料中進(jìn)行持續(xù)的目標(biāo)跟蹤。人臉跟蹤可以被認(rèn)為是在動(dòng)態(tài)的時(shí)間域上進(jìn)行人臉連續(xù)檢測(cè)的方法，人臉跟蹤可以將單一圖像的面部特征有機(jī)的結(jié)合到時(shí)間域上，使動(dòng)態(tài)的人臉檢測(cè)操作不僅僅依靠單一圖像的模型進(jìn)行判斷，也加入單一特征在時(shí)間域的變化特征進(jìn)行判斷，從而對(duì)連續(xù)幀中每幅圖像中的人臉位置進(jìn)行精確估計(jì)。人臉跟蹤分為模型跟蹤法、運(yùn)動(dòng)信息跟蹤法、人臉局部特征跟蹤法等。（1）人臉檢測(cè)人臉檢測(cè)技術(shù)主要是指在各種不同動(dòng)態(tài)或靜態(tài)的生活場(chǎng)景與復(fù)雜的環(huán)境背景中，通過判斷圖像中是否存在可被檢測(cè)的人臉，并將其進(jìn)行分離和剪裁出可以被實(shí)驗(yàn)所應(yīng)用的面部圖像，有下列幾種方法：參考模板法、人臉規(guī)則法、樣本學(xué)習(xí)法、特征子臉法。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例智能人臉識(shí)別系統(tǒng)的硬件主要邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、高清攝像頭與物聯(lián)網(wǎng)控制節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)連接高清攝像頭通過百度人臉識(shí)別接口進(jìn)行人臉注冊(cè)，對(duì)攝像頭捕捉到的人臉圖片識(shí)別，如果識(shí)別成功連接物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)對(duì)閘機(jī)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制，PC端的WEB管理界面可進(jìn)行人臉注冊(cè)、管理與顯示結(jié)果，硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖所示。7.1.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例中文車牌識(shí)別系統(tǒng)，其軟件模塊主要由百度人臉識(shí)別應(yīng)用程序、智云物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序、Django服務(wù)軟件、PC端Web管理軟件構(gòu)成，項(xiàng)目主要開發(fā)語(yǔ)言為Python語(yǔ)言，軟件總體結(jié)構(gòu)框如圖所示。7.1.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與分析

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)分為API和SDK調(diào)用兩種法方式，API需要實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)，SDK調(diào)用可以離線使用。（1）虹軟免費(fèi)SDK需要注冊(cè)才能使用，官網(wǎng)上有很多教程，接入簡(jiǎn)單。（2）Face++

使用Face++人臉比對(duì)SDK，應(yīng)用可以在移動(dòng)設(shè)備上離線運(yùn)行Face++人臉識(shí)別算法，實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻流中的所有人臉，并進(jìn)行高準(zhǔn)確率的人臉比對(duì)，支持iOS和Android平臺(tái)。（3）百度人臉識(shí)別云服務(wù) 基于百度深度學(xué)習(xí)能力的人臉識(shí)別技術(shù)，提供人臉檢測(cè)與屬性分析、人臉對(duì)比、人臉?biāo)阉?、活體檢測(cè)等能力。7.1.2人臉識(shí)別開發(fā)平臺(tái)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架介紹Django是一個(gè)開放源代碼的Web應(yīng)用框架，Django采用了MVC的軟件設(shè)計(jì)模式，即模型M，視圖V和控制器C，優(yōu)勢(shì)是可以簡(jiǎn)便、快速的開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)站。Django是Python編程語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的一個(gè)開源模型、視圖、控制器風(fēng)格的Web應(yīng)用程序框架。Django的MVC職責(zé)如表所示。MVC控制器部分由Django框架的URLconf實(shí)現(xiàn)。URLconf機(jī)制是使用正則表達(dá)式匹配URL，然后調(diào)用合適的Python函數(shù)。框架封裝了控制層，與數(shù)據(jù)交互都是數(shù)據(jù)庫(kù)表的讀、寫、刪除和更新操作。開發(fā)程序的時(shí)候，只需要調(diào)用相應(yīng)的方法，編寫非常少的代碼實(shí)現(xiàn)很多功能，大大提高了工作效率。層次職責(zé)模型（Model），數(shù)據(jù)存取層處理與數(shù)據(jù)相關(guān)的所有事務(wù)：如何存取、如何驗(yàn)證有效性、包含哪些行為以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系等。模板(Template)，表現(xiàn)層處理與表現(xiàn)相關(guān)的決定：如何在頁(yè)面或其他類型文檔中進(jìn)行顯示。視圖（View），業(yè)務(wù)邏輯層存取模型及調(diào)取恰當(dāng)模板的相關(guān)邏輯。模型與模板的橋梁。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用采用Django框架開發(fā)，可以方便、快捷地創(chuàng)建高品質(zhì)、易維護(hù)、數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。其目錄如圖所示。存放AI的相關(guān)的模型文件如下：（1）utils文件夾：存放相關(guān)的工具類，比如日期處理類、文件處理類等。（2）views文件夾：存放相關(guān)的定義URL相應(yīng)函數(shù)。（3）static文件夾：存放javascript、css、png等相關(guān)的靜態(tài)資源文件。（4）templates文件夾：存放等html5頁(yè)面文件。（5）manage.py：是Django用于管理本項(xiàng)目的命令行工具，站點(diǎn)的運(yùn)行、靜態(tài)文件收集等。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架（環(huán)境配置詳細(xì)請(qǐng)查看文檔）Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建Django項(xiàng)目創(chuàng)建測(cè)試1）進(jìn)入/home/zonesion/目錄，使用django-adminstartprojectHelloAI來創(chuàng)建HelloAI項(xiàng)目。test@rk3399:~/work$django-adminstartprojectHelloAItest@rk3399:~/work$cdHelloAI/test@rk3399:~/work/HelloAI$tree.├──HelloAI│

├──__init__.py│

├──settings.py│

├──urls.py│

└──wsgi.py└──manage.py

1directory,5filesAI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建Django項(xiàng)目創(chuàng)建測(cè)試2）進(jìn)入HelloAI目錄，輸入命令python3manage.pyrunserver:8000，啟動(dòng)服務(wù)。test@rk3399:~/work/HelloAI$python3manage.pyrunserver:8000Performingsystemchecks...

Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).

Youhave15unappliedmigration(s).Yourprojectmaynotworkproperlyuntilyouapplythemigrationsforapp(s):admin,auth,contenttypes,sessions.Run'pythonmanage.pymigrate'toapplythem.

September17,2020-08:59:39Djangoversion2.1.7,usingsettings'HelloAI.settings'Startingdevelopmentserverat:8000/QuittheserverwithCONTROL-C.AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建Django項(xiàng)目創(chuàng)建測(cè)試打開網(wǎng)關(guān)上的chromium瀏覽器，在地址欄輸入:8000，打開django服務(wù)頁(yè)面，如圖所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建Django項(xiàng)目創(chuàng)建測(cè)試3）視圖和URL配置在之前創(chuàng)建的HelloAI目錄下的HelloAI目錄新建一個(gè)view.py文件，并輸入代碼：test@rk3399:~/work/HelloAI$lsdb.sqlite3HelloAImanage.pytest@rk3399:~/work/HelloAI$cdHelloAI/test@rk3399:~/work/HelloAI/HelloAI$ls__init__.py__pycache__settings.pyurls.pywsgi.pytest@rk3399:~/work/HelloAI/HelloAI$viview.py

fromdjango.httpimportHttpResponse

defhello(request):returnHttpResponse("HelloAI!")AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.3PythonWeb框架Django框架項(xiàng)目創(chuàng)建Django項(xiàng)目創(chuàng)建測(cè)試接著，綁定URL與視圖函數(shù)。打開urls.py文件，刪除原來代碼，將以下代碼復(fù)制粘貼到urls.py文件中：fromdjango.conf.urlsimporturlfrom.importview

urlpatterns=[url(r'^$',view.hello),]完成后，啟動(dòng)Django開發(fā)服務(wù)器，并在瀏覽器訪問打開瀏覽器并訪問，如下圖所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架1、項(xiàng)目硬件連接與組網(wǎng)配置本項(xiàng)目中使用到智能網(wǎng)關(guān)、高清攝像頭、SensorEH傳感器節(jié)點(diǎn)。高清攝像頭連接網(wǎng)關(guān)的USB3.0接口，如左圖所示。如果組網(wǎng)設(shè)置成功，通過ZCloudTools工具可以查看到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙缬覉D所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架2、啟動(dòng)機(jī)器視覺服務(wù)雙擊運(yùn)行網(wǎng)關(guān)桌面上的“機(jī)器視覺”運(yùn)行腳本，啟動(dòng)服務(wù)，如左圖所示。打開Chrome瀏覽器，點(diǎn)擊瀏覽器書簽欄的“人工智能綜合應(yīng)用”，進(jìn)入人工智能綜合應(yīng)用系統(tǒng)，即可進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用的演示如右圖所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架3、人工智能應(yīng)用參數(shù)設(shè)置在“人工智能綜合應(yīng)用系統(tǒng)”界面中，選擇“機(jī)器視覺”進(jìn)入子功能界面，在界面右上單擊設(shè)置圖標(biāo)，打開參數(shù)設(shè)置界面，對(duì)智云帳號(hào)、節(jié)點(diǎn)MAC、百度帳號(hào)進(jìn)行設(shè)置如圖所示。Linux網(wǎng)關(guān)部分輸入，設(shè)置的智云ID、KEY與EH節(jié)點(diǎn)的mac地址。百度AI部分，輸入帳號(hào)信息。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架4、人臉閘機(jī)功能測(cè)試參數(shù)設(shè)置完成后，機(jī)器視覺界面選擇“智能控制”功能。打開智能控制后，選擇“人臉閘機(jī)”應(yīng)用。運(yùn)行界面如圖左所示。選擇“人臉注冊(cè)”功能，攝像頭對(duì)準(zhǔn)人臉，如果從視頻流中檢測(cè)到人臉會(huì)出現(xiàn)紅色方框。在下方的姓名輸入框輸入用戶姓名，點(diǎn)擊“人臉注冊(cè)”按鈕，如注冊(cè)成功會(huì)顯示如圖右所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別應(yīng)用框架4、人臉閘機(jī)功能測(cè)試在“人臉管理”功能中，可以查看到剛才成功注冊(cè)的用戶照片，如左上圖所示。選擇“人臉識(shí)別”功能，如果應(yīng)用識(shí)別到當(dāng)前人臉已經(jīng)在人臉庫(kù)中注冊(cè)，會(huì)出現(xiàn)如右圖所示。識(shí)別成功后，無(wú)線節(jié)點(diǎn)上的閘機(jī)會(huì)進(jìn)行“打開”動(dòng)作，5秒后進(jìn)行“關(guān)閉”動(dòng)作，如左下圖所示。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.1.5小結(jié)學(xué)習(xí)了人臉識(shí)別的應(yīng)用開發(fā)技術(shù)，首先了解人工智能與人臉識(shí)別技術(shù)的相關(guān)概念，常見人臉識(shí)別開發(fā)架構(gòu)，PythonWeb框架。學(xué)習(xí)并掌握Django框架項(xiàng)創(chuàng)建與使用。實(shí)踐環(huán)節(jié)通過人臉閘機(jī)項(xiàng)目的部署與測(cè)試，熟悉項(xiàng)目中的人臉注冊(cè)與人臉識(shí)別功能。AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例

7.1.6思考與拓展1、簡(jiǎn)述人臉注冊(cè)與人臉識(shí)別的過程？2、常見的人臉識(shí)別開發(fā)平臺(tái)有哪些，各有什么特點(diǎn)?3、簡(jiǎn)述Django框架的特性？第7章AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例

7.2AI人臉識(shí)別功能開發(fā)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例用于從人臉庫(kù)中新增用戶，可以設(shè)定多個(gè)用戶所在組，及組內(nèi)用戶的人臉圖片，典型應(yīng)用場(chǎng)景：構(gòu)建您的人臉庫(kù)，如會(huì)員人臉注冊(cè)，已有用戶補(bǔ)全人臉信息等。人臉庫(kù)、用戶組、用戶、用戶下的人臉層級(jí)關(guān)系如圖所示。7.2.1百度人臉識(shí)別接口

人臉注冊(cè)接口說明：關(guān)于人臉庫(kù)的設(shè)置限制每個(gè)開發(fā)者賬號(hào)只能創(chuàng)建一個(gè)人臉庫(kù)；每個(gè)人臉庫(kù)下，用戶組（group）數(shù)量沒有限制；每個(gè)用戶組（group）下，可添加最多300000張人臉，如每個(gè)uid注冊(cè)一張人臉，則最多300000個(gè)用戶uid；每個(gè)用戶（uid）所能注冊(cè)的最大人臉數(shù)量沒有限制；AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.2.1百度人臉識(shí)別接口

人臉注冊(cè)接口人臉注冊(cè)請(qǐng)求參數(shù)要求：所有圖片經(jīng)base64編碼后的圖片數(shù)據(jù)總和不超過10M。人臉注冊(cè)返回?cái)?shù)據(jù)參數(shù)如表所示。參數(shù)是否必選類型說明uid是string用戶id（由數(shù)字、字母、下劃線組成），長(zhǎng)度限制128Bimage是byte[]圖片數(shù)據(jù)group_id是string用戶組id（由數(shù)字、字母、下劃線組成），長(zhǎng)度限制48user_info是string新的user_info信息action_type否string如果為replace時(shí)，則uid不存在時(shí)，不報(bào)錯(cuò)，會(huì)自動(dòng)注冊(cè)。不存在該參數(shù)時(shí)，如果uid不存在會(huì)提示錯(cuò)誤字段是否必選類型說明log_id是number請(qǐng)求標(biāo)識(shí)碼，隨機(jī)數(shù)，唯一AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.2.1百度人臉識(shí)別接口

人臉庫(kù)管理相關(guān)接口人臉庫(kù)管理相關(guān)接口，要完成1：N或者M(jìn)：N識(shí)別，首先需要構(gòu)建一個(gè)人臉庫(kù)，用于存放所有人臉特征，相關(guān)接口如下：人臉注冊(cè)：向人臉庫(kù)中添加人臉人臉更新：更新人臉庫(kù)中指定用戶下的人臉信息人臉刪除：刪除指定用戶的某張人臉用戶信息查詢：查詢?nèi)四槑?kù)中某個(gè)用戶的詳細(xì)信息獲取用戶人臉列表：獲取某個(gè)用戶組中的全部人臉列表獲取用戶列表：查詢指定用戶組中的用戶列表復(fù)制用戶：將指定用戶復(fù)制到另外的人臉組刪除用戶：刪除指定用戶創(chuàng)建用戶組：創(chuàng)建一個(gè)新的用戶組刪除用戶組：刪除指定用戶組組列表查詢：查詢?nèi)四槑?kù)中用戶組的列表AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.2.1百度人臉識(shí)別接口

人臉識(shí)別接口人臉識(shí)別用于計(jì)算指定組內(nèi)用戶，與上傳圖像中人臉的相似度。識(shí)別前提為您已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)人臉庫(kù)。典型應(yīng)用場(chǎng)景：如人臉閘機(jī)，考勤簽到，安防監(jiān)控等。說明：人臉識(shí)別返回值不直接判斷是否是同一人，只返回用戶信息及相似度分值。說明：推薦可判斷為同一人的相似度分值為80，您也可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇更合適的閾值。publicstaticvoidFaceIdentify(){varclient=newBaidu.Aip.Face.Face("ApiKey","SecretKey");varimage1=File.ReadAllBytes("圖片文件路徑");

varresult=client.User.Identify(image1,new[]{"groupId"},1,1);}AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例7.2.1百度人臉識(shí)別接口

人臉識(shí)別接口人臉識(shí)別請(qǐng)求參數(shù)詳情如表所示。參數(shù)是否必選類型說明group_id是string用戶組id（由數(shù)字、字母、下劃線組成）列表，每個(gè)groupid長(zhǎng)度限制48image是byte[]圖像數(shù)據(jù)ext_fields否string特殊返回信息，多個(gè)用逗號(hào)分隔，取值固定:目前支持faceliveness(活體檢測(cè))user_top_num否number返回用戶top數(shù)，默認(rèn)為1，最多返回5個(gè)字段是否必選類型說明log_id是number請(qǐng)求唯一標(biāo)識(shí)碼，隨機(jī)數(shù)result_num是number返回結(jié)果數(shù)目，即：result數(shù)組中元素個(gè)數(shù)ext_info否array對(duì)應(yīng)參數(shù)中的ext_fields+faceliveness否string活體分?jǐn)?shù)，如0.49999?；铙w檢測(cè)參考分?jǐn)?shù)0.4494，以上則可認(rèn)為是活體（測(cè)試期間result是array結(jié)果數(shù)組+group_id是string對(duì)應(yīng)的這個(gè)用戶的group_id+uid是string匹配到的用戶id+user_info是string注冊(cè)時(shí)的用戶信息+scores是array結(jié)果數(shù)組，數(shù)組元素為匹配得分，topn。得分[0,100.0]AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例若要實(shí)現(xiàn)人臉簡(jiǎn)易的驗(yàn)證，首先需要錄入使用者的人臉特征，調(diào)用百度人臉庫(kù)的注冊(cè)函數(shù)，會(huì)將臉部特征向量存儲(chǔ)在人臉庫(kù)中，代碼在face_get/face_gate/views/face_manage.py如下：7.2.2AI人臉識(shí)別功能程序分析

人臉注冊(cè)功能分析defface_register(request):image_type="BASE64"image_detail=image_process._save_image(request.FILES['avatar'].name,settings.AVATAR_PATH,request.FILES['avatar'])image=baidu_api_utils.get_file_content(image_detail)image64=str(base64.b64encode(image),'utf-8')options=dict()options['action_type']='REPLACE'user_id=request.POST.get("username")rsp=FaceManage.client.addUser(image64,image_type,FaceManage.group_id,user_id,options)print(rsp)_result={'error_code':200}

ifrsp['error_msg']!='SUCCESS':_result['error_code']=500rsp_json=JsonResponse(_result)

returnrsp_jsonAI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例以攝像頭捕捉到的人臉圖片，對(duì)該圖片進(jìn)行特征編碼，再與特征庫(kù)中所有人臉特征進(jìn)行對(duì)比，調(diào)用face_pare_faces()函數(shù)，返回一個(gè)布爾值的列表，根據(jù)布爾值列表判斷是否為同一個(gè)人如圖所示。7.2.2AI人臉識(shí)別功能程序分析

人臉識(shí)別功能分析AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例調(diào)用百度人臉庫(kù)的識(shí)別函數(shù)，將攝像頭采集到的人臉與人臉庫(kù)中的人臉進(jìn)行1:N的比對(duì)，匹配上了則識(shí)別到目標(biāo)人物，代碼如下：7.2.2AI人臉識(shí)別功能程序分析

人臉識(shí)別功能分析@staticmethoddefface_recognition(request):image_type="BASE64"group_id_list=FaceManage.group_id

image_detail=image_process._save_image(str(int(time.time()))+'_'+request.FILES['headImg'].name,settings.TEMP_UPLOAD_PATH,request.FILES['headImg'])image=baidu_api_utils.get_file_content(image_detail)image64=str(base64.b64encode(image),'utf-8')rsp=FaceManage.client.search(image64,image_type,group_id_list)print(rsp)_result={'error_code':200}

ifrsp['error_msg']!='SUCCESS':_result['error_code']=500else:score=rsp['result']['user_list'][0]['score']ifscore<90:_result['error_code']=500else:_result['msg']=rsp['result']['user_list'][0]['user_id']rsp_json=JsonResponse(_result)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例在程序中導(dǎo)入了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備控制接口文件：face_gate/utils/face_control.py，若通過人臉驗(yàn)證后，調(diào)用face_control.py中的face_control()函數(shù)來對(duì)服務(wù)器進(jìn)行連接，并向服務(wù)器發(fā)送控制ETC閘機(jī)請(qǐng)求，其調(diào)用的方法如下。7.2.2AI人臉識(shí)別功能程序分析7.2.3閘機(jī)控制功能分析fromdjango.httpimportJsonResponsefromface_gate.utils.websocket_controllerimportWebsocketControllerimporttimeclassFaceControl(object):def__init__(self):zhiyun_id=""#云服務(wù)idzhiyun_key=""#云服務(wù)keyzhiyun_server=":28080"#云服務(wù)server地址self.sensor_eh_mac=""#sersoreh識(shí)別類節(jié)點(diǎn)的mac地址self.ws=WebsocketController(zhiyun_id,zhiyun_key,zhiyun_server)self.message=self.ws.connect()

defface_control(self):ifself.sensor_eh_macisnotNoneandself.sensor_eh_mac!='':self.ws.send_message(self.sensor_eh_mac,"{OD1=1,D1=?}",1)time.sleep(5)self.ws.send_message(self.sensor_eh_mac,"{CD1=1,D1=?}",1)defface_control_api(request):result={'error_code':200}try:gc=FaceControl()gc.face_control()exceptExceptionase:print("websocketisnotconneted")result['error_code']=500returnJsonResponse(result)AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例1、修改配置信息1）進(jìn)入本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)夸沠ace_register，并查看當(dāng)前目錄文件，如下：7.2.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別功能開發(fā)

人臉注冊(cè)與管理測(cè)試test@rk3399:~/work$cdface_register/test@rk3399:~/work/face_register$lsdb.sqlite3face_gatemanage.pystatictemplates2）設(shè)置百度帳號(hào)信息，進(jìn)入face_register/face_gate/views目錄下，使用vi編輯器打開face_manage.py文件。test@rk3399:~/work/face_register$cdface_gate/test@rk3399:~/work/face_register/face_gate$ls__init__.py__pycache__settings.pyurls.pyutilsviewswsgi.pytest@rk3399:~/work/face_register/face_gate$cdviews/test@rk3399:~/work/face_register/face_gate/views$lsface_manage.py__init__.py__pycache__test@rk3399:~/work/face_register/face_gate/views$viface_manage.pyAI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例2、啟動(dòng)服務(wù)器返回到face_register目錄，輸入服務(wù)啟動(dòng)命令python3manage.pyrunserver:8000。7.2.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別功能開發(fā)

人臉注冊(cè)與管理測(cè)試test@rk3399:~/work/face_register$lsdb.sqlite3face_gatemanage.pystatictemplatestest@rk3399:~/work/face_register$python3manage.pyrunserver:8000Django服務(wù)啟動(dòng)成功，運(yùn)行信息如下：Performingsystemchecks...systemcheckidentifiednoissues(osilenced).Youhave12unappliednigration(s).Yourprojectnaynotworkproperlyuntilyouapplythenigrationsforapp(s):auth，contenttypes，sessions.Run'pythonmanage.pymigrate'toapplythen.

May06，2020-17:57:40Djangoversion2.1.7，usingsettings'face_gate.settings'Startingdevelopmentserverat:8000/QouittheserverwithCONTROL-C.AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例4、人臉管理功能測(cè)試在主頁(yè)面上選中“人臉管理”功能，出現(xiàn)人臉管理頁(yè)面。會(huì)顯示當(dāng)前系統(tǒng)中已成功注冊(cè)的用戶名稱。選中其中一個(gè)用戶，用戶的右下角會(huì)出現(xiàn)一個(gè)紅色的刪除按鈕，如圖所示。單擊紅色的刪除按鈕，確定后用戶信息會(huì)從人臉庫(kù)中刪除，如圖所示。7.2.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別功能開發(fā)

人臉注冊(cè)與管理測(cè)試AI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例1、修改配置信息1）進(jìn)入本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)夸沠ace_gate，并查看當(dāng)前目錄文件，如下：7.2.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別功能開發(fā)

人臉識(shí)別功能測(cè)試test@rk3399:~/work$cdface_gate/test@rk3399:~/work/face_gate$lsdb.sqlite3face_gatemanage.pystatictemplates2）設(shè)置百度帳號(hào)信息，進(jìn)入face_gate/face_gate/views目錄下，使用vi編輯器打開face_manage.py文件。test@rk3399:~/work/face_gate/face_gate$ls__init__.py__pycache__settings.pyurls.pyutilsviewswsgi.pytest@rk3399:~/work/face_gate/face_gate$cdviews/test@rk3399:~/work/face_gate/face_gate/views$lsface_manage.py__init__.py__pycache__test@rk3399:~/work/face_gate/face_gate/views$viface_manage.pyAI人臉智能識(shí)別Linux開發(fā)案例1、修改配置信息3）設(shè)置智云帳號(hào)信息，進(jìn)入face_gate/face_gate/utils目錄下，使用vi編輯器打開face_control.py文件。7.2.4開發(fā)實(shí)踐：AI人臉識(shí)別功能開發(fā)

人臉識(shí)別功能測(cè)試test@rk3399:~/work/face_gate/face_gate$cdutils/baidu_api_utils.pybaidu_face.pyimage_process.py__pycache__baidu_base.pyface_control.py__init__.pywebsocket_controller.pytest@rk3399:~/work/face_gate/face_gate/utils$viface_contro