Компании необходимо использовать SDK для распознавания лиц в проекте, и у нее очень высокие требования к информационной безопасности.После детального изучения нескольких основных SDK для распознавания лиц на рынке, Arcface SDK от Arcsoft в целом соответствует нашим потребностям. предоставляет бесплатную версию и может использоваться в автономном режиме, что полностью соответствует нашим требованиям безопасности.
Но жаль, наш проект в основном использует язык Python, Arcsoft не предоставляет версию SDK для Python, поэтому я использую Python для инкапсуляции SDK Arcface C++, который легко использовать в проекте, а основной процесс написан здесь, для всеобщего обсуждения.
1. Описание окружающей среды
А. Обратите внимание, что Python в среде Win64 должен использовать ArcFace C++ (Win64) SDK, если платформа несовместима, иначе может возникнуть следующая ошибка.
OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序б) Поскольку в SDK задействованы операции с памятью, в этой статье используются следующие методы, предоставляемые пакетом ctypes и пакетом cdll.
c_ubyte_p = POINTER(c_ubyte) memcpy = cdll.msvcrt.memcpy malloc = cdll.msvcrt.malloc malloc.restype = c_void_p free = cdll.msvcrt.free2. Инкапсуляция базовой структуры данных Arcface SDK
При инкапсуляции структур данных обязательно обращайте внимание на типы параметров, иначе это может привести к ошибкам программы.
class MRECT(Structure): # 人脸框
_fields_ = [(u'left', c_int32),
(u'top', c_int32),
(u'right', c_int32),
(u'bottom', c_int32)] class ASFVersion(Structure): # 版本信息 版本号 构建日期 版权说明
_fields_ = [ ('Version', c_char_p),
('BuildDate', c_char_p),
('CopyRight', c_char_p)] class ASFSingleFaceInfo(Structure): # 单人脸信息 人脸框 人脸角度
_fields_ = [ ('faceRect', MRECT),
('faceOrient', c_int32)] class ASFMultiFaceInfo(Structure): # 多人脸信息 人脸框数组 人脸角度数组 人脸数
_fields_ = [ (u'faceRect', POINTER(MRECT)),
(u'faceOrient', POINTER(c_int32)),
(u'faceNum', c_int32)] class ASFFaceFeature(Structure): # 人脸特征 人脸特征 人脸特征长度
_fields_ = [ ('feature', c_void_p),
('featureSize', c_int32)] class ASFFace3DAngle(Structure): # 人脸角度信息
_fields_ = [ ('roll', c_void_p),
('yaw', c_void_p),
('pitch', c_void_p),
('status', c_void_p),
('num', c_int32)] class ASFAgeInfo(Structure): # 年龄
_fields_ = [ (u'ageArray', c_void_p),
(u'num', c_int32)] class ASFGenderInfo(Structure): # 性别
_fields_ = [ (u'genderArray', c_void_p),
(u'num', c_int32)] class ASFLivenessThreshold(Structure): # 活体阈值
_fields_ = [ (u'thresholdmodel_BGR', c_float),
(u'thresholdmodel_IR', c_int32)] class ASFLivenessInfo(Structure): # 活体信息
_fields_ = [ (u'isLive', c_void_p),
(u'num', c_int32)] 3. Интерфейсный пакет Arcface SDK
А. Библиотека dll должна быть загружена до инкапсуляции интерфейса, и все dll, предоставляемые Arcface SDK, должны быть загружены.
б) Формат изображения в этой статье использует ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8.
C. Каждый интерфейс должен определять возвращаемые значения и типы параметров.Некоторые типы параметров зависят от базовых структур данных, описанных выше.
from arcsoft_face_struct import * from ctypes import * from enum import Enum
face_dll = CDLL("libarcsoft_face.dll")
face_engine_dll = CDLL("libarcsoft_face_engine.dll")
ASF_DETECT_MODE_VIDEO = 0x00000000
ASF_DETECT_MODE_IMAGE = 0xFFFFFFFF ASF_NONE = 0x00000000
ASF_FACE_DETECT = 0x00000001 ASF_FACE_RECOGNITION = 0x00000004
ASF_AGE = 0x00000008
ASF_GENDER = 0x00000010
ASF_FACE3DANGLE = 0x00000020
ASF_LIVENESS = 0x00000080
ASF_IR_LIVENESS = 0x00000400
ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8 = 0x201
class ArcSoftFaceOrientPriority(Enum):
ASF_OP_0_ONLY = 0x1,
ASF_OP_90_ONLY = 0x2,
ASF_OP_270_ONLY = 0x3,
ASF_OP_180_ONLY = 0x4,
ASF_OP_0_HIGHER_EXT = 0x5,
activate = face_engine_dll.ASFActivation
activate.restype = c_int32
activate.argtypes = (c_char_p, c_char_p)
init_engine = face_engine_dll.ASFInitEngine
init_engine.restype = c_int32
init_engine.argtypes = (c_long, c_int32, c_int32, c_int32, c_int32, POINTER(c_void_p))
detect_face = face_engine_dll.ASFDetectFaces
detect_face.restype = c_int32
detect_face.argtypes = (c_void_p, c_int32, c_int32, c_int32, POINTER(c_ubyte), POINTER(ASFMultiFaceInfo))
extract_feature = face_engine_dll.ASFFaceFeatureExtract
extract_feature.restype = c_int32
extract_feature.argtypes = (c_void_p, c_int32, c_int32, c_int32, POINTER(c_ubyte),
POINTER(ASFSingleFaceInfo), POINTER(ASFFaceFeature))
compare_feature = face_engine_dll.ASFFaceFeature
Compare compare_feature.restype = c_int32
compare_feature.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFFaceFeature), POINTER(ASFFaceFeature), POINTER(c_float))
set_liveness_param = face_engine_dll.ASFSetLivenessParam
set_liveness_param.restype = c_int32
set_liveness_param.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFLivenessThreshold))
process = face_engine_dll.ASFProcess process.restype =
c_int32 process.argtypes = (c_void_p, c_int32, c_int32, c_int32, POINTER(c_ubyte),
POINTER(ASFMultiFaceInfo), c_int32)
get_age = face_engine_dll.ASFGetAge
get_age.restype = c_int32
get_age.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFAgeInfo))
get_gender = face_engine_dll.ASFGetGender
get_gender.restype = c_int32
get_gender.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFGenderInfo))
get_3d_angle = face_engine_dll.ASFGetFace3DAngle
get_3d_angle.restype = c_int32
get_3d_angle.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFFace3DAngle))
get_liveness_info = face_engine_dll.ASFGetLivenessScore
get_liveness_info.restype = c_int32
get_liveness_info.argtypes = (c_void_p, POINTER(ASFLivenessInfo)) 4. Инкапсулировать вызов интерфейса
Затем следуйте приведенной ниже блок-схеме, чтобы представить вызовы интерфейса (эта схема создается автоматически с помощью Microsoft Visio 2016).
На следующем рисунке показана карта эффектов, полученная путем обработки в соответствии с этим процессом.Из-за ограниченного экрана отображаются только информация о возрасте, поле и живом теле.
а. для активации
Обратите внимание, что app_id и sdk_key должны использовать байтовый тип.
app_id = b""
sdk_key = b""
ret = arcsoft_face_func.activate(app_id, sdk_key) # 激活
if ret == 0 or ret == 90114:
print("激活成功")
else:
print("激活失败:", ret) б. Инициализировать
Инициализация должна передавать все необходимые функциональные параметры одновременно.В этом документе используются такие функции, как обнаружение лиц и извлечение признаков.
mask = arcsoft_face_func.ASF_FACE_DETECT | \
arcsoft_face_func.ASF_FACE_RECOGNITION | \
arcsoft_face_func.ASF_AGE | \
arcsoft_face_func.ASF_GENDER | \
arcsoft_face_func.ASF_FACE3DANGLE |\
arcsoft_face_func.ASF_LIVENESS
engine = c_void_p()
ret = arcsoft_face_func.init_engine(arcsoft_face_func.ASF_DETECT_MODE_IMAGE,
arcsoft_face_func.ArcSoftFaceOrientPriority.ASF_OP_0_ONLY.value[0],
30, 10, mask, byref(engine))
if ret == 0:
print("初始化成功")
else:
print("初始化失败:", ret)в. Распознавание лиц
В этой статье используется opencv для чтения изображений, который имеет лучшую совместимость, и пользовательскую структуру данных для записи информации об изображении.Обратите внимание, что ArcFace C++ SDK требует, чтобы ширина входящего изображения была кратна 4, а следующее обрезается.
class Image:
def __init__(self):
self.width = 0
self.height = 0
self.imageData = None
def load_image(file_path):
img = cv2.imread(file_path)
sp = img.shape
img = cv2.resize(img, (sp[1]//4*4, sp[0]))# 四字节对齐
image = Image()
image.width = img.shape[1]
image.height = img.shape[0]
image.imageData = img
return image###################### 人脸检测 ##################################
image1 = load_image(r"1.jpg")
image_bytes = bytes(image1.imageData)
image_ubytes = cast(image_bytes, c_ubyte_p)
detect_faces = ASFMultiFaceInfo()
ret = arcsoft_face_func.detect_face(
engine,
image1.width,
image1.height,
arcsoft_face_func.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,
image_ubytes,
byref(detect_faces)
)
if ret == 0:
print("检测人脸成功")
else:
print("检测人脸失败:", ret)г. Извлечение признаков
Извлечение элементов поддерживает только одно лицо, поэтому выполняется операция обработки лица, а извлеченные элементы лица необходимо вовремя копировать, иначе они будут перезаписаны.
single_face1 = ASFSingleFaceInfo()
single_face1.faceRect = detect_faces.faceRect[0]
single_face1.faceOrient = detect_faces.faceOrient[0]
face_feature = ASFFaceFeature()
ret = arcsoft_face_func.extract_feature(
engine,
image1.width,
image1.height,
arcsoft_face_func.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,
image_ubytes,
single_face1,
byref(face_feature)
)
if ret == 0:
print("提取特征1成功")
else:
print("提取特征1失败:", ret)
feature1 = ASFFaceFeature()
feature1.featureSize = face_feature.featureSize
feature1.feature = malloc(feature1.featureSize)
memcpy(c_void_p(feature1.feature),
c_void_p(face_feature.feature),
feature1.featureSize)д. Сравнение функций
Извлеките черты лица, как описано выше, то есть вы можете выполнить следующие операции сравнения черт лица.
compare_threshold = c_float()
ret = arcsoft_face_func.compare_feature(
engine, feature1, feature2, compare_threshold
)
free(c_void_p(feature1.feature))
free(c_void_p(feature2.feature))
if ret == 0:
print("特征比对成功，相似度:", compare_threshold.value)
else:
print("特征比对失败:", ret)е. Возраст, пол, 3D угол
Интерфейс процесса в настоящее время обеспечивает определение возраста, пола, 3D-ракурса и живого тела, однако возраст, пол и 3D-ракурс поддерживают несколько лиц, в то время как живые тела поддерживают только отдельные лица, поэтому ниже они обрабатываются отдельно.
process_mask = arcsoft_face_func.ASF_AGE | \
arcsoft_face_func.ASF_GENDER | \
arcsoft_face_func.ASF_FACE3DANGLE
ret = arcsoft_face_func.process(
engine,
image1.width,
image1.height,
arcsoft_face_func.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,
image_ubytes,
byref(detect_faces),
c_int32(process_mask)
)
if ret == 0:
print("process成功")
else:
print("process失败:", ret) ######################## Age ################################
age_info = ASFAgeInfo()
ret = arcsoft_face_func.get_age(engine, byref(age_info))
if ret == 0:
print("get_age 成功")
age_ptr = cast(age_info.ageArray, POINTER(c_int))
for i in range(age_info.num):
print("face", i, "age:", age_ptr[i])
else:
print("get_age 失败:", ret)
####################### Gender #################################
gender_info = ASFGenderInfo()
ret = arcsoft_face_func.get_gender(engine, byref(gender_info))
if ret == 0:
print("get_gender 成功")
gender_ptr = cast(gender_info.genderArray, POINTER(c_int))
for i in range(gender_info.num):
print("face", i, "gender:",
"女性" if (gender_ptr[i] == 1) else (
"男性" if (gender_ptr[i] == 0) else "未知"
))
else:
print("get_gender 失败:", ret)
####################### 3D Angle #################################
angle_info = ASFFace3DAngle()
ret = arcsoft_face_func.get_3d_angle(engine, byref(angle_info))
if ret == 0:
print("get_3d_angle 成功")
roll_ptr = cast(angle_info.roll, POINTER(c_float))
yaw_ptr = cast(angle_info.yaw, POINTER(c_float))
pitch_ptr = cast(angle_info.pitch, POINTER(c_float))
status_ptr = cast(angle_info.status, POINTER(c_int32))
for i in range(angle_info.num):
print("face", i,
"roll:", roll_ptr[i],
"yaw:", yaw_ptr[i],
"pitch:", pitch_ptr[i],
"status:", "正常" if status_ptr[i] == 0 else "出错")
else:
print("get_3d_angle 失败:", ret)г. Живое тело RGB
Перед обнаружением живого тела рекомендуется установить порог живого тела в соответствии с реальной сценой.Если вы не установите его, используйте порог по умолчанию.Здесь пороговое значение живого тела RGB установлено на 0,75. А обнаруженные несколько лиц преобразуются в параметры одного лица и передаются в интерфейс.
######################### 活体阈值设置 ###############################
threshold_param = ASFLivenessThreshold()
threshold_param.thresholdmodel_BGR = 0.75
ret = arcsoft_face_func.set_liveness_param(engine,threshold_param)
if ret == 0:
print("set_liveness_param成功")
else:
print("set_liveness_param 失败:", ret)
temp_face_info = ASFMultiFaceInfo()
temp_face_info.faceNum = 1
LP_MRECT = POINTER(MRECT)
temp_face_info.faceRect = LP_MRECT(MRECT(malloc(sizeof(MRECT))))
LP_c_long = POINTER(c_long)
temp_face_info.faceOrient = LP_c_long(c_long(malloc(sizeof(c_long))))
for i in range(detect_faces.faceNum):
temp_face_info.faceRect[0] = detect_faces.faceRect[i]
temp_face_info.faceOrient[0] = detect_faces.faceOrient[i]
ret = arcsoft_face_func.process(
engine,
image1.width,
image1.height,
arcsoft_face_func.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,
image_ubytes,
byref(temp_face_info),
c_int32(arcsoft_face_func.ASF_LIVENESS)
)
if ret == 0:
print("process成功")
else:
print("process失败:", ret)
## RGB活体检测
ret = arcsoft_face_func.process(
engine,
image1.width,
image1.height,
arcsoft_face_func.ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8,
image_ubytes,
byref(temp_face_info),
c_int32(arcsoft_face_func.ASF_LIVENESS)
)
if ret == 0:
print("process成功")
else:
print("process失败:", ret)
liveness_info = ASFLivenessInfo()
ret = arcsoft_face_func.get_liveness_info(engine, byref(liveness_info))
if ret == 0:
print("get_liveness_info 成功")
liveness_ptr = cast(liveness_info.isLive, POINTER(c_int))
print("face", i, "liveness:",
"非真人" if (liveness_ptr[0] == 0) else (
"真人" if (liveness_ptr[0] == 1) else (
"不确定" if (liveness_ptr[0] == -1) else (
"传入人脸数>1" if (liveness_ptr[0] == -2) else
(liveness_ptr[0])
)
)
))
else:
print("get_liveness_info 失败:", ret)Наконец, приветствую ваш совет~
Рекомендуется понимать SDK Arcsoft Face Recognition ~
love.arcsoft.com.can/u center/use…