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身份验证错误错误指定的句柄无效_基于 Web 端的人脸识别身份验证「实践」

發(fā)布時間:2023/12/3 pytorch 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 身份验证错误错误指定的句柄无效_基于 Web 端的人脸识别身份验证「实践」 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

作者:沫沫 政采云前端團(tuán)隊(duì)

轉(zhuǎn)發(fā)鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/fRDpXixnLIy9c0Uh2tMezQ

前言

近些年來,隨著生物識別技術(shù)的逐漸成熟,基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)取得了突破性進(jìn)展,準(zhǔn)確率顯著提高。現(xiàn)階段,人臉識別身份驗(yàn)證作為非常重要的身份驗(yàn)證方式,已被廣泛的應(yīng)用于諸多行業(yè)和領(lǐng)域,例如:支付寶付款、刷臉簽到等方面。

其優(yōu)點(diǎn)在于,以人臉為識別對象,識別過程更加友好、便捷,只需被識別者進(jìn)入攝像范圍內(nèi)即可,不會引起被識別者的反感和警惕。目前,市面上的應(yīng)用場景主要集中在移動端,而基于 Web 瀏覽器端的人臉識別身份驗(yàn)證方案較少。

本文將介紹基于 Web 瀏覽器端的人臉識別身份驗(yàn)證的整體方案,以及重點(diǎn)講解如何在 Web 瀏覽器中實(shí)現(xiàn)人臉自動采集。

場景描述及分析

  • 適用場景:人臉識別身份實(shí)名認(rèn)證。用戶使用人臉識別身份驗(yàn)證功能時,只需要將人臉對準(zhǔn)攝像頭,程序自動對人臉進(jìn)行檢測。如果檢測到當(dāng)前攝像頭可視區(qū)域內(nèi)僅存在唯一一個人臉,則采集當(dāng)前人臉圖片進(jìn)行人臉對比、活體檢測、身份證識別等多項(xiàng)組合能力,快速完成用戶身份核驗(yàn)。
  • 從上述場景描述中,分析出幾個關(guān)鍵問題及解決方案:
    • 考慮到 Web 端性能,活體檢測交由服務(wù)端處理比較合適。具體可參考百度 AI 活體檢測 (https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness)
    • 個人身份證上的高清照片是無法直接獲取到的。可以使用 百度 AI 的實(shí)名身份認(rèn)證服務(wù) (https://ai.baidu.com/tech/face/personverify),將待比對的人臉圖片 + 身份證號碼 + 姓名上傳到百度 AI 服務(wù),會返回圖片的匹配度(0~100)。其底層調(diào)用的也是公安的實(shí)名認(rèn)證接口
    • 使用開源的人臉采集 JS 庫。需要支持單個和多個人臉檢測
    • 經(jīng)橫向?qū)Ρ饶壳俺S玫拈_源人臉采集 JS 庫,Face-api.js 在性能和準(zhǔn)確度上更勝一籌
    • face-api.js :基于 TensorFlow.js 內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)了三種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),用于完成人臉檢測、識別和特征點(diǎn)檢測任務(wù),可以在瀏覽器中進(jìn)行人臉識別。其內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了一個非常輕巧,快速,準(zhǔn)確的 68 點(diǎn)面部標(biāo)志探測器。支持多種 tf 模型,微小模型僅為 80kb。另外,它還支持 GPU 加速,相關(guān)操作可以使用 WebGL 運(yùn)行
    • tracking.js : 一個獨(dú)立的 JavaScript 庫,主要實(shí)現(xiàn)了顏色和人(人臉、五官等)的跟蹤檢測。可以通過檢測到某特定顏色,或者檢測一個人體/臉的出現(xiàn)與移動,來觸發(fā) JavaScript 事件,然后對人臉進(jìn)行采集。Tracking.js 是使用 CPU 進(jìn)行計(jì)算的,在圖像的矩陣運(yùn)算效率上,相對 GPU 要慢一些
    • 通過 navigator.mediaDevices.getUserMedia API(基于 WebRTC)可以獲取到攝像頭拍攝的實(shí)時視頻流數(shù)據(jù)
    • 問題一:如何獲取到攝像頭拍攝的實(shí)時視頻流數(shù)據(jù)?
    • 問題二:如何檢測到實(shí)時視頻流中存在唯一人臉,并進(jìn)行采集?
    • 問題三:實(shí)名身份驗(yàn)證怎么實(shí)現(xiàn)?如何獲取到身份證上的高清照片進(jìn)行比對?
    • 問題四:活體檢測怎么實(shí)現(xiàn)?

整體方案

  • 主要分為以下幾個關(guān)鍵步驟:
    • 調(diào)用攝像頭(需獲得用戶授權(quán)允許),獲取攝像頭的視頻流數(shù)據(jù)
    • 使用 face-api.js 識別視頻流中的人臉特征點(diǎn),定位出人臉的位置
    • 符合人臉特征時,暫停視頻流,根據(jù)視頻流當(dāng)前幀,繪制圖像
    • 將圖像轉(zhuǎn)成 Base64 編碼,上傳到服務(wù)端
    • 服務(wù)端調(diào)用百度 AI 的接口,與身份證上的圖片信息進(jìn)行比對,并進(jìn)行活體檢測

實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

在上述方案中,想必大家對攝像頭檢測、實(shí)時視頻流數(shù)據(jù)獲取、Canvas 圖片繪制這些都比較熟悉,我這邊就不詳細(xì)講解了。部分同學(xué)沒接觸過也沒關(guān)系,具體實(shí)現(xiàn)比較簡單,可以直接看 源碼 (https://github.com/Angela-Chen/face-api-demo),源碼里面關(guān)于這些都有詳細(xì)的注解。

下面我詳細(xì)講下,如何使用 face-api.js 在實(shí)時視頻流中進(jìn)行人臉的檢測

1、引入 face-api

script 標(biāo)簽方式,獲取 最新腳本 (https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/dist)

或者 使用 npm 方式npm?install?face-api.js

2、加載模型數(shù)據(jù)

加載模型數(shù)據(jù)是異步操作。需要等模型數(shù)據(jù)加載完成后,才能開始人臉檢測。

//?加載所有模型數(shù)據(jù),models?是存放模型數(shù)據(jù)文件的目錄await?faceapi.loadModels('/models');?//?加載單個指定的模型數(shù)據(jù)await?faceapi.loadTinyFaceDetectorModel('/models');await?faceapi.loadSsdMobilenetv1Model('/models');await?faceapi.loadMtcnnModel('/models');

3、檢測人臉

當(dāng)人臉被檢測到符合模型的配置參數(shù)后,就會被認(rèn)為檢測到人臉了,然后返回一個detection對象,包括了人臉匹配度、人臉坐標(biāo)等信息。可用于后續(xù)自定義繪制人臉邊界框,以及閾值的邏輯判斷。

    • faceapi.detectAllFaces :檢測圖像中的所有人臉
    • faceapi.detectSingleFace :檢測單個人臉,返回圖像中具有最高置信度得分的人臉
//?數(shù)據(jù)源支持:HTMLImageElement | HTMLVideoElement | HTMLCanvasElement 類型//?不同的模型有不同的配置參數(shù),下面會詳細(xì)介紹const?detections1?=?await?faceapi.detectAllFaces(待檢測的數(shù)據(jù)源,?模型的配置參數(shù));const?detections2?=?await?faceapi.detectSingleFace(待檢測的數(shù)據(jù)源,?模型的配置參數(shù));

4、常用人臉檢測模型介紹

(1) Tiny Face Detector 是一款性能非常高的實(shí)時人臉檢測模型,與 SSD Mobilenet V1 人臉檢測模型相比,它更快,更小,資源消耗更少,量化模型的大小僅為 190 KB(tiny_face_detector_model),但它在檢測小臉時的表現(xiàn)稍差。加載時長 8 ms左右

//?模型的配置參數(shù)new?faceapi.TinyFaceDetectorOptions({??//?輸入的數(shù)據(jù)源大小,這個值越小,處理速度越快。常用值:128, 160, 224, 320, 416, 512, 608??inputSize:?number,??//?default:?416??//?用于過濾邊界的分?jǐn)?shù)閾值,大于等于這個值才被認(rèn)為檢測到了人臉,然后返回一個detection對象??scoreThreshold:?number??//?default:?0.5});

(2) SSD Mobilenet V1 對于面部檢測,該模型實(shí)現(xiàn)了基于 MobileNetV1 的 SSD(單次多核檢測器)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將計(jì)算圖像中每個面部的位置,并將返回邊界框以及每個面部的概率。該面部檢測器旨在獲得檢測面部邊界框而不是低推理時間的高精度。量化模型的大小約為 5.4 MB(ssd_mobilenetv1_model)。加載時長 2-3s 左右

//?模型的配置參數(shù)new?faceapi.SsdMobilenetv1Options({??//?最小置信值,大于等于這個值才被認(rèn)為檢測到了人臉,然后返回一個detection對象??minConfidence:?number,??//?default:?0.5??//?最多返回人臉的個數(shù)??maxResults:?number??//?default:?100});

(3) MTCNN MTCNN(多任務(wù)級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))代表了 SSD Mobilenet v1 和 Tiny Yolo v2 的替代面部檢測模型,它提供了更多的配置空間。通過調(diào)整輸入?yún)?shù),MTCNN 應(yīng)該能夠檢測各種面部邊界框大小。MTCNN 是一個 3 級級聯(lián) CNN,它同時返回 5 個面部標(biāo)志點(diǎn)以及每個面的邊界框和分?jǐn)?shù)。此外,型號尺寸僅為 2 MB。加載時長 1-2s 左右

//?模型的配置參數(shù)new?faceapi.MtcnnOptions({??//?人臉尺寸的最小值,小于這個尺寸的人臉不會被檢測到??minFaceSize:?number,??//?default:?20??//?用于過濾邊界的分?jǐn)?shù)閾值,分別可以設(shè)置3個階段盒子的閾值。??scoreThresholds:?number[],??//?default:?[0.6,?0.7,?0.7]??//?比例因子用于計(jì)算圖像的比例步長??scaleFactor:?number,??//?default:?0.709??//?經(jīng)過CNN的輸入圖像縮放版本的最大數(shù)量。數(shù)字越小,檢測時間越短,但相對準(zhǔn)確度會差一些。??maxNumScales:?number,??//?default:?10??//?手動設(shè)置縮放步長?scaleSteps??scaleSteps?:?number[],});
  • 特別說明:
    • 模型的配置參數(shù)設(shè)置非常重要,需要慢慢的微調(diào),能優(yōu)化識別性能和比對的正確性
    • 實(shí)測下來,Tiny Face Detector 模型的性能非常好,檢測的準(zhǔn)確度也不錯,只有人臉很小的時候,會有較大偏差,scoreThreshold 閾值為 0.6 時最佳

注意事項(xiàng)

  • 由于 Web 端的人臉識別將依賴于本地?cái)z像頭的喚起,因此,對于本地?cái)z像頭的調(diào)用需要進(jìn)行詳細(xì)的錯誤捕獲和處理,以便明確的提示用戶該如何操作。下面已枚舉出所有可能出現(xiàn)的報(bào)錯:
const?errorMap?=?{?'NotAllowedError':?'攝像頭已被禁用,請?jiān)谙到y(tǒng)設(shè)置或者瀏覽器設(shè)置中開啟后重試',?'AbortError':?'硬件問題,導(dǎo)致無法訪問攝像頭',?'NotFoundError':?'未檢測到可用攝像頭',?'NotReadableError':?'操作系統(tǒng)上某個硬件、瀏覽器或者網(wǎng)頁層面發(fā)生錯誤,導(dǎo)致無法訪問攝像頭',?'OverConstrainedError':?'未檢測到可用攝像頭',?'SecurityError':?'攝像頭已被禁用,請?jiān)谙到y(tǒng)設(shè)置或者瀏覽器設(shè)置中開啟后重試',?'TypeError':?'類型錯誤,未檢測到可用攝像頭'};await?navigator.mediaDevices.getUserMedia({video:?true})??.catch((error)?=>?{????if?(errorMap[error.name])?{??????alert(errorMap[error.name]);????}});
  • http 協(xié)議下,Chrome 瀏覽器無法調(diào)用本地?cái)z像頭
    • Chrome 瀏覽器出于安全性的考慮,現(xiàn)只支持 HTTPS 協(xié)議 和 localhost 下,調(diào)用攝像頭。HTTP 協(xié)議下是無法調(diào)用攝像頭的。如果一定要在 HTTP下調(diào)用到攝像頭,只能修改 Chrome 瀏覽器的配置項(xiàng),但不建議這么做

源碼獲取

  • 查看源碼 (https://github.com/Angela-Chen/face-api-demo)

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總結(jié)

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