1. 引言
人脸识别技术在现代社会中已经得到广泛应用，如安防、金融、教育等多个领域。然而，这种技术存在被欺骗的风险，例如攻击者可能使用伪造的医用面罩或照片等方式进行欺骗。为了应对这种情况，人脸活体检测技术应运而生，它能够对识别的人脸进行真人验证，防止欺骗和攻击行为的发生。本文将会介绍如何使用Golang实现人脸活体检测，以及如何使用百度AI接口进行快速实现。
2. 人脸活体检测技术概述
人脸活体检测是一种用于判断被识别对象是否为真实人脸的技术。其主要原理是通过分析活体信息的特征，进而区别出真实人脸和伪造的欺骗物体，从而保障人脸识别技术的准确性和安全性。常使用的活体信息主要包括图像、视频、语音、眼部瞳孔等。
2.1 人脸活体检测技术分类
根据人脸活体检测技术的应用领域、实现方式和检测对象，可以将其分成以下几类：
2.1.1 基于物理性质的活体检测
物理性质包括生理性质和行为性质，这类方法通常需要使用一些特殊的设备。例如，Gaze跟踪技术通过追踪眼动轨迹来判断是否有真实的眼动，从而判断是否为真实眼部。
2.1.2 基于图像处理的活体检测
这种方法主要通过判断图像中的特征，包括面部的纹理、深度和移动等非常规的活体特征。例如，一些算法可以判断在人类的感知范围内，镜头以什么速度移动，从而判断是否为真实镜头。
3. Golang实现人脸活体检测
本文将介绍使用Golang实现人脸活体检测的方法。这里我们借助了百度AI提供的接口，通过集成了深度学习和面部特征匹配的算法，以及双摄像头结构、Blaze Face模型的检测，实现了高效、准确的活体检测。
3.1 准备工作
在开始之前，我们需要满足以下要求：
开通百度AI账号，并创建人脸识别应用，获取到AppID、API Key、Secret Key。
下载百度AI官方提供的SDK，并安装Golang的HTTP库。
安装OpenCV库，并了解Golang OpenCV函数库：GoCV。
3.2 代码实现
下面是完整的代码实现：
package main
import (
"bytes"
"crypto/md5"
"encoding/base64"
"encoding/hex"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"os"
"time"
"gocv.io/x/gocv"
)
type detect struct {
State int `json:"face_state"`
Liveness int `json:"liveness"`
FaceToken string `json:"face_token"`
}
type video struct {
Image string `json:"image"`
}
type request struct {
ImageType string `json:"image_type"`
GroupID string `json:"group_id"`
Image string `json:"image"`
FaceType string `json:"face_type"`
QualityControl string `json:"quality_control"`
LivenessControl string `json:"liveness_control"`
}
type response struct {
ErrorMsg string `json:"error_msg"`
}
func main() {
// Read input from camera
webcam, err := gocv.VideoCaptureDevice(0)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
defer webcam.Close()
if ok := webcam.Open(0); !ok {
fmt.Println("webcam open failed ...")
return
}
defer webcam.Close()
window := gocv.NewWindow("Webcam")
defer window.Close()
img := gocv.NewMat()
defer img.Close()
start := time.Now()
var buffer bytes.Buffer
encoder := gocv.NewJPEGEncoder()
defer encoder.Close()
for {
if ok := webcam.Read(&img); !ok {
fmt.Println("cannot read camera img")
continue
}
if img.Empty() {
continue
}
// Create img buffer
encoder.Encode(img, &buffer, []int{gocv.IMWriteJPEGQuality, 80})
// 活体检测
res, err := alivenessDetect(buffer.Bytes(), "APPID", "APIKEY", "SECRECTKEY","Random")
if err != nil {
fmt.Println(err)
continue
}
// 通过消息判断是否识别成功
if res.State != 0 {
fmt.Printf("Vailed to detect: %v.\n", err)
}
// 显示图像
window.IMShow(img)
if window.WaitKey(1) >= 0 {
break
}
// 控制识别帧率
diff := time.Since(start)
microseconds := int64(diff / time.Microsecond)
time.Sleep((uint32(60000-microseconds) % 60000) * time.Microsecond)
start = time.Now()
}
}
func alivenessDetect(img []byte, AppID string, ApiKey string, SecretKey string, Random string) (detect, error) {
//md5
data := AppID + img2base64(img) + Random + SecretKey
sign := md5V(data)
URL := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify"
var jsonStr = []byte(`{
"image_type": "BASE64",
"face_type": "LIVE",
"quality_control": "LOW",
"liveness_control": "NORMAL",
"image": "` + img2base64(img) + `",
"appid": "` + AppID + `",
"random_str": "` + Random + `",
"sign": "` + sign + `"
}`)
req, err := http.NewRequest("POST", URL, bytes.NewBuffer(jsonStr))
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
req.Header.Add("charset","utf-8")
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
fmt.Println("Cannot parse response")
return detect{}, err
}
defer resp.Body.Close()
var result detect
json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
return result, nil
}
func img2base64(img []byte) string {
return base64.StdEncoding.EncodeToString(img)
}
func md5V(data string) string {
h := md5.New()
h.Write([]byte(data))
return hex.EncodeToString(h.Sum(nil))
}
4. 结论
本文介绍了人脸活体检测技术的基本原理和分类，以及如何使用Golang实现人脸活体检测。通过使用百度AI提供的接口，我们得以快速并准确地实现了活体检测功能。除此之外，我们还需要注意到现代人脸识别技术的漏洞和安全问题，例如面部特征的失真、对拟合模型的攻击等。为此我们应该持续关注技术的发展和改进，推进人脸识别技术的安全性和精度。