Surveillance intelligente de la sécurité : recherche par reconnaissance faciale basée sur Java+SpringBoot

introduction

introduction au contexte

Combiné à la technologie de reconnaissance faciale, il peut surveiller les endroits très fréquentés tels que les usines, les écoles, les centres commerciaux, les restaurants, etc., compter, identifier et suivre automatiquement le flux de personnes, et en même temps marquer les comportements et les zones présentant des risques potentiels pour la sécurité. , et émettre des rappels d'alarme pour renforcer l'informatisation Gestion de la sécurité, réduisant ainsi le coût de la supervision manuelle.

En tant que l'une des directions de recherche importantes dans le domaine de la vision par ordinateur moderne, la technologie de recherche par reconnaissance faciale a montré un grand potentiel d'application dans de nombreux domaines. Avec le développement rapide des technologies de l'information, la recherche par reconnaissance faciale a été largement concernée et appliquée à la surveillance de la sécurité, aux médias sociaux, à l'interaction homme-machine et à d'autres domaines. Cet article vise à discuter du contexte, du principe, de l’importance et des défis de la technologie de recherche par reconnaissance faciale dans des applications pratiques.

but et importance

La technologie de recherche par reconnaissance faciale a une valeur d’application importante dans la société contemporaine. Son objectif principal est de réaliser la recherche et la mise en correspondance d'informations sur les visages dans la base de données en extrayant et en comparant les caractéristiques des images de visages, afin d'identifier et d'identifier des individus spécifiques.

Objectif et importance :

• Sécurité et surveillance : la recherche par reconnaissance faciale joue un rôle important dans le domaine de la sécurité. Il peut être appliqué aux systèmes de surveillance de la sécurité, tels que dans les lieux publics, les entreprises ou les institutions, pour la surveillance et l'identification en temps réel des étrangers, la prévention du crime et la protection de la sécurité publique.
• Sécurité des frontières : en termes de gestion des frontières et d'inspection des entrées et des sorties, la recherche par reconnaissance faciale peut aider les services de défense des frontières à identifier rapidement et précisément les passagers, à améliorer la sécurité aux frontières et à prévenir efficacement les entrées illégales et les crimes transnationaux.
• Recherche de personnes disparues : La technologie de recherche par reconnaissance faciale revêt une grande importance pour retrouver des personnes disparues. Cela peut aider la police et les agences concernées à accélérer la recherche de la personne disparue en comparant les traits du visage de la personne disparue avec les images de la base de données, afin que les membres de la famille puissent être réunis dès que possible.
• Recommandation et publicité personnalisées : dans les applications commerciales, la recherche par reconnaissance faciale peut être utilisée pour des recommandations et des publicités personnalisées. En reconnaissant le visage de l'utilisateur, le système peut lui recommander des produits ou services correspondants en fonction de ses caractéristiques et intérêts personnels, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le taux de conversion des ventes. Vérification de l'identité personnelle : en termes de vérification de l'identité numérique, la recherche par reconnaissance faciale peut être utilisée dans le déverrouillage des téléphones mobiles, la vérification des paiements et d'autres scénarios, offrant ainsi une méthode de vérification de l'identité plus pratique, efficace et sécurisée.

Principes de base de la technologie de reconnaissance faciale

Acquisition et prétraitement d'images

L'acquisition et le prétraitement d'images sont l'une des étapes clés de la technologie de recherche par reconnaissance faciale, qui consiste à collecter des données d'image provenant de différentes sources et à y effectuer un traitement préliminaire pour garantir que les algorithmes de reconnaissance faciale ultérieurs peuvent fonctionner correctement en termes de précision et d'efficacité.

Étapes de mise en œuvre :

• Collecte de données et sélection de la source : tout d'abord, il est nécessaire de déterminer la source de la collecte de données, qui peut être des images en temps réel capturées par des caméras, des bibliothèques d'images de réseau, des plateformes de médias sociaux, etc. La sélection des bonnes sources de données est essentielle pour garantir la diversité et l’authenticité des données.
• Nettoyage et débruitage des données : les images collectées à partir de différentes sources peuvent être bruitées, floues ou incohérentes. Avant la reconnaissance faciale, l’image doit être nettoyée et débruitée pour améliorer la précision des algorithmes ultérieurs. Cela peut inclure la suppression des débris de l'image, la correction des parties floues de l'image, etc.
• Détection et positionnement des visages : le positionnement précis des visages dans les images est la base de la reconnaissance. La technologie de détection de visage peut identifier automatiquement la zone du visage dans l'image, ce qui permet d'extraire et d'analyser les caractéristiques du visage. Les algorithmes de détection de visage couramment utilisés incluent les méthodes de réseau neuronal convolutif (CNN) basées sur l'apprentissage profond.
• Normalisation de l'image et traitement de l'échelle : lors de la reconnaissance faciale, différentes images peuvent avoir des tailles, des poses et des conditions d'éclairage différentes. Afin de garantir la précision de la reconnaissance, les images doivent être normalisées pour avoir des conditions de taille, de pose et d’éclairage cohérentes, ce qui permet d’extraire des traits du visage stables.
• Alignement du visage et correction de la pose : Parfois, le visage sur l'image peut avoir des poses différentes, telles que la rotation, l'inclinaison, etc. Afin de garantir l'effet de l'algorithme de reconnaissance, le visage peut être aligné et la pose corrigée afin que le visage ait une direction uniforme dans l'image.
• Évaluation et criblage de la qualité : lors du processus de prétraitement, la qualité de l'image peut être évaluée et les images de mauvaise qualité peuvent être éliminées. Les images de mauvaise qualité peuvent affecter la précision de la reconnaissance en raison de problèmes tels qu'un éclairage insuffisant et un flou.
• Amélioration des données : afin d'augmenter la robustesse et la capacité de généralisation du modèle, une amélioration des données peut être effectuée sur l'image, y compris des opérations telles que la rotation, le retournement et le recadrage, afin de générer des données d'entraînement plus diversifiées.

Extraction et représentation de fonctionnalités

L'extraction et la représentation des caractéristiques sont des étapes clés de la technologie de reconnaissance faciale. À ce stade, l’objectif est d’extraire des informations représentatives des images prétraitées afin que les algorithmes de reconnaissance ultérieurs puissent mieux correspondre et classer.

Lors de l'extraction de caractéristiques, diverses méthodes peuvent être utilisées pour capturer les caractéristiques clés des images de visage, telles que la texture locale, la distribution des couleurs, la forme, etc. Les méthodes d'extraction de caractéristiques couramment utilisées incluent les modèles binaires locaux (LBP), l'analyse en composantes principales (PCA), les réseaux de neurones artificiels (tels que les réseaux de neurones convolutifs), etc. Ces méthodes aident à transformer les images de visage en vecteurs de caractéristiques de dimensionnalité inférieure mais toujours représentatifs.

En outre, la représentation des caractéristiques implique également la manière de coder et de représenter les caractéristiques extraites afin qu'elles puissent être comparées efficacement lors d'une correspondance et d'une reconnaissance ultérieures. Les méthodes courantes de représentation de caractéristiques incluent la normalisation, la normalisation ou le mappage de vecteurs de caractéristiques sur un espace spécifique. Cela contribue à réduire la différence entre les vecteurs de caractéristiques, rendant l'algorithme de reconnaissance faciale plus robuste et plus stable.

algorithme de correspondance de visage

Un algorithme de correspondance de visages est un algorithme qui compare deux images de visages pour déterminer si elles appartiennent à la même personne.

# 假设已经有了两张输入的人脸图像，分别存储在变量"image1"和"image2"中

# 步骤1：特征提取
feature_vector1 = extract_features(image1)  # 使用某种特征提取方法提取图像1的特征向量
feature_vector2 = extract_features(image2)  # 使用同样的特征提取方法提取图像2的特征向量

# 步骤2：特征表示
normalized_feature1 = normalize(feature_vector1)  # 对特征向量1进行标准化
normalized_feature2 = normalize(feature_vector2)  # 对特征向量2进行标准化

# 步骤3：特征匹配
similarity_score = calculate_similarity(normalized_feature1, normalized_feature2)
# 使用某种相似度计算方法（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算两个标准化特征向量之间的相似度得分

# 步骤4：判断是否匹配
threshold = 0.6  # 设置一个阈值，用于确定两个人脸是否匹配
if similarity_score >= threshold:
    print("人脸匹配成功！")
else:
    print("人脸不匹配。")

L'algorithme d'appariement de visages réel est beaucoup plus complexe et peut impliquer des méthodes d'extraction de caractéristiques, des stratégies de représentation de caractéristiques et des techniques de calcul de similarité plus avancées. Dans les applications pratiques, il est souvent nécessaire d’utiliser des algorithmes de reconnaissance faciale plus avancés, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) basés sur l’apprentissage profond ou d’autres méthodes modernes d’appariement des visages, pour obtenir une plus grande précision.

Domaines d'application de la recherche par reconnaissance faciale

Sécurité et surveillance des bulletins

Dans le domaine de la sécurité publique et de la surveillance, la recherche par reconnaissance faciale constitue un domaine d’application clé. La technologie de reconnaissance faciale peut effectuer une surveillance en temps réel dans les lieux publics en identifiant et en comparant les caractéristiques du visage à partir d'images ou de vidéos, afin d'identifier et de suivre rapidement les suspects criminels, de retrouver les personnes disparues et de renforcer la sécurité des frontières.

• Prévention de la criminalité et enquêtes : les caméras de surveillance équipées de la technologie de reconnaissance faciale peuvent aider la police à capturer les suspects en temps opportun, à prévenir efficacement les crimes et à accélérer la détection des cas.
• Recherche de personnes disparues : équipé d'une technologie de reconnaissance faciale dans les espaces publics, il peut aider à retrouver les personnes disparues, à améliorer le taux de récupération et à réduire la douleur des familles.
• Sécurité des frontières : la recherche par reconnaissance faciale peut être utilisée pour l'inspection des frontières afin d'assurer la sécurité des frontières et de prévenir les menaces potentielles d'entrée illégale et de terroristes.
• Gestion de la police : la recherche par reconnaissance faciale peut être utilisée pour la gestion de la police, en aidant celle-ci à optimiser l'allocation des ressources et à améliorer les capacités d'intervention d'urgence.

En tant qu'application importante dans le domaine de la sécurité et de la surveillance publiques, la recherche par reconnaissance faciale joue un rôle important dans la promotion, mais elle doit également être appliquée avec précaution, en tenant compte de l'équilibre entre les exigences de sécurité et la vie privée.

Réseaux sociaux et gestion de photos

La technologie de recherche par reconnaissance faciale peut améliorer la sécurité des comptes d'utilisateurs sur les plateformes de réseaux sociaux et empêcher la propagation de faux comptes et d'informations grâce à la vérification faciale et à d'autres méthodes. Dans le même temps, la technologie peut également fournir des fonctions pratiques de gestion des photos, aider les utilisateurs à étiqueter et classer automatiquement les photos et à offrir une meilleure expérience utilisateur.

• Sécurité et commodité des réseaux sociaux
• Protection de la vie privée et conformité
• Lutte contre les abus et prévention des abus
• Participation publique et réglementation

Dans le développement futur, nous devons continuer à prêter attention aux progrès de la technologie et à la rationalité de son application, établir des réglementations et des lignes directrices éthiques solides, garantir que la technologie joue un rôle actif dans les réseaux sociaux et protéger les droits et la vie privée du public. dans la plus grande mesure.

Étapes de mise en œuvre de référence

Collecte et prétraitement des données

Collectez les données d'image du visage et effectuez un prétraitement, tel que le recadrage et le redimensionnement de l'image, pour un traitement ultérieur de reconnaissance faciale.

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DataCollectionAndPreprocessing {

    public static void main(String[] args) {
        // 步骤1：数据收集 - 读取文件夹中的照片文件
        List<String> imagePaths = collectImagePaths("path/to/image/folder");

        // 步骤2：数据预处理 - 对每张照片进行基本处理
        for (String imagePath : imagePaths) {
            processImage(imagePath);
        }
    }

    // 数据收集：获取文件夹中的照片文件路径
    private static List<String> collectImagePaths(String folderPath) {
        List<String> imagePaths = new ArrayList<>();
        File folder = new File(folderPath);
        
        if (folder.isDirectory()) {
            File[] files = folder.listFiles();
            if (files != null) {
                for (File file : files) {
                    if (file.isFile() && file.getName().endsWith(".jpg")) {
                        imagePaths.add(file.getAbsolutePath());
                    }
                }
            }
        }
        
        return imagePaths;
    }

    // 数据预处理：对照片进行基本处理
    private static void processImage(String imagePath) {
        // 在这里可以添加图像处理操作，如缩放、裁剪、转换格式等
        System.out.println("Processing image: " + imagePath);
        // TODO: 图像处理代码
    }
}

L'exemple de code ci-dessus est un cadre de base. Le processus réel de collecte et de prétraitement des données peut être plus compliqué et la partie traitement de l'image doit être encore améliorée en fonction des besoins individuels, par exemple en utilisant la bibliothèque de traitement d'image Java pour obtenir plus de fonctions.

Extraction des traits du visage

Utilisez l'apprentissage profond ou d'autres algorithmes pour extraire des informations sur les caractéristiques du visage à partir d'images de visage prétraitées. Ces informations sur les caractéristiques sont généralement exprimées sous forme de vecteurs.

• Importez les fichiers de bibliothèque et les dépendances requis.
• Chargez une image et utilisez le détecteur de visage pour détecter l'emplacement des visages.
• Utilisez le résultat de la détection de visage pour capturer l'image du visage.
• Utilisez l’extracteur de traits du visage pour extraire les traits du visage.

public static void main(String[] args) {
        // Load OpenCV library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Load face detection classifier (you need to provide the XML file)
        CascadeClassifier faceCascade = new CascadeClassifier("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml");

        // Load face recognition model
        FaceRecognizer faceRecognizer = Face.createLBPHFaceRecognizer();

        // Load input image
        Mat inputImage = Imgcodecs.imread("path/to/input/image.jpg");

        // Convert image to grayscale
        Mat grayImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(inputImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // Detect faces in the image
        MatOfRect faces = new MatOfRect();
        faceCascade.detectMultiScale(grayImage, faces);

        // Loop through detected faces
        for (Rect rect : faces.toArray()) {
            // Crop the face region
            Mat faceROI = grayImage.submat(rect);

            // Resize the face image to a fixed size if needed
            Size newSize = new Size(100, 100);
            Imgproc.resize(faceROI, faceROI, newSize);

            // Extract face features using LBPH
            MatOfFloat faceHistogram = new MatOfFloat();
            faceRecognizer.predict_collect(faceROI, faceHistogram);

            // Print the extracted features
            System.out.println("Extracted features for face: " + faceHistogram.dump());
        }
    }

traitement des requêtes

Lorsqu'un utilisateur soumet une image de visage pour la recherche, effectuez d'abord la même extraction de caractéristiques qu'à l'étape 2, puis comparez-la avec les caractéristiques du visage dans la base de données.

private static final String FACE_CASCADE_CLASSIFIER_PATH = "haarcascade_frontalface_default.xml";
    private static final String FACE_EMBEDDING_MODEL_PATH = "res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel";
    private static final String FACE_EMBEDDING_CONFIG_PATH = "deploy.prototxt";

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        CascadeClassifier faceCascade = new CascadeClassifier(FACE_CASCADE_CLASSIFIER_PATH);
        Net faceEmbeddingNet = Dnn.readNetFromCaffe(FACE_EMBEDDING_CONFIG_PATH, FACE_EMBEDDING_MODEL_PATH);

        // 读取待查询的图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("query_image.jpg");

        // 检测图像中的人脸
        MatOfRect faceRectangles = new MatOfRect();
        faceCascade.detectMultiScale(image, faceRectangles);

        // 遍历每个检测到的人脸
        for (Rect rect : faceRectangles.toArray()) {
            // 提取人脸区域
            Mat faceImage = new Mat(image, rect);

            // 调整人脸图像尺寸为模型要求的大小
            Mat resizedFaceImage = new Mat();
            Imgproc.resize(faceImage, resizedFaceImage, new org.opencv.core.Size(300, 300));

            // 将人脸图像转换为Blob对象
            Mat blob = Dnn.blobFromImage(resizedFaceImage, 1.0, new org.opencv.core.Size(300, 300), new Scalar(104, 177, 123));

            // 使用预训练的人脸嵌入模型计算特征向量
            faceEmbeddingNet.setInput(blob);
            Mat embeddingVector = faceEmbeddingNet.forward();

            // 在控制台打印特征向量，你可以将其与数据库中的嵌入特征进行比对来完成人脸搜索

            System.out.println("特征向量: " + embeddingVector.dump());
        }

À l'aide de la bibliothèque OpenCV et des dépendances liées à dlib, chargez d'abord le classificateur Cascade et le modèle d'intégration de visage. Lisez ensuite l'image à interroger et détectez la zone du visage dans l'image via le classificateur Cascade. Ensuite, chaque région du visage est redimensionnée à la taille requise par le modèle et convertie en objet Blob. Enfin, utilisez le modèle d'intégration de visage pré-entraîné pour effectuer une extraction de caractéristiques sur l'image du visage afin d'obtenir le vecteur de caractéristiques.