基于Face++的人臉比對系統

文/馬窕梅 羅琴 吳海燕 邵田

1 引言

隨著人工智能的快速發展，各類人臉信息檔案逐步完善，人臉對比在人口管理、人口信息、門禁控制等領域起到了至關重要的作用。人臉對比在人工智能中占據著不可替代的地位。 人臉個性特征的正確選擇是人臉比對成功與否的關鍵。

現今，大學課堂代課現象嚴重，甚至這種現象已經形成了一種大學生“兼職”。鑒于face++中人臉比對系統準確率高，適應性強等特點，用此來設計并實現學校課堂考勤系統，方便學校教育管理。

2 Face++簡介

（1）FDDB (Face Detection Data Set Benchmark)人臉檢測數據集和基準是最具有代表性的人臉檢測和評價平臺。作為測試集，它包含了更好的圖像和更好的人臉。該平臺中包含姿態、分辨率各不相同等各種不一樣的圖片，圖像還包括彩色圖像、灰度圖像。LFW（Labeled Faces in the wild）數據庫包含一萬多張圖片，很多測試樣本便來源于它。數據中有不同姿勢、光照、質量等圖片體現了人臉識別技術的性能，。 Face++ 在2014年接連拿下了兩項世界第一，Face++的發展得到了質的飛躍。

（2）Face++是當前形勢下發展突出的平臺之一，Face++ 1：1人臉比對技術可以快速、高效的判斷兩張照片或視頻中的人物是否為特定的一個人。

3 系統的設計與實現

3.1 系統構架

分為二個階段：采集、測試。采集階段主要采集班級學生信息（頭像、學號、姓名、年級、班級、課程等），建立學生信息數據庫；測試階段為檢測試驗全學生考勤，調用Face++API,將測試階段獲取的圖片根據人臉特征與采集階段生成的數據庫中學生人臉信息進行對比，判斷獲取的學生人臉特征與采集的學生人臉對比相似度，根據相似度百分比判斷是否是同一人。

表1

3.2 采集階段步驟

（1）創建一個面集來存儲面標記。

（2）采集的學生人臉照片，調用Face++的Detect API檢測照片中人臉的關鍵點和各類屬性信息（將Detect API 中生成的face_token存儲到FaceSet），將檢測到人臉的照片上傳到Face++數據庫中作為對比參數。

（3）調用Face++ Compare API，根據獲取的人臉圖像可搜索出人臉庫中相似度最高的一張人臉圖片，比較兩個面孔以確定它們是否是同一個人。調用方法是Post方法，傳入的請求參數包括api_key、api_secret、image_f i le和return_gesture，各參數的具體描述。傳入的請求參數及個參數的具體描述參見表1。

系統結果如下：關鍵代碼如下：

4 總結與展望

圖1

本系統經過不同光照、不同拍攝角度條件下的反復比對測試實驗。本系統具有識別率高、實時性好等優點，且本系統還有很強的可移植性，可以應用到人口管理、人口信息、門禁控制等領域。