C# 30分鐘完成百度人臉識別——進階篇（文末附源碼）

来源:https://www.cnblogs.com/xiongze520/archive/2019/04/11/10688545.html
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距離上次入門篇時隔兩個月才出這進階篇，小編慚愧，對不住關註我的卡哇伊的小伙伴們，為此小編用這篇博來謝罪。 前面的準備工作我就不說了，註冊百度賬號api，創建web網站項目，引入動態鏈接庫引入。 不瞭解的童鞋可以花費10分鐘移步學習：https://www.cnblogs.com/xiongze520 ...


距離上次入門篇時隔兩個月才出這進階篇，小編慚愧，對不住關註我的卡哇伊的小伙伴們，為此小編用這篇博來謝罪。

前面的準備工作我就不說了，註冊百度賬號api，創建web網站項目，引入動態鏈接庫引入。

不瞭解的童鞋可以花費10分鐘移步學習：https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html（C# 10分鐘完成百度人臉識別——入門篇）。

如果要學習的童鞋最好下載本demo源碼，因為有信息入庫功能，BLL、DAL、資料庫就在源碼裡面。

　　一般情況下筆記本自帶的可見光攝像頭就可以進行人臉識別，但是這種攝像頭不能很好的進行活體檢測，可能會被照片和視頻騙過，

而且受到光線影響，太暗或者太亮都不行。如果要實現更好的人臉識別效果和更高的安全性，

就需要特殊的人臉識別攝像頭或者配套寬動態和近紅外雙攝像頭，既能確保活體，又能使用光線，我們這裡就使用簡單的筆記本自帶的攝像頭進行講解，

後續有相關需要的可以討論討論。

提示：下載源碼對比觀看效果更佳

百度網盤源碼下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw
提取碼：p92w

複製這段內容後打開百度網盤手機App，操作更方便哦。

我的百度人臉庫一直開啟，需要使用的小伙伴們自行在下麵代碼裡面提取api_key和secret_key

操作的步驟（我使用的編輯器是visual studio 2013）：

  • 效果圖查看；
  • 人臉註冊：開啟攝像頭，填入當前人臉註冊的相關信息進行註冊；
  • 人臉識別：開啟攝像頭，將人臉移入攝像頭指定區域進行識別；
  • 總結：

 效果圖查看：

 人臉註冊——效果圖：

百度人臉識別控制台查看人臉——效果圖

 

 

 資料庫查看數據——效果圖

 

 

 人臉識別成功——效果圖

 

 

活體檢測——效果圖

 

控制關鍵代碼預覽——截圖

 

 

 

 人臉註冊：

  （文末附帶源碼）新建一個ASP.NET Web應用程式網站項目，命名為WebApplication1，添加百度SDK引用，不知道怎麼引用的童鞋看這兒：https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html。

添加簡單的類庫充當三層架構，分別命名為：FaceBLL、FaceDAL、FaceModel，引入自己擅長的ORM框架（SQLSugar、Dapper、EF等，小編引入的SQLSugar）。

編寫映射實體Face_UserInfo，欄位和資料庫一樣，編寫相關的bll、dal、增刪查改。

接下來就是控制器編寫，我們把代碼粘貼出來看一下（單獨粘貼這個代碼是會報錯的，因為沒有bll、dal等內容）：

提示：下載源碼對比觀看效果更佳

百度網盤源碼下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw 
提取碼：p92w

 //人臉註冊
        public JsonResult Face_Registration()
        {
            // 設置APPID/AK/SK
            var API_KEY = "XFPA49myCG7S37XP1DxjLbXF";                   //你的 Api Key
            var SECRET_KEY = "ZvZKigrixMLXNZOLmkrG6iDx9QprlGuT";        //你的 Secret Key
            var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY);
            client.Timeout = 60000;  // 修改超時時間

            var imageType = "BASE64";  //BASE64   URL
            string imgData64 = Request["imgData64"];
            imgData64 = imgData64.Substring(imgData64.IndexOf(",") + 1);      //將‘，’以前的多餘字元串刪除

            ResultInfo result = new ResultInfo();
            try
            {
                //註冊人臉
                var groupId = "group1";
                var userId = "user1";
                //首先查詢是否存在人臉
                var result2 = client.Search(imgData64, imageType, userId);  //會出現222207（未找到用戶）這個錯誤
                var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(result2);
                var o2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(strJson) as JObject;


                //判斷是否存在當前人臉，相識度是否大於80
                if (o2["error_code"].ToString() == "0" && o2["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var result_list = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(o2["result"].ToString()) as JObject;
                    var user_list = result_list["user_list"];
                    var Obj = JArray.Parse(user_list.ToString());
                    foreach (var item in Obj)
                    {
                        //80分以上可以判斷為同一人，此分值對應萬分之一誤識率
                        var score = Convert.ToInt32(item["score"]);
                        if(score>80)
                        {
                            result.info = result2.ToString();
                            result.res = true;
                            result.startcode = 221;
                            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                        }
                    }
                }

                var guid = Guid.NewGuid();
                // 調用人臉註冊，可能會拋出網路等異常，請使用try/catch捕獲
                // 如果有可選參數
                var options = new Dictionary<string, object>{
                            {"user_info", guid}
                        };
                // 帶參數調用人臉註冊
                var resultData = client.UserAdd(imgData64, imageType, groupId, userId, options);
                result.info = resultData.ToString();
                result.res = true;
                result.other = guid.ToString();
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

//用戶信息入庫
        public JsonResult face_userInfoSace()
        {
            ResultInfo result = new ResultInfo();

            try
            {
                //這裡就不進行非空判斷了，後期根據實際情況進行優化
                var UserName = Request["UserName"];
                var Month = Request["Month"];
                var Sex = Request["Sex"];
                var Works = Request["Works"];
                var face_token = Request["face_token"];
                var Guid_Id = Request["Guid_Id"];

                Face_UserInfo model = new Face_UserInfo();
                model.UserName = UserName;
                model.Month = Month;
                model.Sex = Sex;
                model.Works = Works;
                model.face_token = face_token;
                model.Guid_Id = Guid_Id;

                //根據人臉唯一標識判斷是否存在數據
                List<Face_UserInfo> strlist = new Face_UserInfoBLL().GetfaceinfoByToken(Guid_Id);
                if(strlist.Count>0)
                {
                    result.res = true;
                    result.info = "當前用戶已註冊過！";
                    return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                }

                if(new Face_UserInfoBLL().face_userInfoSace(model)>0)
                {
                    result.res = true;
                    result.info = "註冊成功";
                }
                else
                    result.info = "註冊失敗";
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

人臉識別：

 

 註冊完後就是識別，識別主要做一個簡單的活體檢測。識別後將人臉相關信息顯示出來。

註意，人臉識別效果可以做出特效，本人才疏學淺，誰會canvas動畫的可以私我，有個人臉識別的動畫特效需要實現，我做了一個簡單的上下掃描動畫。

下麵就將代碼貼出來：

        //人臉識別
        public JsonResult Face_Distinguish()
        {
            // 設置APPID/AK/SK
            var API_KEY = "XFPA49myCG7S37XP1DxjLbXF";                   //你的 Api Key
            var SECRET_KEY = "ZvZKigrixMLXNZOLmkrG6iDx9QprlGuT";        //你的 Secret Key
            var client = new Baidu.Aip.Face.Face(API_KEY, SECRET_KEY);
            client.Timeout = 60000;  // 修改超時時間

            var imageType = "BASE64";  //BASE64   URL
            string imgData64 = Request["imgData64"];
            imgData64 = imgData64.Substring(imgData64.IndexOf(",") + 1);      //將‘，’以前的多餘字元串刪除

            ResultInfo result = new ResultInfo();
            try
            {
                var groupId = "group1";
                var userId = "user1";

                var result323 = client.Detect(imgData64, imageType);

                //活體檢測閾值是多少
                //0.05 活體誤拒率：萬分之一；拒絕率：63.9%
                //0.3 活體誤拒率：千分之一；拒絕率：90.3%
                //0.9 活體誤拒率：百分之一；拒絕率：97.6%
                //1誤拒率: 把真人識別為假人的概率. 閾值越高，安全性越高, 要求也就越高, 對應的誤識率就越高
                //2、通過率=1-誤拒率
                //所以你thresholds參數返回 和 face_liveness 比較大於推薦值就是活體

                ////活體判斷
                var faces = new JArray
                        {
                            new JObject
                            {
                                {"image", imgData64},
                                {"image_type", "BASE64"}
                            }
                        };
                var Living = client.Faceverify(faces);  //活體檢測交互返回
                var LivingJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(Living);
                var LivingObj = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(LivingJson) as JObject;
                if (LivingObj["error_code"].ToString() == "0" && LivingObj["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var Living_result = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(LivingObj["result"].ToString()) as JObject;
                    var Living_list = Living_result["thresholds"];
                    double face_liveness = Convert.ToDouble(Living_result["face_liveness"]);
                    var frr = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(Living_list.ToString());
                    var frr_1eObj = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(Living_list.ToString()) as JObject;
                    double frr_1e4= Convert.ToDouble(frr_1eObj["frr_1e-4"]);
                    if (face_liveness < frr_1e4)
                    {
                        result.info = "識別失敗：不是活體！";
                        return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                    }
                }

                //首先查詢是否存在人臉
                var result2 = client.Search(imgData64, imageType, groupId);  
                var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(result2);
                var o2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(strJson) as JObject;


                //判斷是否存在當前人臉，相識度是否大於80
                if (o2["error_code"].ToString() == "0" && o2["error_msg"].ToString() == "SUCCESS")
                {
                    var result_list = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject(o2["result"].ToString()) as JObject;
                    var user_list = result_list["user_list"];
                    var Obj = JArray.Parse(user_list.ToString());
                    foreach (var item in Obj)
                    {
                        //80分以上可以判斷為同一人，此分值對應萬分之一誤識率
                        var score = Convert.ToInt32(item["score"]);
                        if (score > 80)
                        {
                            result.info = result2.ToString();
                            result.res = true;
                            result.startcode = 221;
                            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                        }
                    }
                }
                else
                {
                    result.info = strJson.ToString();
                    result.res = false;
                    return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
                }
               
            }
            catch (Exception e)
            {
                result.info = e.Message;
            }
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

    
        //識別成功，查詢資料庫
        public JsonResult Face_UserInfoList()
        {
            ResultInfo result = new ResultInfo();
            //這裡就不進行非空判斷了，後期根據實際情況進行優化
            var Guid_Id = Request["Guid_Id"];
            //根據人臉唯一標識判斷是否存在數據
            List<Face_UserInfo> strlist = new Face_UserInfoBLL().GetfaceinfoByToken(Guid_Id);
            var strJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(strlist);
            result.info = strJson;
            result.res = true;
            return Json(result, JsonRequestBehavior.AllowGet);
        }

總結：

 

 

匆匆忙忙就結束了，其實學起來也簡單，大家下載demo對比學習一下，有什麼疑問大家討論討論。

刪除、更新還是一樣的操作，去直接拷貝官網的幾行代碼即可，都是需要face_token作為添加更新刪除，這個欄位註冊的時候已經存到資料庫了。

我的百度人臉庫一直開啟，需要使用的小伙伴們自行在下麵代碼裡面提取api_key和secret_key

又要去開啟新項目，大家後面再見。

關註小編不迷路！

 

demo源碼下載：

百度網盤源碼下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1IzJCeF8uTKjZ882BTxI4bw 
提取碼：p92w

 


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    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
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  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
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  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
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    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
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