Comment faire de la reconnaissance faciale avec Python

Dans cet article, vous découvrirez comment intégrer l'API de reconnaissance faciale d'Eden AI à Python. Cette API conviviale vous permet d'identifier et de vérifier les visages sur les images, renforçant ainsi vos systèmes de sécurité et d'authentification grâce à une technologie d'IA avancée.

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Qu'est-ce que Reconnaissance faciale API ?

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Le Reconnaissance faciale L'API est un outil puissant qui utilise la vision par ordinateur avancée, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour détecter, identifier et vérifier les visages sur les images et les vidéos.

Il est très polyvalent et propose des applications dans les domaines des systèmes de sécurité, des expériences utilisateur personnalisées, des processus d'authentification, des forces de l'ordre et même des plateformes de réseaux sociaux permettant de taguer des personnes sur des photos.

En analysant et en comparant les traits du visage, l'API identifie avec précision les individus en faisant correspondre un visage saisi à une base de données de visages enregistrés.

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Applications de la reconnaissance faciale

• Sécurité et authentification: La reconnaissance faciale est couramment utilisée pour le contrôle d'accès sécurisé sur des appareils tels que les smartphones et les ordinateurs portables, ainsi que dans les zones réservées, en remplacement des mots de passe et des cartes-clés traditionnels.
• Surveillance et application de la loi: La police et les agences de sécurité s'appuient sur la reconnaissance faciale pour identifier les suspects, surveiller les foules et renforcer les efforts de sécurité publique.
• Banque et finance: Les institutions financières utilisent la reconnaissance faciale pour vérifier l'identité dans les applications bancaires mobiles et les guichets automatiques, afin de prévenir la fraude.
• Vente au détail et expérience client: Les détaillants mettent en œuvre la reconnaissance faciale pour un marketing personnalisé, la reconnaissance des clients VIP et la prévention des vols.
• Soins de santé: Les hôpitaux adoptent la reconnaissance faciale pour identifier les patients, accéder aux dossiers médicaux et surveiller la santé et la sécurité des patients.

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Comment faire de la reconnaissance faciale ?

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Configurez votre compte Eden AI

1. Inscrivez-vous : Si vous n'avez pas encore de compte Eden AI, inscrivez-vous gratuitement en utilisant ce lien. Après votre inscription, accédez au tableau de bord pour obtenir votre clé API.

2. Accédez à Image Technologies — Une fois connecté, rendez-vous dans la section reconnaissance faciale de la plateforme.

3. Sélectionnez Reconnaissance faciale — Choisissez la fonction de reconnaissance faciale ou explorez des options avancées telles que la détection et la vérification en temps réel en fonction de vos besoins.

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Implémentation de la reconnaissance faciale avec Python

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Installez le module Requests de Python: le module de requêtes de Python est un moyen simple d'envoyer des requêtes HTTP pour interagir avec les API. Vous pouvez l'installer en utilisant pip :

npm install axios

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Exemple de code

Dans cette étape, nous allons écrire un script Python qui envoie des requêtes HTTP à l'API de reconnaissance faciale d'Eden AI pour ajouter des visages et les reconnaître.

import requests

# API Key for Eden AI authentication
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}

# URL for adding faces to the database
add_face_url = "https://api.edenai.run/v2/image/face_recognition/add_face"

# The provider to use for face recognition (Amazon in this case)
providers = "amazon"

# List of URLs of the faces you want to add
faces_urls = ["🔗 URL of face 1", "🔗 URL of face 2", "🔗 URL of face 3"]

# Loop through each face URL and send it to the API to add it
for face in faces_urls:
    payload = {
        "providers": providers,
        "file_url": face
    }
    requests.post(add_face_url, json=payload, headers=headers)

# URL for recognizing a specific face
recognize_url = "https://api.edenai.run/v2/image/face_recognition/recognize"

# Payload for recognizing a face
recognize_payload = {
    "providers": providers,
    "file_url": "🔗 URL of face to recognize"
}

# Send the recognition request
recognize_response = requests.post(recognize_url, json=recognize_payload, headers=headers)

# Get the matched faces from the response
matches = recognize_response.json()[providers]["items"]

# Print the matched faces' IDs and confidence scores
for matched_face in matches:
    print(f"Face ID: {matched_face['face_id']}")
    print(f"Confidence: {matched_face['confidence']}")
  

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• En-tête d'authentification:
  L'en-tête Authorization contient la clé API, qui nous permet de nous authentifier auprès des services d'Eden AI.
  
  
• Ajouter des visages à la base de données:
  Pour chaque URL de visage, nous envoyons une requête POST à l'API afin d'ajouter le visage à la base de données de reconnaissance. Nous indiquons le fournisseur (dans ce cas, Amazon) et l'URL de l'image du visage.
  
  
• Reconnaissance faciale:
  La deuxième partie du code consiste à reconnaître un visage spécifique en envoyant l'URL de son image à l'API de reconnaissance faciale d'Eden AI. La réponse contiendra des visages correspondants avec leurs identifiants et leurs scores de confiance.
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• ‍Parcourez les matchs en boucle: Nous parcourons les visages correspondants, en imprimant leur face_id et leur confiance. La valeur de confiance indique dans quelle mesure le modèle est certain que le visage de l'image correspond à une entrée de la base de données.

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Requêtes POST et GET dans le code

Des requêtes POST et GET sont utilisées dans le code. Décomposons-les :

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Requête POST :

• PUBLIER https://api.edenai.run/v2/image/face_recognition/add_face
  Cette demande ajoute un visage à la base de données de reconnaissance. Il est envoyé chaque fois que vous téléchargez une image de visage que vous souhaitez enregistrer pour une reconnaissance future. Dans le code, nous envoyons des images de visages par leur URL à ce point de terminaison.
• PUBLIER https://api.edenai.run/v2/image/face_recognition/recognize
  Cette demande envoie une URL d'image de visage à l'API Eden AI pour vérifier si elle correspond à l'un des visages du système. La réponse inclura les correspondances possibles et les niveaux de confiance.

Demande GET :

• ‍ACCÉDEZ À https://api.edenai.run/v2/image/face_recognition/list_faces
  Bien que cela ne soit pas utilisé dans le code fourni, cette requête GET récupère une liste de tous les visages qui ont été ajoutés à la base de données Eden AI. Cela serait utile si vous vouliez récupérer tous les visages stockés pour un traitement ultérieur.

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Interprétation des résultats

La réponse de l'API de reconnaissance faciale d'Eden AI inclura une liste de visages correspondant à celui que vous avez soumis pour reconnaissance. Chaque visage de la liste comprendra :

• Identification du visage: Un identifiant unique pour chaque visage détecté.
• Confiance: valeur numérique comprise entre 0 et 1, indiquant la probabilité que le visage corresponde à un visage connu. Une valeur plus élevée signifie une plus grande confiance.

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Face ID: face_12345
Confidence: 0.98
Face ID: face_67890
Confidence: 0.92
  

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• Identifiant du visage : représente l'identifiant unique du visage correspondant.
• Confiance : indique le score de confiance du match. Par exemple, un niveau de confiance de 0,98 indique une très forte probabilité que le visage corresponde à celui enregistré dans la base de données.

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Pourquoi Eden AI est le meilleur outil pour la reconnaissance faciale

Eden AI se distingue comme l'un des meilleurs choix pour la reconnaissance faciale en raison de nombreux avantages

Facilité d'utilisation

‍L'API d'Eden AI est conçue pour être simple et conviviale pour les développeurs. Vous n'avez pas à vous soucier des algorithmes complexes d'apprentissage automatique : Eden AI s'occupe du plus gros du travail.

Plusieurs fournisseurs

‍Eden AI s'intègre à plusieurs fournisseurs de reconnaissance faciale (comme Amazon), ce qui vous offre une flexibilité en termes de performances et de prix.

Aucune expertise en apprentissage automatique n'est requise

‍Vous n'avez pas besoin d'être un expert en apprentissage automatique ou en apprentissage profond pour utiliser l'API. Tout est résumé, ce qui vous permet de vous concentrer sur les fonctionnalités de base de votre application.

Évolutivité

‍L'API basée sur le cloud d'Eden AI peut gérer un grand nombre de demandes de reconnaissance faciale, ce qui la rend idéale pour les applications à petite et grande échelle.

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Conclusion

Dans ce guide, nous avons exploré comment implémenter des contrôles de reconnaissance faciale en Python à l'aide de l'API d'Eden AI. Nous avons expliqué comment ajouter des visages à la base de données et comment les reconnaître à l'aide d'une simple requête HTTP. Les opérations clés incluent l'envoi de requêtes POST pour ajouter et reconnaître des visages, ainsi que la compréhension des réponses.

Eden AI est un excellent outil pour les développeurs qui souhaitent intégrer la reconnaissance faciale sans avoir à créer des modèles d'apprentissage automatique à partir de zéro. Grâce à la flexibilité de choisir parmi différents fournisseurs, à sa facilité d'utilisation et à sa capacité d'évolutivité, Eden AI est le choix idéal pour ajouter la reconnaissance faciale à vos applications.

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La prochaine étape de votre projet

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L'équipe d'Eden AI est prête à vous aider dans votre projet d'intégration de la reconnaissance faciale. Voici comment nous pouvons vous aider :

• Planifier une démonstration de produit: Nous pouvons organiser une démonstration et une discussion pour mieux comprendre vos besoins spécifiques.
• Assistance et conseils d'experts: Notre équipe d'experts peut vous aider à trouver la meilleure combinaison de fournisseurs adaptée à vos besoins en matière d'analyse des chèques bancaires.
• Intégration à une plateforme tierce: Nous pouvons rapidement développer des connecteurs pour intégrer Eden AI à vos plateformes existantes, garantissant ainsi un processus de mise en œuvre fluide.