Face Liveness Detection Anti Spoofing Web App

الوجه لاكتشاف الاكتشاف (مكافحة الارتفاع) ويب

تطبيق WEBRTC SPERTELIT WEBRTC يمكنه تحديد ما إذا كان الوجه يأتي من شخص حقيقي أو شخص مزيف ويمنع النظام من تقديم التحقق الخاطئ.

إلهام

https://github.com/jomariya23156/face-recognition-with-lify-web-login

أود أن أقترح عليك جميعًا إلقاء نظرة على هذا الريبو الرائع الذي كان بمثابة مصدر إلهام لمشروعي.

عيب النهج

إن عيب النهج الذي اتبعته Jomariya23156 هو أنه على الرغم من أنه يدعي أنه تطبيق ويب ، إلا أنه لا يمكن استخدامه في سيناريو عميل الخادم لأنه يفتقر إلى ميزات WebRTC الأساسية.

لمزيد من المعلومات ، يرجى مراجعة هذا الرابط: https://blog.streamlit.io/how-to-build-the-streamlit-webrtc-component/

---

ميزات التطبيق

• يحسب النسب الحقيقية والمزيفة
• يستخدم ميزات WebRTC من SPERTELIT

---

بداية سريعة

ابدأ في التطور محليًا.

الخطوة 1: استنساخ الريبو

شوكة المستودع. ثم استنساخ الريبو محليا من خلال العمل -

git clone https://github.com/birdowl21/Face-Liveness-Detection-Anti-Spoofing-Web-App.git

الخطوة 2: إنشاء بيئة افتراضية وتفعيلها. (ملاحظة: لقد استخدمت PIP)

pip install virtualenv
python -m venv [env-name]
[env-name] S cripts a ctivate 

الخطوة 3: القرص المضغوط في الدليل

 cd Face-Liveness-Detection-Anti-Spoofing-Web-App

الخطوة 4: تثبيت التبعيات

pip install -r requirements.txt

الخطوة 5: وأنت على ما يرام!

streamlit run app.py

يجب أن يكون لديك الآن تشغيل التطبيق ويمكن الوصول إليه على http: // localhost: 8501.

الخطوة 6 (اختياري): نشر واستمتع!

يمكنك نشر التطبيق على منصات السحابة مثل مشاركة التدفق والهروكو.

روابط النشر:

• https://blog.jcharistech.com/2019/10/24/how-to--deploy-your-streamlit-apps-to-heroku/#:text=٪20How٪20To٪20Deploy٪20your٪20StreamLit٪20TO،Cli.٪20 ..٪20Thed٪20MOREY٪20IS٪
• https://towardsdatascience.com/deploying-a-basic-streamlit-app-ceadae286fd0#:~:text=To%20deploy%20the%20app%20to%20Streamlit%20Sharing%2C%20we,the%20screenshot%20of%20the%20deployment%20page%20on%20streamlit.io.

إذا كنت تواجه مشكلات في نشر التطبيق عن بُعد ، فيرجى الرجوع إلى هذا الرابط: https://docs.streamlit.io/knowndege-base/deploy/remote-start

عينة الإخراج

طبيعي

مع الصورة

مع الفيديو

✌ المساهمة

بعد استنساخ وإعداد المشروع المحلي ، يمكنك دفع التغييرات إلى شوكة GitHub وتقديم طلب سحب.

دفع التغييرات

git add .
git commit -m " feat: added new stuff "
git push YOUR_REPO_URL develop

قيود المشروع

• يمكن تشغيلها على 3-4 أجهزة فقط في وقت واحد.
• لا يعمل بشكل جيد في ضوء الخلفية المشرق.
• يختلف الأداء من المتصفح إلى المتصفح: يعمل بسرعة على Chrome و Firefox ولكنه بطيء على الحافة.

هذا كل الناس!