Face Liveness Detection Anti Spoofing Web App

Aplicación web de detección de la vida de la vida

Una aplicación web WebRTC optimista que puede identificar si una cara proviene de una persona real o de una persona falsa y evita que el sistema proporcione una verificación falsa.

Inspiración

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

Le sugiero que todos ustedes echen un vistazo a este maravilloso repositorio que sirvió como inspiración para mi proyecto.

Inconveniente del enfoque

El inconveniente del enfoque adoptado por Jomariya23156 es que, aunque afirma que es una aplicación web, no se puede usar en un escenario de servidor-cliente, ya que carece de características básicas de WEBRTC.

Para obtener más información, consulte este enlace: https://blog.streamlit.io/how-to-build-thestreamlit-webrtc-component/

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Características de la aplicación

• calcula las proporciones reales y falsas
• Utiliza las funciones de WebRTC de Streamlit

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Comienzo rápido

Comience a desarrollar localmente.

Paso 1: Clon el repositorio

Bifurca el repositorio. Luego clone el repositorio localmente haciendo -

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

Paso 2: Cree un entorno virtual y activelo. (Nota: he usado pip)

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

Paso 3: CD en el directorio

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

Paso 4: Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

Paso 5: ¡Y estás listo para ir!

streamlit run app.py

Ahora debería tener la aplicación en ejecución y accesible en http: // localhost: 8501.

Paso 6 (opcional): ¡Implemente y disfrute!

Puede implementar la aplicación en plataformas en la nube como el intercambio de rayas y el Heroku.

Enlaces de implementación:

• https://blog.jcharistech.com/2019/10/24/how-to-dedeploy-your-streamlit-apps-to-heroku/#: ext=%20how%20To%20Deploy%20Your%20StreamLit%20Apps%20T
• https://towardsdatascience.com/deploying-a-basic-streamlit-app-ceadae286fd0#:~:text=to%20deploy%20 the%20a PP%20TO%20Streamlit%20 Sharing%2C%20we, el%20Screenshot%20oF%20The%20Deplement%20Page%20on%20StreamLit.io.

Si enfrenta problemas con la implementación de la aplicación de forma remota, consulte este enlace: https://docs.streamlit.io/knowledge-base/deploy/remote-start

Salida de muestra

Normal

Con imagen

Con video

✌️ contribuyendo

Después de clonarse y configurar el proyecto local, puede empujar los cambios a su horquilla Github y hacer una solicitud de extracción.

Empujando los cambios

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

Limitaciones del proyecto

• puede ejecutar solo 3-4 dispositivos a la vez.
• No funciona bien con luz de fondo brillante.
• El rendimiento varía de navegador a navegador: funciona rápido en Chrome y Firefox, pero es lento.

¡Eso es toda la gente!