face similarity pinecone

Pineconeを使用した類似性マッチングに直面します

プロジェクトの概要

Face Similarity Matching Using PineConeリピーターを効率的に認識するように設計された洗練された画像検証システムです。正確な顔認識のために高度な機械学習技術を活用し、セキュリティと顧客体験の両方を向上させます。

目的

このプロジェクトの目的は、顔認識を使用してリピーターの識別を自動化することを目的としており、よりパーソナライズされた安全な相互作用を提供します。

重要な機能

1. Facial Recognition ：MTCNNを使用して、顧客画像の正確な顔検出を行います。
2. Vector Embedding ：ディープフェイスフェイスモデルを使用して、顔の画像を数値ベクトルに変換します。
3. Efficient Database Management ：顔の埋め込みを保存およびクエリするために、ベクターデータベースであるPineconeを採用します。
4. API Functionality ：マッチング画像のAPIのセットを提供し、ベクトルをAPIキー認証を使用してセキュアアクセスを使用して、ベクトルを上向き、削除、および更新します。

テクノロジー

1. mtcnn（マルチタスクカスケード畳み込み型ニューラルネットワーク）
2. Deepface-facenetモデル
3. Pinecone Vectorデータベース
4. RESTFUL APIサービス

ワークフロー

1. Initial Setup ：

   • mtcnnを使用した顔の検出。
   • ディープフェイスフェイスを使用した顔の埋め込みへの変換。
   • Pineconeデータベースのセットアップと埋め込みのum。

2. API Usage ：

   • ValidateImage API ：Pineconeデータベースをクエリして、特定のフェイシャルベクトルに最も近い一致を見つけます。
   • AddImageToIndex API ：データベースに新しいフェイシャルベクトルを追加します。
   • DeleteImageFromIndex API ：データベースから既存のフェイシャルベクターを削除する。
   • ReplaceImage API ：データベース内の既存のフェイシャルベクターの更新。

前提条件

1. Python 3.9+
2. 顧客画像データへのアクセス
3. Pinecone APIキー

インストール

Install the necessary Python packages:

 pip install mtcnn deepface pinecone-client

構成

Pinecone APIキーとデータベース設定を構成します。目的のマッチング精度に基づいてTOP_Kパラメーターを設定します。

API認証

1. APIキー認証を実装して、API使用量を検証および保護します。
2. 不正アクセスを防ぐために、APIキーの適切な管理を確認してください。

APIのテスト

Run command to test API using Postman 。

 uvicorn app_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 5000 --reload

データプライバシー

データプライバシー法を順守し、機密性の高い顧客データ、特に顔の画像の安全な取り扱いを確保します。

接触

クエリまたは貢献については、[email protected]にお問い合わせください。

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