Face Liveness Detection Anti Spoofing Web App

直面liveness検出（スプーフィング防止）Webアプリ

顔が実際の人物または偽の人から来ているかどうかを識別し、システムが虚偽の検証をするのを防ぐことができる、合理的なWeBRTC Webアプリ。

インスピレーション

https://github.com/jomariya23156/face-cognition-with-livension-web-login

私のプロジェクトのインスピレーションとして役立ったこの素晴らしいレポを見てみることを強くお勧めします。

アプローチの欠点

Jomariya23156が採用したアプローチの欠点は、それがWebアプリであると主張しているが、基本的なWeBRTC機能がないため、サーバークライアントのシナリオでは使用できないということです。

詳細については、このリンクをご覧ください：https：//blog.streamlit.io/how-to-build-the-streamlit-webrtc-component/

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アプリ機能

• 実際の比率と偽の比率を計算します
• StreamlitのWebrTC機能を使用します

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クイックスタート

ローカルで開発を開始します。

ステップ1：レポをクローンします

リポジトリをフォークします。次に、行うことによってリポジトリをローカルにクローンします -

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

ステップ2：仮想環境を作成してアクティブにします。 （注：PIPを使用しました）

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

ステップ3：ディレクトリにCD

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

ステップ4：依存関係をインストールします

pip install -r requirements.txt

ステップ5：そして、あなたは行ってもいいです！

streamlit run app.py

これで、アプリケーションを実行してhttp：// localhost：8501でアクセスできるようにする必要があります。

ステップ6（オプション）：展開して楽しんでください！

アプリは、reimlits-sharingやherokuなどのクラウドプラットフォームに展開できます。

展開リンク：

• https://blog.jcharistech.com/2019/10/24/how-to-deploy-your-streamlit-apps-to-heroku/#:~~:text=%20-20to20to20deploy%20your%20streamlit%20apps%20to、cli.です
• https://towardsdatascience.com/deploying-a-basic-streamlit-ceadae286fd0#:~:text = to20deploy%20the%20a pp％20to％20streamlit％20sharing％2c％20we、％20screenshot％20 of％20the％20deployment％20page％20on％20streamlit.io。

アプリをリモートで展開することに問題に直面している場合は、このリンクを参照してください：https：//docs.streamlit.io/knowledge-base/deploy/remote-start

サンプル出力

普通

写真で

ビデオで

✌️寄付

ローカルプロジェクトをクローニングして設定した後、GitHubフォークの変更をプッシュしてプルリクエストを行うことができます。

変更をプッシュします

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

プロジェクトの制限

• 一度に3〜4個のデバイスでのみ実行できます。
• 明るい背景の光ではうまく機能しません。
• パフォーマンスはブラウザごとに異なります：ChromeとFirefoxで速く動作しますが、エッジは遅いです。

それはすべての人です！