Face Liveness Detection Anti Spoofing Web App

Face Livendes Detection (스푸핑 방지) 웹 앱

얼굴이 실제 사람이나 가짜 사람에게서 나오는 지 여부를 식별 할 수있는 간소화 WebRTC 웹 앱은 시스템이 허위 검증을 방지합니다.

영감

https://github.com/jomariya23156/face-recenition-with-livendes-web-login

나는 여러분 모두가 내 프로젝트에 영감을주는이 멋진 리포를 살펴볼 것을 강력히 제안합니다.

접근의 단점

Jomariya23156이 취한 접근 방식의 단점은 웹 앱이라고 주장하지만 기본적인 WEBRTC 기능이 없기 때문에 서버 클라이언트 시나리오에서는 사용할 수 없다는 것입니다.

자세한 내용은이 링크를 확인하십시오 : https://blog.streamlit.io/how-to-build-the-streamlit-webrtc-component/

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앱 기능

• 실제 및 가짜 비율을 계산합니다
• Streamlit의 WebRTC 기능을 사용합니다

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빠른 시작

현지에서 개발을 시작하십시오.

1 단계 : 레포를 복제하십시오

저장소를 포크하십시오. 그런 다음, 로컬로 레포를 복제하여 -

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

2 단계 : 가상 환경을 만들고 활성화하십시오. (참고 : 나는 PIP를 사용했습니다)

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

3 단계 : 디렉토리로 CD

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

4 단계 : 종속성을 설치합니다

pip install -r requirements.txt

5 단계 : 그리고 당신은 갈 수 있습니다!

streamlit run app.py

이제 http : // localhost : 8501에서 응용 프로그램을 실행하고 액세스 할 수 있어야합니다.

6 단계 (선택 사항) : 배포하고 즐기십시오!

앱을 Streamlit-Sharing 및 Heroku와 같은 클라우드 플랫폼에 배포 할 수 있습니다.

배포 링크 :

• https://blog.jcharistech.com/2019/10/24/how-to-deploy-your-streamlit-apps-to-heroku/#:~:text=%20how%20To%20Deploy%20Your%20Streamlit%20Apps%20To,Cli.920%20...
• https://towardsdatascience.com/deploying-a-basic-streamlit-app-ceadae286fd0#:~:text=to%20Deploy%20the%20App%20To%20Streamlit%20Sharing%2C%20We, the%20Screenshot%20of%20De20De20Puredanhent%20PUNGEN20PUNERUNMENT.

원격으로 앱을 배포하는 데 문제가있는 경우이 링크를 참조하십시오.

샘플 출력

정상

사진과 함께

비디오와 함께

✌️ 기여

로컬 프로젝트를 복제하고 설정 한 후 변경 사항을 GitHub 포크로 밀고 풀 요청을 수행 할 수 있습니다.

변화를 추진합니다

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

프로젝트 제한

• 한 번에 3-4 개의 장치에서만 실행할 수 있습니다.
• 밝은 배경 조명에서 잘 작동하지 않습니다.
• 성능은 브라우저마다 다릅니다. 브라우저 : Chrome 및 Firefox에서 빠르게 작동하지만 가장자리에서는 느립니다.

그게 다 사람들이야!