Face Liveness Detection Anti Spoofing Web App

Aplicativo da Web de Liveness Detecção (Anti-Spoofing)

Um aplicativo Web WebRTC simplit que pode identificar se um rosto vem de uma pessoa real ou de uma pessoa falsa e impede o sistema de dar uma verificação falsa.

Inspiração

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

Eu sugiro que todos vocês dêem uma olhada neste maravilhoso repo, que serviu de inspiração para o meu projeto.

Desvantagem da abordagem

A desvantagem da abordagem adotada por Jomariya23156 é que, embora ele afirme que é um aplicativo da Web, ele não pode ser usado em um cenário de servidor-cliente, pois não possui recursos básicos do WEBRTC.

Para mais informações, consulte este link: https://blog.streamlit.io/how-to-build-the-streamlit-webrtc-component/

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Recursos do aplicativo

• calcula proporções reais e falsas
• Usa os recursos WebRTC do Streamlit

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Início rápido

Comece a desenvolver localmente.

Etapa 1: clonar o repo

Fork o repositório. Em seguida, clone o repo localmente fazendo -

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

Etapa 2: Crie um ambiente virtual e ative -o. (Nota: eu usei Pip)

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

Etapa 3: CD no diretório

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

Etapa 4: Instale dependências

pip install -r requirements.txt

Etapa 5: e você está pronto para ir!

streamlit run app.py

Agora você deve ter o aplicativo em execução e acessível em http: // localhost: 8501.

Etapa 6 (opcional): implante e aproveite!

Você pode implantar o aplicativo em plataformas em nuvem, como compartilhamento de streamlit e Heroku.

Links de implantação:

• https://blog.jcharistech.com/2019/10/24/how-to-deploy-your-streamlit-apps-to-heroku/#:~:text=%20How%20to%20Deploy%20Your%20Streamlit%20Apps%20to,CLI.%20%20...%20The%20yourappname%20is...%20More%20
• 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.

Se você estiver enfrentando problemas com a implantação do aplicativo remotamente, consulte este link: https://docs.streamlit.io/knowledge-base/deploy/remote-start

Saída de amostra

Normal

Com foto

Com vídeo

✌️ Contribuindo

Após a clonagem e configurando o projeto local, você pode pressionar as alterações no garfo do Github e fazer uma solicitação de tração.

Empurrando as mudanças

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

Limitações do projeto

• pode ser executado em apenas 3-4 dispositivos por vez.
• Não funciona bem na luz de fundo brilhante.
• O desempenho varia do navegador para o navegador: funciona rapidamente no Chrome e no Firefox, mas está lento no limite.

Isso é tudo pessoal!