face similarity pinecone

Сопоставление сходства лица с использованием Pinecone

Обзор проекта

Face Similarity Matching Using PineCone - сложная система проверки изображений, предназначенная для эффективного распознавания клиентов. Он использует передовые методы машинного обучения для точного распознавания лиц, повышения как безопасности, так и обслуживания клиентов.

Цель

Проект направлен на автоматизацию идентификации повторных клиентов, использующих распознавание лиц, что предлагает более индивидуальное и безопасное взаимодействие.

Ключевые функции

1. Facial Recognition : использует MTCNN для точного обнаружения лица на изображениях клиентов.
2. Vector Embedding : преобразует изображения лица в численные векторы, используя модель Deepface-Facenet.
3. Efficient Database Management : использует PineCone, векторную базу данных, для хранения и запроса лицевых встроений.
4. API Functionality : предоставляет набор API для сопоставления изображений, повышения, удаления и обновления векторов с аутентификацией ключа API для безопасного доступа.

Технологии

1. MTCNN (многозадачные каскадные сверточные нейронные сети)
2. Модель Deepface-Facenet
3. База данных векторной векторной
4. RESTFUL API Услуги

Рабочий процесс

1. Initial Setup :

   • Обнаружение лица с использованием MTCNN.
   • Преобразование лиц в встраивание с Deepface-Facenet.
   • Настройка базы данных Pinecone и внедрение подъема.

2. API Usage :

   • ValidateImage API : запрашивает базу данных Pinecone, чтобы найти самое близкое соответствие для данного вектора лица.
   • AddImageToIndex API : добавьте новые векторы лица в базу данных.
   • DeleteImageFromIndex API : удалить существующие лицевые векторы из базы данных.
   • ReplaceImage API : обновление существующих лицевых векторов в базе данных.

Предварительные условия

1. Python 3.9+
2. Доступ к данным изображения клиента
3. Ключ API Pinecone

Установка

Install the necessary Python packages:

 pip install mtcnn deepface pinecone-client

Конфигурация

Настройте клавишу API Pinecone и настройки базы данных. Установите параметр top_k на основе желаемой точности сопоставления.

Аутентификация API

1. Реализуйте аутентификацию ключа API для проверки и безопасного использования API.
2. Обеспечить правильное управление ключами API для предотвращения несанкционированного доступа.

Тестирование API

Run command to test API using Postman :

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

Конфиденциальность данных

Придерживаться законов о конфиденциальности данных и обеспечить безопасную обработку конфиденциальных данных клиентов, особенно изображения лица.

Контакт

Для запросов или вкладов, свяжитесь с: [email protected].

Счастливого кодирования!