face similarity pinecone

使用Pinecone面对相似性匹配

项目概述

Face Similarity Matching Using PineCone是一个复杂的图像验证系统，旨在有效地识别重复客户。它利用先进的机器学习技术来准确面部识别，从而增强安全性和客户体验。

目的

该项目旨在使用面部识别来自动识别重复客户，从而提供更个性化和安全的互动。

关键功能

1. Facial Recognition ：使用MTCNN在客户图像中进行准确的面部检测。
2. Vector Embedding ：使用DeepFace-FaceNet模型将面部图像转换为数值向量。
3. Efficient Database Management ：使用Pinecone（矢量数据库）来存储和查询面部嵌入。
4. API Functionality ：提供一组API，用于匹配图像，使用API​​密钥身份验证以进行安全访问，删除，删除和更新向量。

技术

1. MTCNN（多任务级联卷积神经网络）
2. DeepFace-FaceNet模型
3. Pinecone矢量数据库
4. RESTFUL API服务

工作流程

1. Initial Setup ：

   • 使用mtcnn的面部检测。
   • 将面部转化为带有深面 - 毛发的嵌入。
   • Pinecone数据库设置并嵌入UPSERTION。

2. API Usage ：

   • ValidateImage API ：查询Pinecone数据库以找到给定面部向量的最接近的匹配。
   • AddImageToIndex API ：在数据库中添加新的面部向量。
   • DeleteImageFromIndex API ：要从数据库中删除现有的面部向量。
   • ReplaceImage API ：更新数据库中现有的面部向量。

先决条件

1. Python 3.9+
2. 访问客户图像数据
3. Pinecone API键

安装

Install the necessary Python packages:

 pip install mtcnn deepface pinecone-client

配置

配置Pinecone API键和数据库设置。根据所需的匹配精度设置TOP_K参数。

API身份验证

1. 实现API密钥身份验证以验证和保护API使用情况。
2. 确保适当管理API密钥以防止未经授权的访问。

测试API

Run command to test API using Postman ：

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

数据隐私

遵守数据隐私法，并确保安全处理敏感的客户数据，尤其是面部图像。

接触

有关查询或贡献，请联系：[email protected]。

愉快的编码！