AI(二)：人臉識別

       微軟提供的人臉識別服務可檢測圖片中一個或者多個人臉，並為人臉標記出邊框，同時還可獲得基於機器學習技術做出的面部特征預測。可支持的人臉功能有：年齡、性別、頭部姿態、微笑檢測、胡須檢測以及27個面部重要特征點位置等。FaceAPI 提供兩個主要功能: 人臉檢測和識別

目錄：

• 申請subscription key
• 示例效果
• 開發示例
• AForge.Net

申請訂閱號

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• 申請試用subscription key， 地址 https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/sign-up
• 收費信息如下：
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示例效果 

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• winform示例版，調用微軟提供的SDK，見下面介紹
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•  微信集成版, 如下圖，開發過程中使用 http 直接調用
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開發過程

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• 參見：https://www.azure.cn/cognitive-services/en-us/face-api/documentation/get-started-with-face-api/GettingStartedwithFaceAPIinCSharp
• 在VS工程的NuGet Package Manager 管理窗口，程序包源:nuget.org, 搜索 Microsoft.ProjectOxford.Face ，進行安裝
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• sdk調用示例代碼： 圖片轉byte[]

   using (Stream s = new MemoryStream(bytes)) { var requiredFaceAttributes = new FaceAttributeType[] { FaceAttributeType.Age, FaceAttributeType.Gender, FaceAttributeType.Smile, FaceAttributeType.FacialHair, FaceAttributeType.HeadPose, FaceAttributeType.Glasses }; var faces = await Utils.FaceClient.DetectAsync(s, returnFaceLandmarks: true, returnFaceAttributes: requiredFaceAttributes); }

•  也可直接使用http請求，參見：https://dev.projectoxford.ai/docs/services/563879b61984550e40cbbe8d/operations/563879b61984550f30395236

• 參數信息如下：

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•  http post 示例代碼：

  string URL = "你圖片的url"; var client = new HttpClient(); var queryString = HttpUtility.ParseQueryString(string.Empty); // Request headers
              client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "你申請的key"); // Request parameters
              queryString["returnFaceId"] = "true"; queryString["returnFaceLandmarks"] = "false"; queryString["returnFaceAttributes"] = "age,gender,smile"; var uri = "https://api.projectoxford.ai/face/v1.0/detect?" + queryString; HttpResponseMessage response; byte[] byteData = Encoding.UTF8.GetBytes("{\"url\":\"" + URL + "\"}"); using (var content = new ByteArrayContent(byteData)) { content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/json"); var task = client.PostAsync(uri, content); response = task.Result; var task1 = response.Content.ReadAsStringAsync(); string JSON = task1.Result; }

• 人臉識別http參數如下：（注意：要識別出人臉的身份，你必須先定義person，參見 personGroup 、Person介紹 https://www.azure.cn/cognitive-services/en-us/face-api/documentation/face-api-how-to-topics/howtoidentifyfacesinimage）

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• 示例代碼

  var client = new HttpClient(); var queryString = HttpUtility.ParseQueryString(string.Empty); client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "XXX"); var uri = "https://api.projectoxford.ai/face/v1.0/identify "; HttpResponseMessage response; byte[] byteData = Encoding.UTF8.GetBytes("{\"faceIds\":[\"XXX\"],\"personGroupId\":\"XXX\",\"maxNumOfCandidatesReturned\":5}"); using (var content = new ByteArrayContent(byteData)) { content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/json"); var task = client.PostAsync(uri, content); response = task.Result; var task1 = response.Content.ReadAsStringAsync(); string JSON = task1.Result; }

• 根據人臉信息識別出身份后，獲取個人信息，參數如下：
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• 示例代碼

  var client = new HttpClient(); var queryString = HttpUtility.ParseQueryString(string.Empty); client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", "你申請的key"); var uri = "https://api.projectoxford.ai/face/v1.0/persongroups/你上傳的分組/persons/" + personID; var task = client.GetStringAsync(uri); var  response = task.Result; return JsonConvert.DeserializeObject<Person>(task.Result);

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AForge.Net

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•  AForge.Net是一個專門為開發者和研究者基於C#框架設計的，他包括計算機視覺與人工智能，圖像處理，神經網絡，遺傳算法，機器學習，模糊系統，機器人控制等領域, 我主要使用這個類庫中的vedio 來啟動筆記本攝像頭進行圖片抓拍
• 類庫下載地址： http://www.aforgenet.com/framework/downloads.html
• 添加控件： 在工具箱中添加AForge.Control，VideoSourcePlayer就是我們要用的控件
• 示例代碼如下：聲明變量

  FilterInfoCollection videoDevices; VideoCaptureDevice videoSource; public int selectedDeviceIndex = 0;

• 啟動攝像頭示例代碼

  videoDevices = new FilterInfoCollection(FilterCategory.VideoInputDevice); selectedDeviceIndex = 0; videoSource = new VideoCaptureDevice(videoDevices[selectedDeviceIndex].MonikerString);//連接攝像頭。
              videoSource.VideoResolution = videoSource.VideoCapabilities[selectedDeviceIndex]; videoSourcePlayer1.VideoSource = videoSource; // set NewFrame event handler
              videoSourcePlayer1.Start();

•  抓拍示代碼

  if (videoSource == null) return; Bitmap bitmap = videoSourcePlayer1.GetCurrentVideoFrame(); string fileName = string.Format("{0}.jpg", DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfff")); this.filePath = string.Format("c:\\temp\\{0}", fileName); bitmap.Save(this.filePath, ImageFormat.Jpeg); this.labelControl1.Text = string.Format("存儲目錄：{0}", this.filePath); bitmap.Dispose(); videoDevices.Clear();

•  窗體關閉事件

  if (this.videoSource != null) { if (this.videoSource.IsRunning) { this.videoSource.Stop(); } }

•  示例效果

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