Créez un service de détection des visages des employés avec Microsoft Azure Cognitive Services en trois étapes

Qu'est-ce que la détection de visage:

La détection de visage utilise la biométrie pour cartographier les traits de notre visage à partir d'un visuel ou d'une photographie en direct. Microsoft Azure a introduit une solution d'entreprise que même un développeur n'ayant aucune connaissance en IA peut mettre en œuvre.

L'API Microsoft Face est une solution générique qui peut être utilisée à des fins de reconnaissance d'images. Ici, j'ai utilisé la solution pour la reconnaissance faciale des employés.

Cas d'utilisation:

Chaque organisation collectera l'image de l'employé ainsi que les détails personnels dans le cadre du processus d'intégration. Ici, nous allons utiliser les données comme données de base pour notre application. Lorsqu'un employé entre dans le bureau ou dans les locaux de l'ODC. Actuellement, nous contrôlons son accès via une carte d'accès ou un capteur d'empreintes digitales avec intervention manuelle. Au lieu de cela, nous allons contrôler la même chose avec la reconnaissance d'image.

Lorsque la personne entre dans les locaux du bureau ou dans l'ODC, nous pouvons avoir un capteur de capture d'image comme Azure Kinect qui capture l'image et l'envoie à notre application, cela va stagiaire essaie de faire correspondre l'image de la personne avec les données de base des employés dont nous disposons, si notre application trouve une correspondance, nous reconnaîtrons la personne comme un utilisateur autorisé. Si cela ne correspond pas, nous fournirons un refus d’accès.

Objectif de l’approche:

En tant que mesure préventive contre la propagation du COVID-19, le gouvernement a annoncé qu’il s’exempterait de la présence biométrique. Actuellement, le capteur d'empreintes digitales est un outil biométrique largement utilisé pour marquer la présence des employés. Il est entendu que la méthode la plus courante de transmission du virus semble être par les surfaces infectées. Par conséquent, il est souhaitable d'éviter de toucher les surfaces qui pourraient être affectées par le contact humain. Ainsi, l'idée inclut une réponse de remplacement pour le système de présence d'empreintes biométriques.

Implémentation:

Microsoft Azure fournit plusieurs API Rest pour la reconnaissance faciale.

Cette documentation fait référence à la liste des API fournies par Microsoft. [19659004] Documentation Microsoft pour référence:

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/

L'API est optimisée selon notre cas d'utilisation dans que nous utilisons FACE API pour accorder l'accès aux employés qui entrent dans les locaux.

Prérequis:

• Créez un compte Microsoft Azure.
• Accédez à https://azure.microsoft.com/en- dans / services / cognitif-services / face /
• Recherchez Microsoft Cognitive Services Face et créez une ressource sous le visage.
• Une fois la ressource créée, elle fournira une clé d'abonnement et un point de terminaison pour l'API créée .
• Stocke la clé d'abonnement qui doit être transmise avec e la requête en appelant l'API.

The Future of Big Data

Avec quelques conseils, vous pouvez créer une plate-forme de données qui répond aux besoins de votre organisation et qui tire le meilleur parti de votre capital de données.

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[19659004] Détails du service:

J'ai construit cela comme une solution générique pour détecter la personne de l'organisation. La première étape consisterait à enregistrer une organisation avec notre application. Puisque je n'ai hébergé cette application nulle part, le nom de domaine restera en tant que localhost.

1. Pour enregistrer l'organisation avec notre application

POST: http : // localhost: 8080 / org / register

Il s'agit d'un service générique qui sera utilisé pour enregistrer l'organisation avec notre application avec les détails d'organisation de base que nous serons stockés dans notre base de données pour référence future. [19659003]

2.Pour enregistrer l'employé

POST: http: // localhost: 8080 / emp / register

Le service ci-dessus est utilisé lors de l'intégration , où nous enregistrerons un employé auprès de l'organisation. En plus des détails de base, nous obtiendrons également la photo de l'employé pour la création d'accès. Ce service générera un personId & faceId unique pour l'employé correspondant, et nous les enregistrerons avec les détails de l'employé dans notre base de données.

3.Face Detection

POST: http: // localhost: 8080 / emp / detect

Ce service capturera l'image de la personne entrant dans les locaux, qui à son tour se compare au référentiel des employés. S'il y a une correspondance, cet employé sera autorisé à l'intérieur des locaux. Cependant, s'il n'y a pas de correspondance, le service lancera un message d'erreur, ce qui signifie que la personne qui tente d'entrer n'est pas autorisée à l'intérieur des locaux.