百度人脸识别BFR API效果测试及测试代码

先简单说一下测试完百度人脸识别BFR的结果：

1、我的多张生活照之间(拍摄间隔时间较短)，测试相似度平均在95%以上；

2、我的身份证照片和多张最近的生活照（换了发型且相隔时间超过8年），相似度平均在85%以上；

3、我的身份证照和多张监控摄像头抓拍照片，相似度基本维持在85%左右小幅波动；

4、我的身份证照和多张监控摄像头抓拍的其他人照片，相似度基本维持在22%以下；

      综合上述效果，如果不考虑为公安系统等数据安全非常重要的应用（该测试需要上传编码后的图片进行对比相似度），比如酒店的VIP迎宾系统，可以考虑使用BFR API。所以，百度除了会推荐医院还会做点技术的。

       无图无真相，自己的身份证照和生活照就不放出来了。继续感受下不老男神华仔、小鲜肉夫仔和实力派黄渤的对比效果（第一张和后四张的match得分）：

       match得分分别为:

所以可以说用来做人脸识别目前足够了。有兴趣的可以copy下边的python代码继续进一步测试。

顺便让大家感受下摄像头捕捉的渣渣画面（我的人脸就是从类似的渣渣画面检测到并识别的）：

最后祭出百度云BFR的官网，https://cloud.baidu.com/product/bfr.html。

以及测试的代码：（测试代码后给出了代码使用方法）

#!/usr/bin/python#encoding=utf8import osimport sysimport urllibimport urllib2import jsonimport hashlibimport hmacimport timeimport datetimeimport base64from urllib import urlencodeimport urllib2from urllib import quotefrom urlparse import urlparsedef gen_auth(access_key, secret_key, utc_time_str, url, method):    url_parse_ret = urlparse(url)    host = url_parse_ret.hostname    path = url_parse_ret.path    version = "1"    expiration_seconds = "1800"    signature_headers = "host"    # 1 Generate SigningKey    val = "bce-auth-v%s/%s/%s/%s" % (version, access_key, utc_time_str, expiration_seconds)    signing_key = hmac.new(secret_key, val, hashlib.sha256).hexdigest().encode('utf-8')    # 2 Generate CanonicalRequest    # 2.1 Genrate CanonicalURI    canonical_uri = quote(path)    # 2.2 Generate CanonicalURI: not used here    # 2.3 Generate CanonicalHeaders: only include host here    canonical_headers = "host:%s" % quote(host).strip()    # 2.4 Generate CanonicalRequest    canonical_request = "%s\n%s\n\n%s" % (method.upper(), canonical_uri, canonical_headers)    # 3 Generate Final Signature     signature = hmac.new(signing_key, canonical_request, hashlib.sha256).hexdigest()    authorization = "bce-auth-v%s/%s/%s/%s/%s/%s" % (version, access_key, utc_time_str, expiration_seconds, signature_headers, signature)    print authorization    return authorizationdef get_image(files):    images = ''    for file in files:        print files        handler = open(file, 'rb')        image = handler.read()        handler.close()        if (images != ''):            images += ','        images += base64.b64encode(image)    return imagesif __name__ == "__main__":    access_key = "AK"    secret_key = "SK"    url = "http://bfr.bj.baidubce.com/api/v1/faceverify/user/match"    method = "POST"    utc_time = datetime.datetime.utcnow()    utc_time_str = utc_time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")    auth = gen_auth(access_key, secret_key, utc_time_str, url, method)    header = {        'Host':'bfr.bj.baidubce.com',        'x-bce-date': utc_time_str,        'authorization': auth,        'accept':'*/*'    }    files=["match1.jpg","match2.jpg"]    data = {        'images': get_image(files),    }    request = urllib2.Request(url, urlencode(data), header)    response = None    try :        response = urllib2.urlopen(request)        post_res_str = response.read()        print post_res_str    except Exception as e:        print e    

使用方法：

1、文件夹下，新建文件match.py，copy以上代码进去。

2、修改access_key = "AK"   secret_key = "SK"中的AK和SK为自己的AK，SK（AK和SK是32byte长的字符串，包含32位字母或数字）。其中AK，SK在百度BFR官网申请。如下图：

3、同一个文件夹下放入两张图片，重命名为match1.jpg，match2.jpg。

4、使用python运行以上代码即可。

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