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創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并將圖片索引至該數(shù)據(jù)集后，您可以利用人臉?biāo)阉鞴δ軓臄?shù)據(jù)集中檢索與指定圖片最相似的前N張圖片，此功能可應(yīng)用于VIP用戶的身份識別等場景。

應(yīng)用場景

智能安防監(jiān)控

結(jié)合人臉識別技術(shù)，在工廠、學(xué)校、商場、餐廳等人流密集的場所進(jìn)行監(jiān)控，對人流進(jìn)行自動統(tǒng)計、識別和追蹤，同時標(biāo)記存在安全隱患的行為及區(qū)域，并發(fā)出告警提醒，加強信息化安全管理，降低人工監(jiān)督成本。

工廠安全生產(chǎn)

提供軟硬結(jié)合的安全生產(chǎn)監(jiān)控方案，基于廠區(qū)、車間內(nèi)攝像頭采集的圖像，識別是否有陌生人闖入，減少安全隱患。

刷臉閘機通行

將人臉識別功能集成到閘機中，快速錄入人臉信息，創(chuàng)建安全可靠的人臉庫，用戶刷臉通行，解決用戶忘帶工卡、盜刷等問題，實現(xiàn)企業(yè)、商業(yè)、住宅等多場景門禁通行。

智慧人臉考勤

提供移動考勤、攝像頭無感知考勤、一體機考勤三種方案，實現(xiàn)1秒內(nèi)快速搜索用戶最相似的人臉，確保簽到識別準(zhǔn)確性，有效防止代打卡等作弊行為，增強企業(yè)安全管理。

前提條件

已通過綁定方式（CreateBinding - 創(chuàng)建綁定任務(wù)）或者主動索引方式（IndexFileMeta - 文件元信息建立索引或者BatchIndexFileMeta - 批量文件元信息建立索引）將待比較的圖片索引到數(shù)據(jù)集（CreateDataset - 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集）中。
同一個人物在媒體集中的圖片必須大于或等于2張，并且至少有2張符合如下標(biāo)準(zhǔn)的高清人臉圖片：
- 人臉尺寸大于75×75像素。
- 人臉的偏轉(zhuǎn)角HeadPose的三個子項的絕對值均小于30°。
- 人臉的質(zhì)量FaceQuality大于0.8。
已創(chuàng)建MNS隊列。具體操作，請參見隊列使用手冊。
說明
本文以通過輕量消息隊列（原MNS）的Python SDK獲取任務(wù)信息通知為例。更多獲取任務(wù)信息的方式，請參見異步任務(wù)處理。

步驟一：上傳文件

請使用OSS管理控制臺將需要對比的照片上傳至已綁定的bucket。

步驟二：向照片集中添加照片

使用智能媒體管理控制臺，將您OSS中存儲的照片添加到數(shù)據(jù)集中以構(gòu)建照片庫，具體操作過程如下：

也可以使用BatchIndexFileMeta - 批量文件元信息建立索引接口，向數(shù)據(jù)集中批量寫入人臉照片中的信息。寫入照片信息的過程為異步進(jìn)行，您可以使用設(shè)置 Notification 消息通知參數(shù)來獲取任務(wù)信息。

代碼示例：

# -*- coding: utf-8 -*-
# This file is auto-generated, don't edit it. Thanks.
import os
import sys

from typing import List

from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client() -> imm20200930Client:
        """
        使用AK&SK初始化賬號Client
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        # 工程代碼泄露可能會導(dǎo)致 AccessKey 泄露，并威脅賬號下所有資源的安全性。以下代碼示例僅供參考。
        # 建議使用更安全的 STS 方式，更多鑒權(quán)訪問方式請參見：http://bestwisewords.com/document_detail/378659.html。
        config = open_api_models.Config(
            # 必填，請確保代碼運行環(huán)境設(shè)置了環(huán)境變量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID。,
            access_key_id=os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'],
            # 必填，請確保代碼運行環(huán)境設(shè)置了環(huán)境變量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。,
            access_key_secret=os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET']
        )
        # Endpoint 請參考 https://api.aliyun.com/product/imm
        config.endpoint = f'imm.cn-hangzhou.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main(
        args: List[str],
    ) -> None:
        client = Sample.create_client()
        notification_mns = imm_20200930_models.MNS(
            topic_name='test-mns-topic'
        )
        notification = imm_20200930_models.Notification(
            mns=notification_mns
        )
        input_file_0 = imm_20200930_models.InputFile(
            uri='''[
    {
        "URI": "oss://test-bucket/test-object-1.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/test-object-2.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/test-object-3.jpg"
    }
]'''
        )
        batch_index_file_meta_request = imm_20200930_models.BatchIndexFileMetaRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            files=[
                input_file_0
            ],
            notification=notification
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 復(fù)制代碼運行請自行打印 API 的返回值
            client.batch_index_file_meta_with_options(batch_index_file_meta_request, runtime)
        except Exception as error:
            # 此處僅做打印展示，請謹(jǐn)慎對待異常處理，在工程項目中切勿直接忽略異常。
            # 錯誤 message
            print(error.message)
            # 診斷地址
            print(error.data.get("Recommend"))
            UtilClient.assert_as_string(error.message)

    @staticmethod
    async def main_async(
        args: List[str],
    ) -> None:
        client = Sample.create_client()
        notification_mns = imm_20200930_models.MNS(
            topic_name='test-mns-topic'
        )
        notification = imm_20200930_models.Notification(
            mns=notification_mns
        )
        input_file_0 = imm_20200930_models.InputFile(
            uri='''[
    {
        "URI": "oss://test-bucket/1.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/2.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/3.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/4.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/5.jpg"
    },
    {
        "URI": "oss://test-bucket/6.jpg"
    }
]'''
        )
        batch_index_file_meta_request = imm_20200930_models.BatchIndexFileMetaRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            files=[
                input_file_0
            ],
            notification=notification
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 復(fù)制代碼運行請自行打印 API 的返回值
            await client.batch_index_file_meta_with_options_async(batch_index_file_meta_request, runtime)
        except Exception as error:
            # 此處僅做打印展示，請謹(jǐn)慎對待異常處理，在工程項目中切勿直接忽略異常。
            # 錯誤 message
            print(error.message)
            # 診斷地址
            print(error.data.get("Recommend"))
            UtilClient.assert_as_string(error.message)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main(sys.argv[1:])

返回示例：

{
  'EventId':'049-1udsgM0nr0leAdDBAOxe4kDLYM5',
  'RequestId': 'D4C150A6-D8EF-502B-9F30-645346388E13'
 }

輕量消息隊列（原MNS）消息示例：

{
    "TopicOwner": "14133977656xxxxx",
    "Message": "{\"id\":\"077-1x2s0rqA6ZOENW6gjAiN5Dl796T\",\"source\":\"acs.imm\",\"type\":\"imm:FileMeta:Index\",\"subject\":\"acs:imm:cn-hangzhou:14133977656xxxxx:test-project/imm:FileMeta:Index\",\"time\":\"1729564297965\",\"content\":\"{\\\"ProjectName\\\":\\\"test-project\\\",\\\"DatasetName\\\":\\\"test-dataset\\\",\\\"RequestId\\\":\\\"7FE8A307-1649-6B0D-1AB8-0600C9D4877B\\\",\\\"StartTime\\\":\\\"2024-10-22T10:31:37.787209251+08:00\\\",\\\"EndTime\\\":\\\"2024-10-22T10:31:37.965992728+08:00\\\",\\\"Success\\\":true,\\\"Message\\\":\\\"\\\",\\\"Files\\\":[{\\\"URI\\\":\\\"[\\\\n    {\\\\n        \\\\\\\"URI\\\\\\\": \\\\\\\"oss://test-bucket/test-object-1.jpg\\\\\\\"\\\\n    },\\\\n    {\\\\n        \\\\\\\"URI\\\\\\\": \\\\\\\"oss://test-bucket/test-object-2.jpg\\\\\\\"\\\\n    },\\\\n    {\\\\n        \\\\\\\"URI\\\\\\\": \\\\\\\"oss://test-bucket/test-object-3.jpg\\\\\\\"\\\\n    }\\\\n],\\\"UserData\\\":\\\"\\\"}\"}",
    "Subscriber": "14133977656xxxxx",
    "PublishTime": "1729564298068",
    "SubscriptionName": "test-mns-subscription",
    "MessageMD5": "9921327B25E01FB38151781B81042BA7",
    "TopicName": "tf-test-mns-queue",
    "MessageId": "129D772E14277FA6182D6E67D354D069"
}

步驟三：創(chuàng)建相似人臉?biāo)阉魅蝿?wù)

您可以調(diào)用CreateFacesSearchingTask - 圖片人臉?biāo)阉?/a>接口搜索與指定圖片中最大的人臉最相似的N張照片。如下以搜索數(shù)據(jù)集test-dataset中，與OSS地址為oss://test-bucket/test-object.jpg的圖片相似的圖片為例。

請求示例

說明

參數(shù)TopicName為MNS主題名稱，本文以tf-test-mns-queue為例。
參數(shù)MaxResults為返回的相似圖片數(shù)量，非必填參數(shù)，默認(rèn)值為5，取值范圍為0~100。

{
  "ProjectName": "test-project",
  "DatasetName": "test-dataset",
  "Sources": [{"URI": "oss://test-bucket/test-object.jpg"}],
  "Notification": {"MNS": {"TopicName": "tf-test-mns-topic"}},
  "MaxResult": 100
}

返回示例

{
    "TaskId": "CreateFacesSearchingTask-dedf1bd9-7edc-4d16-97f2-bbb2a4fc****",
    "RequestId": "BB9C38A3-BB7A-53B7-A168-6DBC1CF6****",
    "EventId": "0DA-1TAZO4ClNnKbn4Ungls8SOk****"
}

說明

返回如上所示的示例信息，表示相似人臉圖片搜索任務(wù)創(chuàng)建成功。

示例代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
# This file is auto-generated, don't edit it. Thanks.
import os
import sys

from typing import List

from alibabacloud_imm20200930.client import Client as imm20200930Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
from alibabacloud_imm20200930 import models as imm_20200930_models
from alibabacloud_tea_util import models as util_models
from alibabacloud_tea_util.client import Client as UtilClient


class Sample:
    def __init__(self):
        pass

    @staticmethod
    def create_client(
        access_key_id: str,
        access_key_secret: str,
    ) -> imm20200930Client:
        """
        使用AccessKey ID&AccessKey Secret初始化賬號Client。
        @param access_key_id:
        @param access_key_secret:
        @return: Client
        @throws Exception
        """
        config = open_api_models.Config(
            access_key_id=access_key_id,
            access_key_secret=access_key_secret
        )
        # 填寫訪問的域名。
        config.endpoint = f'imm.cn-hangzhou.aliyuncs.com'
        return imm20200930Client(config)

    @staticmethod
    def main(
        args: List[str],
    ) -> None:
        # 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權(quán)限，建議您使用RAM用戶進(jìn)行API訪問或日常運維。
        # 強烈建議不要把AccessKey ID和AccessKey Secret保存到工程代碼里，否則可能導(dǎo)致AccessKey泄露，威脅您賬號下所有資源的安全。
        # 本示例通過從環(huán)境變量中讀取AccessKey，來實現(xiàn)API訪問的身份驗證。如何配置環(huán)境變量，請參見http://bestwisewords.com/document_detail/2361894.html。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        # 初始化客戶端。
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        notification_mns = imm_20200930_models.MNS(
            topic_name='tf-test-mns-topic'
        )
        notification = imm_20200930_models.Notification(
            mns=notification_mns
        )
        sources_0 = imm_20200930_models.CreateFacesSearchingTaskRequestSources(
            uri='''oss://test-bucket/test-object.jpg
'''
        )
        create_faces_searching_task_request = imm_20200930_models.CreateFacesSearchingTaskRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            sources=[
                sources_0
            ],
            notification=notification,
            max_result=100
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 復(fù)制代碼運行請自行打印API的返回值。
            client.create_faces_searching_task_with_options(create_faces_searching_task_request, runtime)
        except Exception as error:
            # 如有需要，請打印錯誤信息。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)

    @staticmethod
    async def main_async(
        args: List[str],
    ) -> None:
        # 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權(quán)限，建議您使用RAM用戶進(jìn)行API訪問或日常運維。
        # 強烈建議不要把AccessKey ID和AccessKey Secret保存到工程代碼里，否則可能導(dǎo)致AccessKey泄露，威脅您賬號下所有資源的安全。
        # 本示例通過從環(huán)境變量中讀取AccessKey，來實現(xiàn)API訪問的身份驗證。如何配置環(huán)境變量，請參見http://bestwisewords.com/document_detail/2361894.html。
        imm_access_key_id = os.getenv("AccessKeyId")
        imm_access_key_secret = os.getenv("AccessKeySecret")
        # 初始化客戶端。
        client = Sample.create_client(imm_access_key_id, imm_access_key_secret)
        notification_mns = imm_20200930_models.MNS(
            topic_name='tf-test-mns-topic'
        )
        notification = imm_20200930_models.Notification(
            mns=notification_mns
        )
        sources_0 = imm_20200930_models.CreateFacesSearchingTaskRequestSources(
            uri='''oss://test-bucket/test-object.jpg
'''
        )
        create_faces_searching_task_request = imm_20200930_models.CreateFacesSearchingTaskRequest(
            project_name='test-project',
            dataset_name='test-dataset',
            sources=[
                sources_0
            ],
            notification=notification,
            max_result=100
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 復(fù)制代碼運行請自行打印API的返回值。
            await client.create_faces_searching_task_with_options_async(create_faces_searching_task_request, runtime)
        except Exception as error:
            # 如有需要，請打印錯誤信息。
            UtilClient.assert_as_string(error.message)


if __name__ == '__main__':
    Sample.main(sys.argv[1:])

步驟四：查看相似人臉?biāo)阉鹘Y(jié)果

相似人臉圖片搜索任務(wù)創(chuàng)建成功后，您可以通過MNS服務(wù)獲取任務(wù)信息。如下以通過Python SDK獲取任務(wù)信息為例。更多信息，請參見步驟四：接收和刪除消息。

在sample目錄中執(zhí)行以下命令。
python recvdelmessage.py tf-test-mns-queue

將控制臺返回的結(jié)果JSON格式化，如下僅列舉Messege中content部分的內(nèi)容。

{
    "ProjectName": "test-project",
    "DatasetName": "test-dataset",
    "RequestId": "BB9C38A3-BB7A-53B7-A168-6DBC1CF6****",
    "StartTime": "2023-01-04T05:08:28.582Z",
    "EndTime": "2023-01-04T05:08:28.785Z",
    "UserData": "",
    "TaskType": "FacesSearching",
    "TaskId": "CreateFacesSearchingTask-dedf1bd9-7edc-4d16-97f2-bbb2a4fc****",
    "Status": "Succeeded",
    "Code": "",  // Code為空表示處理成功。
    "Message": "Success",
    "SimilarFaces": [
        {
            "URI": "oss://test-bucket/test-object.jpg",
            "Boundary": {
                "Width": 109,
                "Height": 150,
                "Left": 69,
                "Top": 49
            },
            // 相似人臉列表。
            "SimilarFaces": [
                {
                    "URI": "oss://test-bucket/test-object-1.jpg",
                    "FigureId": "4cacbb71-52fd-4d3f-9d14-0840fecee0bf",
                    "Similarity": 0.73321015
                },
                {
                    "URI": "oss://test-bucket/test-object-2.jpg",
                    "FigureId": "7a4cd08d-bcd0-4bc4-93f4-1291075819cf",
                    "Similarity": 0.77035695
                },
                {
                    "URI": "oss://test-bucket/test-object-3.jpg",
                    "FigureId": "da920124-410a-4493-9fd3-1a3b366dca86",
                    "Similarity": 0.9836307
                }
            ]
        }
    ]
}

說明

消息內(nèi)容顯示，在數(shù)據(jù)集test-dataset中，與查詢圖片中的人臉相似的有以下三張圖片：

圖片1：OSS地址為oss://test-bucket/test-object-1.jpg，圖片中的人臉與查詢圖片的人臉相似度為0.73321015。
圖片2：OSS地址為oss://test-bucket/test-object-2.jpg，圖片中的人臉與查詢圖片的人臉相似度為0.77035695。
圖片3：OSS地址為oss://test-bucket/test-object-3.jpg，圖片中的人臉與查詢圖片的人臉相似度為0.9836307。

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人臉?biāo)阉?/h1>
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