基于 Web 端的人脸识别身份验证

效果展示

人脸识别效果图

前言

近些年来，随着生物识别技术的逐渐成熟，基于深度学习的人脸识别技术取得了突破性进展，准确率显著提高。现阶段，人脸识别身份验证作为非常重要的身份验证方式，已被广泛的应用于诸多行业和领域，例如：支付宝付款、刷脸签到等方面。

其优点在于，以人脸为识别对象，识别过程更加友好、便捷，只需被识别者进入摄像范围内即可，不会引起被识别者的反感和警惕。目前，市面上的应用场景主要集中在移动端，而基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证方案较少。

本文将介绍基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证的整体方案，以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现人脸自动采集。

场景描述及分析

适用场景：人脸识别身份实名认证。用户使用人脸识别身份验证功能时，只需要将人脸对准摄像头，程序自动对人脸进行检测。如果检测到当前摄像头可视区域内仅存在唯一一个人脸，则采集当前人脸图片进行人脸对比、活体检测、身份证识别等多项组合能力，快速完成用户身份核验。
从上述场景描述中，分析出几个关键问题及解决方案：
- 考虑到 Web 端性能，活体检测交由服务端处理比较合适。具体可参考 百度 AI 活体检测 (https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness)
- 个人身份证上的高清照片是无法直接获取到的。可以使用 百度 AI 的实名身份认证服务 (https://ai.baidu.com/tech/face/personverify)，将待比对的人脸图片 + 身份证号码 + 姓名上传到百度 AI 服务，会返回图片的匹配度（0~100）。其底层调用的也是公安的实名认证接口
- 使用开源的人脸采集 JS 库。需要支持单个和多个人脸检测
- 经横向对比目前常用的开源人脸采集 JS 库，Face-api.js 在性能和准确度上更胜一筹
- face-api.js ：基于 TensorFlow.js 内核，实现了三种卷积神经网络架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务，可以在浏览器中进行人脸识别。其内部实现了一个非常轻巧，快速，准确的 68 点面部标志探测器。支持多种 tf 模型，微小模型仅为 80kb。另外，它还支持 GPU 加速，相关操作可以使用 WebGL 运行
- tracking.js : 一个独立的 JavaScript 库，主要实现了颜色和人（人脸、五官等）的跟踪检测。可以通过检测到某特定颜色，或者检测一个人体/脸的出现与移动，来触发 JavaScript 事件，然后对人脸进行采集。Tracking.js 是使用 CPU 进行计算的，在图像的矩阵运算效率上，相对 GPU 要慢一些
- 通过 navigator.mediaDevices.getUserMedia API（基于 WebRTC）可以获取到摄像头拍摄的实时视频流数据
- 问题一：如何获取到摄像头拍摄的实时视频流数据？
- 问题二：如何检测到实时视频流中存在唯一人脸，并进行采集？
- 问题三：实名身份验证怎么实现？如何获取到身份证上的高清照片进行比对？
- 问题四：活体检测怎么实现？

整体方案

主要分为以下几个关键步骤：
- 调用摄像头（需获得用户授权允许），获取摄像头的视频流数据
- 使用 face-api.js 识别视频流中的人脸特征点，定位出人脸的位置
- 符合人脸特征时，暂停视频流，根据视频流当前帧，绘制图像
- 将图像转成 Base64 编码，上传到服务端
- 服务端调用百度 AI 的接口，与身份证上的图片信息进行比对，并进行活体检测

实现细节

在上述方案中，想必大家对摄像头检测、实时视频流数据获取、Canvas 图片绘制这些都比较熟悉，我这边就不详细讲解了。部分同学没接触过也没关系，具体实现比较简单，可以直接看源码 (https://github.com/Angela-Chen/face-api-demo)，源码里面关于这些都有详细的注解。

下面我详细讲下，如何使用 face-api.js 在实时视频流中进行人脸的检测

1、引入 face-api

script 标签方式，获取 最新脚本 (https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/tree/master/dist)

<script src="face-api.js"></script>

或者 使用 npm 方式

npm install face-api.js

2、加载模型数据

“

加载模型数据是异步操作。需要等模型数据加载完成后，才能开始人脸检测。

// 加载所有模型数据，models 是存放模型数据文件的目录
await faceapi.loadModels('/models');
// 加载单个指定的模型数据
await faceapi.loadTinyFaceDetectorModel('/models');
await faceapi.loadSsdMobilenetv1Model('/models');
await faceapi.loadMtcnnModel('/models');

3、检测人脸

“

当人脸被检测到符合模型的配置参数后，就会被认为检测到人脸了，然后返回一个detection对象，包括了人脸匹配度、人脸坐标等信息。可用于后续自定义绘制人脸边界框，以及阈值的逻辑判断。

faceapi.detectAllFaces ：检测图像中的所有人脸
faceapi.detectSingleFace ：检测单个人脸，返回图像中具有最高置信度得分的人脸

// 数据源支持：HTMLImageElement | HTMLVideoElement | HTMLCanvasElement 类型
// 不同的模型有不同的配置参数，下面会详细介绍
const detections1 = await faceapi.detectAllFaces(待检测的数据源, 模型的配置参数);
const detections2 = await faceapi.detectSingleFace(待检测的数据源, 模型的配置参数);

4、常用人脸检测模型介绍

(1) Tiny Face Detector 是一款性能非常高的实时人脸检测模型，与 SSD Mobilenet V1 人脸检测模型相比，它更快，更小，资源消耗更少，量化模型的大小仅为 190 KB（tiny_face_detector_model），但它在检测小脸时的表现稍差。加载时长 8 ms左右

// 模型的配置参数
new faceapi.TinyFaceDetectorOptions({// 输入的数据源大小，这个值越小，处理速度越快。常用值：128, 160, 224, 320, 416, 512, 608inputSize: number,  // default: 416// 用于过滤边界的分数阈值，大于等于这个值才被认为检测到了人脸，然后返回一个detection对象scoreThreshold: number  // default: 0.5
});

(2) SSD Mobilenet V1 对于面部检测，该模型实现了基于 MobileNetV1 的 SSD（单次多盒检测器）。神经网络将计算图像中每个面部的位置，并将返回边界框以及每个面部的概率。该面部检测器旨在获得检测面部边界框而不是低推理时间的高精度。量化模型的大小约为 5.4 MB（ssd_mobilenetv1_model）。加载时长 2-3s 左右

// 模型的配置参数
new faceapi.SsdMobilenetv1Options({// 最小置信值，大于等于这个值才被认为检测到了人脸，然后返回一个detection对象minConfidence: number,  // default: 0.5// 最多返回人脸的个数maxResults: number  // default: 100
});

(3) MTCNN MTCNN（多任务级联卷积神经网络）代表了 SSD Mobilenet v1 和 Tiny Yolo v2 的替代面部检测模型，它提供了更多的配置空间。通过调整输入参数，MTCNN 应该能够检测各种面部边界框大小。MTCNN 是一个 3 级级联 CNN，它同时返回 5 个面部标志点以及每个面的边界框和分数。此外，型号尺寸仅为 2 MB。加载时长 1-2s 左右

// 模型的配置参数
new faceapi.MtcnnOptions({// 人脸尺寸的最小值，小于这个尺寸的人脸不会被检测到minFaceSize: number,  // default: 20// 用于过滤边界的分数阈值，分别可以设置3个阶段盒子的阈值。scoreThresholds: number[],  // default: [0.6, 0.7, 0.7]// 比例因子用于计算图像的比例步长scaleFactor: number,  // default: 0.709// 经过CNN的输入图像缩放版本的最大数量。数字越小，检测时间越短，但相对准确度会差一些。maxNumScales: number,  // default: 10// 手动设置缩放步长 scaleStepsscaleSteps?: number[],
});

特别说明:
- 模型的配置参数设置非常重要，需要慢慢的微调，能优化识别性能和比对的正确性
- 实测下来，Tiny Face Detector 模型的性能非常好，检测的准确度也不错，只有人脸很小的时候，会有较大偏差，scoreThreshold 阈值为 0.6 时最佳

注意事项

由于 Web 端的人脸识别强依赖于本地摄像头的唤起，因此，对于本地摄像头的调用需要进行详细的错误捕获和处理，以便明确的提示用户该如何操作。下面已枚举出所有可能出现的报错：

const errorMap = {'NotAllowedError': '摄像头已被禁用，请在系统设置或者浏览器设置中开启后重试','AbortError': '硬件问题，导致无法访问摄像头','NotFoundError': '未检测到可用摄像头','NotReadableError': '操作系统上某个硬件、浏览器或者网页层面发生错误，导致无法访问摄像头','OverConstrainedError': '未检测到可用摄像头','SecurityError': '摄像头已被禁用，请在系统设置或者浏览器设置中开启后重试','TypeError': '类型错误，未检测到可用摄像头'
};await navigator.mediaDevices.getUserMedia({video: true}).catch((error) => {if (errorMap[error.name]) {alert(errorMap[error.name]);}
});

http 协议下，Chrome 浏览器无法调用本地摄像头
- Chrome 浏览器出于安全性的考虑，现只支持 HTTPS 协议和 localhost 下，调用摄像头。HTTP 协议下是无法调用摄像头的。如果一定要在 HTTP下调用到摄像头，只能修改 Chrome 浏览器的配置项，但不建议这么做

源码获取

查看源码 (https://github.com/Angela-Chen/face-api-demo)

扩展阅读

前端在人工智能时代能做些什么？(https://yq.aliyun.com/articles/153198)
TensorFlow.js 官方文档 (https://tensorflow.google.cn/js)
在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js【系列文章】(https://zhuanlan.zhihu.com/p/35345939)
face-api.js (https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js)
tracking.js (https://trackingjs.com/)

最后

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