Faala aí galera! Tudo certo?
Hoje vamos fazer uma aplicação para realizar reconhecimento facial e identificação de pessoas utilizando os serviços cognitivos do Azure. Como é um serviço exposto via HTTP, podemos fazer a aplicação com a linguagem que quisermos; nesse exemplo vamos utilizar Node.js e Angular. Bora lá!
O post vai ser dividido em duas partes:
- Parte 1 (esse post): vamos ver um pouco de como funciona o Azure Cognitive Services, como ele reconhece faces, como utilizar e criar esse serviço no portal do Azure e por fim vamos cadastrar faces em um “banco de faces” para serem reconhecidas posteriormente.
- Parte 2 (em breve): vamos enviar uma face para o serviço de reconhecimento e ver a mágica acontecer.
O que são os serviços cognitivos do Azure?
Não vou me alongar muito para explicar tudo, mas basicamente os serviços cognitivos do Azure são algoritmos de inteligência artificial encapsulados e expostos em endpoints via HTTP. Para mais informações, veja a documentação aqui.
Como funciona o reconhecimento facial?
Devemos seguir alguns passos após já termos o nosso serviço criado no portal do Azure:
- Criar uma lista de faces;
- Inserir faces na lista de faces que criamos;
- Treinar a lista de faces;
- Reconhecer faces (esse aqui vai ficar na parte 2);
Ou seja, com 4 chamadas de API já temos o nosso reconhecimento facial funcionando!
Como criar um serviço de reconhecimento facial?
No portal do Azure (https://portal.azure.com) vamos até o menu da esquerda, e clicamos na opção “Create a resource”, logo após em “AI + Machine Learning” e por fim em “Face”:
Após isso, preenchemos os dados necessários, como nome, local, grupo de recursos e a opção de cobrança:
*existe uma opção FREE, que tem o limite de 1 conta por assinatura, já estou utilizando ela por isso não coloquei aqui na demo, mas estou utilizando e tá bem tranquilo.
Após a criação, vamos precisar pegar a chave para utilizarmos nas chamadas dos endpoints, o serviço nos disponibiliza duas chaves, na demo vamos utilizar a chave 1:
Mãos na massa!
Agora com a conta criada é só mandar bala! 😀
Criei um cadastro de clientes, para exemplificarmos o reconhecimento facial. Como a ideia é mostrar a funcionalidade do Azure, não vou explicar os detalhes de funcionalidades do Angular e do Node.js, caso tenham alguma dúvida podem me chamar que a gente troca uma ideia.
Mas vamos lá, a tela de cadastro de clientes é bem simples, com algumas informações básicas e uma foto:
O layout é baseado no material design e é um componente que criamos na SMN chamado smn-ui, ele é open-source e está disponível para download e contribuições aqui no GitHub (https://github.com/smn-official/ng-smn-ui).
O código dessa tela ficou mais ou menos dessa forma:
HTML
Submit do formulário
Agora, a parte onde toda a mágica acontece, na API onde cadastramos o cliente, vamos passar cada método passo-a-passo:
Vejam que o controller está bem simples, e tem as seguintes funcionalidades:
- Verificar se existe um outro cliente com o mesmo CPF;
- Inserir um cliente no banco de dados;
- Inserir a imagem do cliente em um banco de imagens;
E é esse o nosso foco, vamos lá!
O método “_atualizarReconhecimentoFacial” faz as seguintes tarefas:
Esse método faz basicamente:
- Insere a imagem do cliente em um container utilizando o Azure Blob Storage, tem um post explicando sobre isso aqui;
- Faz upload da imagem para o grupo em que escolhi (calma aí que já explico isso daqui a pouco)
- Atualiza o cliente com o identificador da face
- Isso vai servir para reconhecermos a face na nossa base de dados posteriormente
- Treina o reconhecimento no grupo
- Esse método de treinar é assíncrono, e tem uma outra rota no serviço para verificarmos o status do treinamento. Ele varia de tempo de acordo com a quantidade de imagens no grupo.
Considerem que a variável “faceApi” tenha o seguinte valor pois nosso serviço foi criado com a localização do centro-sul dos Estados Unidos:
let faceApi = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0"
E falando no grupo ou lista de faces, a seguir vamos ver como criar um grupo, vejam:
O método acima criou a lista de faces chamada “minha-lista”, e nessa lista vamos inserir todas as imagens de clientes que cadastrarmos.
Para inserir uma imagem nessa lista, vamos utilizar o seguinte método:
Vejam que no corpo da requisição estamos enviando um atributo chamado “url”, essa é a url da imagem que estamos enviando para a lista, a API irá nos responder com um status code 200, e o seguinte corpo com o identificador da face que foi inserida na lista de faces:
{
"persistedFaceId": "43897a75-8d6f-42cf-885e-74832febb055"
}e por fim, vamos treinar a nossa lista. O treinamento serve para podermos fazer o reconhecimento facial, ele deve ser feito toda vez que uma nova face for adicionada a lista. O treino pode variar de tempo de acordo com a quantidade de imagens na lista e por isso é uma tarefa assíncrona.
Pronto! A parte 1 está concluída, ou seja, estamos inserindo clientes e os vinculando com uma imagem em nossa lista de imagens.
Após isso treinamos a lista para poder reconhecer as faces posteriormente, que é o que vamos fazer na parte 2 desse post!
Se tiverem qualquer dúvida sobre essa parte, se algo ficou muito vago ou confuso, me enviem feedbacks que irei dar um jeito 😉
Os códigos utilizados estão disponíveis no GitHub:
Por hoje é só isso, qualquer dúvida ou sugestão, estou à disposição! Até mais 😀
Nice cara, parabéns, muito instrutivo. continue com os ótimos posts.
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Valeu pelo feedback Douglas! 😀
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