E aí galera! Tudo certo?
Hoje vamos continuar aquela nossa 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 (aqui): 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 (esse post): vamos enviar uma face para o serviço de reconhecimento e ver a mágica acontecer.
O que vimos no post anterior?
Na primeira parte desse post, nós aprendemos:
- O que são os serviços cognitivos do Azure;
- Como funciona o reconhecimento facial;
- Como criar um serviço de reconhecimento facial no Azure;
- Como criar listas, enviar imagens e treinar nossa API.
O que veremos hoje?
Como identificar uma face! 😀
Mãos na massa!
Depois de já termos uma “base” de imagens com os nossos supostos clientes, e da nossa API estar treinada e pronta para reconhecer imagens, para fazer o reconhecimento basta fazermos o seguinte:
- Enviar a nossa imagem para um endpoint chamado “detect”, esse endpoint é responsável por identificar faces em imagens; além disso ele também consegue nos trazer alguns atributos sobre as faces encontradas, como por exemplo: gênero, cor, se a pessoa usa maquiagem, óculos ou outro adereço, emoções e afins. Essa imagem que nós vamos enviar pra lá irá receber um identificador e ficará disponível por 24 horas.
- Enviar o identificador da face para um endpoint chamado “findsimilars” que será o responsável por nos trazer imagens semelhantes a imagem que nós enviamos.
O resultado final é esse:
*Me desculpem pela cara de pastel, acabei de sair de uma cirurgia rsrs.
Vejam primeiramente, como ficou a parte do front-end:
Para reconhecer a câmera, foi utilizado o seguinte trecho de código:
E o submit do formulário:
A parte da API, que é a mais importante, se comporta dessa maneira:
Faz o upload da imagem, utilizando o endpoint “detect” que foi explicado acima:
Dentro do objeto response, temos uma lista de faces que foram identificadas na imagem, para cada face identificada, nós faremos a busca por faces similares utilizando o endponit “findsimilar“:
E por fim, o reconhecimento é efetuado:
É isso pessoal! Finalizamos o nosso reconhecimento de clientes 😀
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 😀
One thought on “Reconhecimento facial com Azure Cognitive Services, Angular e Node.js – Parte 2”