face-livness-web

Протестировать можно по ссылке: Сайт

Проверка фото на живость

Данный проект призван определять, является ли предоставленная фотография реальной или фейковой с использованием техник обработки изображений. Реализация выполнена на языке C++ с использованием библиотеки OpenCV для обработки изображений и NCNN для инференса нейронной сети. Кроме того, модель конвертирована в формат WebAssembly (WASM) с помощью Emscripten для простого развертывания и интеграции в веб-приложения.

Возможности

Определение Реальности vs. Подделки: Система различает реальные и фейковые фотографии, анализируя различные характеристики изображений.

Запуск через Live Server (VSCode Extension)

• Установите расширение Live Server в VSCode.
• Откройте ваш HTML файл в VSCode.
• Нажмите правой кнопкой мыши по файлу и выберите "Open with Live Server".

Запуск через Python

• Откройте терминал.
• Перейдите в папку, содержащую ваш файл, используя команду cd путь_к_папке.
• Запустите локальный сервер Python с помощью команды:

python -m http.server

• После запуска сервера, вы можете открыть свой браузер и перейти по адресу http://localhost:8000/ для просмотра вашего проекта.

Запуск через Node.js

• Убедитесь, что у вас установлен Node.js на вашем компьютере.

• Откройте терминал.

• Перейдите в папку, содержащую ваш файл, используя команду cd путь_к_папке.

• Запустите локальный сервер Node.js с помощью команды:

npx http-server

• После запуска сервера, вы также можете открыть свой браузер и перейти по адресу http://localhost:8080/ для просмотра вашего проекта.

Модель определение лица и определение liveness вшиты в файл Emscrippeng_test.data

Есть вопросы пишите Telegram