博文视点学院 本周福利课表（10月25日-31日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Oracle查询改写优化技巧》 700分钟+视频讲解，带你玩转Oracle查询改写 本周限时秒杀...这套视频课程在原培训及图书的基础上减少了复杂案例并增加了执行计划的讲解，同时与Postgres及MySQL进行了部分对比，提高了优化改写的实用性。...（扫描下方二维码收看回放） -- 场次四 -- 主题：数据思维训练营 （扫描下方二维码收看回放） ▼ 3 本周免费资源推荐 （扫描下方二维码立即学习） ▊《国外知名Java开发者分享视频...（中文字幕）》 Java编程方法论配套资源视频。...------- （扫描下方二维码立即学习） ▊《Python编程第一课》 知名微博自媒体@爱可可-爱生活的首部Python视频课程。
数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度： 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度： 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度： 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度： 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型，如下： 首先，一元秒杀之类：白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次，限时购(又称常规秒杀)：非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着，爆品抢购：非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结： 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》
现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...3.活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
-- 需求： 电子商务网站中，商家为了促销商品而策划一些活动，刺激消费者进行盲目消费 限时秒杀就是其中一种手段。 ...本次我们模拟的商品是 农夫山泉限时秒杀抢购 --> 农夫山泉限时秒杀 //设置秒杀结束时间 var endTime = new Date("2018...endTime.getTime();//结束时间的毫秒数 //定义变量 天数 小时 分钟 秒数 var d = h = m = s = 0; //设置定时器 实现一个秒杀效果...nowTime.getTime()现在时间的毫秒数 var remain = parseInt((endSeconds-nowTime.getTime())/1000); //判断秒杀是否过期
DNS解析低价突袭季 专业版限时29元起，解决你的DNS难题 立即扫码抢购吧 3. 智能流量调度，轻松应对高并发场景 场景：一搞促销、秒杀、抢票等活动，访问量暴涨导致网站打不开。...负载均衡 10 条 URL 转发 10 条 域名别名 3 个 支持 DNSSEC 支持腾讯系解析加速 支持全球 Anycast ↑ ↑ ↑ DNS解析低价突袭季 专业版原价188元/年 限时仅
前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例，分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例，一起来看看吧！...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例，具体代码如下所示： HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》，黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础，实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中，实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用，改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂，希望对你有所帮助！
腾讯云SA2云服务器特惠秒杀活动火热进行中！ 现针对新用户推出SA2限时秒杀专场。SA2云服务器基于腾讯云星星海自研宿主机，在软硬件系统上进行了高度适配自主研发设计。...*具体规则以活动页面为准 如何参与秒杀 2020年8月20日前 每日四场 8:00/13:00/16:00/19:00 进入限量特惠秒杀专场，准点参与秒杀 新用户专享，先到先得，卖完即止 秒杀传送门 ?
与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于：局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度，而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸，可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。
作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户...，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；
作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐，人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face，在5M的训练集上训练，在LFW数据集上测试，精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述，人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成，下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法，视频人脸跟踪的概念与方法。
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；
-- 视频摄像头 --> <!...、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...Mat video 中 HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像 index=HighGui.waitKey...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
第三项挑战是一项新挑战，要求参赛队伍攻击未知的人脸识别系统。在限时 30 分钟的上半场比赛中，参赛者拿到大赛主持人蒋昌建的照片。...他们需要对照片做一些小的修改，以欺骗人脸识别系统，让它把照片中的人识别为施瓦辛格。比赛结束后，大家才知道该人脸识别系统是亚马逊名人鉴别系统。...由吴育昕与谢慈航组成的「IYSWIM」战队在限时 30 分钟的比赛中，首先于 21 分钟破解了亚马逊名人鉴别系统 Celebrity Recognition，并随后在定向图片的对抗样本攻击上破解成功，取得了领先...而对于人脸，我们首先收集 target 人物的 N 张人脸图片，运行模型得到 N 个 embedding vector v_i。...在相关的 GitHub repo 中，我们可以看到该团队的攻击代码和结果： 结果 比赛期间，吴育昕团队成功地攻击了 AWS 名人鉴别系统，让它把蒋昌建识别为了施瓦辛格。 ?
问题描述： 人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示： 第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。
要知道，数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话，成本的确有点高。但其实，常用的函数就那些。
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下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....视频中人脸检测 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net.../ """ import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是.../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 ret,...自己进行简单测试时也会发现，人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素，可能会造成对视频中人脸检测不准确。 4.
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