人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
人脸识别相关的基本原理和流程，以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍，其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码，并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习，进行整合并将项目源码给出（包括ORL人脸库，40*10，需要自己添加进自己的人脸数据） 首先是开启摄像头；然后加载人脸检测器，加载人脸模型；利用加载的模型进行人脸检测；将检测到的人脸处理成符合条件的一致格式，并与训练好的人脸分类模型内人脸进行对比，找出对应谁的人脸；如果预测结果是41（即为自己
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
本教程的人脸识别是使用的是insightface库进行开发的，该库使用的框架为mxnet。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数，即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN，其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目：A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者：Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015，
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
不堪舆论压力，亚马逊于周三发布了一个简短声明，宣布暂时禁止美国警方使用自己的人脸识别技术Rekognition，有效期一年。
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
本文介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别与分类方法，首先通过OpenCV和Tensortflow库进行人脸检测与表情图像预处理，然后使用Keras框架搭建了一个基于CNN的模型，利用迁移学习进行预训练，最后在COCO数据集上进行微调，实现了表情识别与分类的功能。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
不过只能区分出是不是人脸，至于是A还是B就不清楚了。要识别具体的人，那么就需要先让程序看看我们长什么样，记住后然后再让程序区分，这样就可以做到了。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X，终于在北京和它的粉丝见面了。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集 主要来源于kaggle比赛，下载地址。 在公众号 datadw 里 回复 keras 即可获取。 有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happ
OpenCV4.0深度神经网络模块，支持openface模型的导入，提取人脸的128特征向量，进行相似度比对，实现人脸识别。Openface模型的详细信息看这里
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
事情是这样的：话说那日展会临近，“急急国王”老c从京东上搞了个二代身份证读卡器，滴滴的响个没完，我凑过去一问得知BOSS下达紧急指令，这次展会上要为软件登录加上身份证核验和人脸识别两种方式……
由于篇幅原因，后面一篇写各个算法背后的原理，原理背后的相关知识的了解，人脸识别项目总遇到的问题
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
自动售货机是生活中很常见的商业基础设施，已经广泛部署在商圈、公园、写字楼等场景，为公众提供便利的零售服务。近年来随着物联网技术的发展，自动售货机的智能化水平也需要不断提高，才能适应信息化、万物互联的新需求。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
你的新手机不错，借我刷一下脸？ 人脸识别技术在智能手机上已经是标配，今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然，以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时，我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时，却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」，但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下，19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免，全部被快速破解。 具体来说，RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试，覆盖不同价位的低端机与旗舰机。
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时，有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的，特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
sklearn 中提供了很多常用（或高级）的模型和算法，但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练（喂养）模型时所用的数据。sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。主要包含以下几种类型的数据集：
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
今天带来的是基于Opencv（c++底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。 具体步骤是：
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。
智慧工地设备监控系统通过现场监控设备，对现场施工人员进行实时监测，避免出现意外情况。智慧工地设备监控系统将分布在工地现场摄像头回传的视频信息进行实时解析分析。工地管理人员可以在后台按照企业工地规范要求设置规则，监控被智慧工地设备监控系统赋能后，相当于人类的大脑，可智能监管“人的不安全行为，物的不安全状态”。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
②加载人脸数据并进行处理，并将其划分为训练集和测试集。每个人的图像按顺序排列，训练集包含每个人前6张图像，测试集包含剩余的图像。每个图像都被转换为像素值列表，并与相应的标签一起存储。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
