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智慧工地下的人脸检测识别系统

人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别,当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启,工作人员进入施工区域,否则不予放行。 2.jpg   智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度,确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率,提升安保级别及规范管理,同时可以大大减轻管理人员的工作量。 施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理,既提高了工作效率,又避免了冒用他人身份通行的行为发生,可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产,还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。 场景模式应用   联动门禁模式   在施工区域入口处部署人脸检测识别系统,当工人要进入工作区域进行工作时,需先进行人脸实名制匹配,否则将无法开启门禁,防止外来人员冒用他们身份证行为,还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况 在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统,不仅方便对施工区域工人进出管理,还可以防止外来人员冒用他人身份通行。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理,有效预防事故的发生。

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离线式人脸识别技术,助力智慧社区的建设

物联网技术在智能门禁上广泛应用,智能门禁发展如何,对智慧社区建设具有重要影响。在过去智能门禁人脸识别效率低,受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现,大大提高了人脸识别效率,及安全性。 离线式人脸识别技术,为智慧社区发展提供了强大的活力。 timg.jpg 不受网络稳定性影响 在线式智能门禁受网络影响大,在人脸识别的瞬间网络不稳定,导致开门失败,影响用户体验。 而离线式智能门禁设备,不需要时时使用到网络,用户在注册人脸时,人脸信息会同步到设备。用户在人脸识别时候,当前人脸信息和设备存储库的人脸信息进行比对,做到高效识别,准确无误。 活体检测加强安全性 活体检测可防止包括照片和屏幕类翻拍的攻击,其原理是通过识别攻击内容里面漏出的各种类型的边框,图像质量,图像中人脸是否变形等方式,结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍,通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击 智慧社区快速发展,离不开物联网技术。离线式人脸识别技术发展,给智能门禁如同插上翅膀,智能门禁作为智慧社区重要组成部分,其发展程度也影响智慧社区发展上限。

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    智慧社区:人脸识别技术的深度应用场景

    一、人脸识别技术 人脸识别技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的最新识别技术,属于生物特征识别技术的一种。 人脸识别技术是一种基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流进行处理,根据每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,进一步提取每个人脸中的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,配合人脸识别系统的一系列相关技术 ,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理,身份确认以及身份查找等,确认具体人员的身份。 二、人脸识别+智慧社区 为切实解决小区门禁系统存在的问题,夯实社会稳定和长治久安的基层基础,及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟,TSINGSEE青犀视频研发团队立足实际需求,针对小区门禁操作不便 系统采用先进的人脸识别算法,高速芯片作为识别算法的运行硬件平台,通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对,从而实现人证合一验证。

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    人脸识别实名制管理,推动智慧工地建设发展

    随着行业信息化建设的发展,越来越多的企业通过实名制进行人员管理,应用人脸识别技术进行管理,助力智慧工地发展。 u=3999883913,1992285547&fm=26&gp=0.jpg 那么,在智慧工地中,人脸识别实名制管理有什么样的应用? 工地进出口,人脸识别门禁管理 在进出口安装人脸识别门禁闸机,对进出工地的人员进行实名制管理。管理人员通过采集员工的人脸等信息录入管理系统,建立人脸库。使用时,人员即可刷脸识别人脸,实时比对确认身份。 人脸识别考勤管理 将人脸识别系统应用到工地考勤制度当中,员工通过刷脸快速考勤,提高考勤效率。也有效提高实名制管理的安全性和可靠性。而且,人脸识别考勤可以避免代替考勤的现象发生,规范工地考勤管理。 工地场景人脸识别应用是智慧工地建设发展的重要应用,助力传统行业升级转型。畅视智能推出人脸识别测温一体机,实现刷脸的同时根据场景需求实现更多功能的应用,在学校、企业、社区更多场景落地应用。

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    人脸识别还敢闯红灯?人工智能促智慧城市

    对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展,这个管理难点有可能被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用人脸识别系统,对行人和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。 宿迁公安局交警支队副支队长 夏建设 10个路口装人脸识别 准确率超90% 而对于行人和非机动车闯红灯的行为,交管部门将分别给予20元和50元的罚款。 目前,宿迁已在10个路口安装人脸识别系统,曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为,人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ? 宿迁在10个路口安装人脸识别系统 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 在山东济南,2017年的数据显示:行人引发的道路安全事故占全部事故的16%;非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。 最近,济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时,若有行人越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法人员头像。

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    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    LBPH人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别 特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

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    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法 , num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值

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    人脸识别demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    PCA人脸识别

    ,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后 (降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。 num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下,保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象

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    Android 人脸识别人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。 所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 ? 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。 在Attention Rollout技术的帮助下,研究者分析了Transformer模型(MS-Celeb-1M,ViT-P12S8)如何专注于人脸图像,并发现人脸Transformer模型如何像预期的那样关注人脸区域 随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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    人脸识别初探之人脸检测(一)

    还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开,欢迎一起交流学习 人脸识别是个说小不小的工程,在完成这个项目之前,先把人脸检测熟悉一下。 人脸检测用到的函数如下: void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect ; namedWindow("display"); imshow("display", img); /*********************************** 1.加载人脸检测器 ******************************/ // 建立级联分类器 CascadeClassifier cascade; // 加载训练好的 人脸检测器(.xml) ='k') ; destroyWindow("display"); destroyWindow("face_detect"); return 0; } 效果如图: 打开相机进行人脸检测

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      腾讯云智慧会务可以广泛运用于商务会议、行业论坛、企业年会、路演、演讲等诸多场景,通过小程序或者H5的能力,结合人脸识别、电子名片、同声传译、视频直播等技术,实现会议组织的在线化、数字化、无纸化。

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