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Android特征

作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 注册这篇文章我大致的介绍了官方 Demo 注册的流程, 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件。 还是来了解几个概念 追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程是这样的 提取图片 → 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结果 这一过程是放在一个子线程运行的,代码如下: //线程 class FRAbsLoop 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序原来存储的特征进行匹配,取出其匹配值最高的那组特征值

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1.的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.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5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(   image,#必选参数,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配 ? 按下F1按键,进入注册模式,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,可完成(红灯闪1000ms)。

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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    What-

    用摄像机或摄像头采集含有的图像或视频流,并自动在图像检测和跟踪,进而对检测到的进行部的一系列相关技术,通常也叫做、面部。 ,并使结果具有实用化的率和速度;“系统”集成了工智能、机器、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合间值处理的理论与实现,是生物特征的最新应用 检测:检测在实际主要用于的预处理,即在图像准确标定出的位置和大小。图像包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。 优化的形变统计校正理论 基于统计形变的校正理论,优化姿态;强化迭代理论 强化迭代理论是对DLFA检测算法的有效扩展;独创的实时特征理论 该理论侧重于实时数据的间值处理,从而可以在速率和效能之间 )、orl数据库、麻省理工学院生物和计算学习数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院数据等。

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    python

    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 检测 6 检测多张 7 检测视频 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 7 检测视频 import cv2 as cv def face_detect_demo(img): # 将图片灰度 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY 8 训练数据并 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 (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,工智能指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知,制造能模拟类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和,该软件包使用dlib最先进的深度学习算法,使得准确率在《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的图片进行操作。 代码部分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    浏览器

    本文作者:IMWeb Jianglinyuan 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 背景 其实浏览器 API 已经发布有一段时间了,从Chrome 70 版本以上就有了。 其包括了,文本或 QR 码的,基本上覆盖了当前互联网应用的大部分场景。 随着云服务的发展,现在很多跟图像相关的服务基本都集成在了云服务之,前端的使用场景其实还是相对来说比较偏弱,但是对于各种爱折腾的前端er来说,玩玩还是可以的,不然怎么能满足内心那盛开的好奇心呢。 speechSynthesis.speak(new SpeechSynthesisUtterance(box.rawValue)); } }) .catch(err => console.error(err)); 浏览器 浏览器使用其实原理比较简单,使用一个图片作为入参,然后调用FaceDetector就可以进行简单的了,最后我们可以通过 canvas 对结果进行输出。

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面的内容都已经在上述第二篇博客的代码有所体现。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。 2、加载检测器,加载模型。 3、检测 4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。 5、如果是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放的向量容器 vector<Rect> faces(0);

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    Android 注册

    这些示例都有一个缺点,就是不支持动态(可以通过一些巧妙的方法,使用户无法感知这一过程),无论讯飞的SDK还是face++的webapi都是通过拍摄上传一张图片来进行,其讯飞的SDK使用起来很麻烦 ,我们可以理解为从一个专门保存特征值的数据集合找到最匹配的一组特征值。 (FR引擎) 当检测出时,对进行,如果特征集合存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片到了,并且将该在图片的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置的特征信息。 if (! 在下一篇,我们再来看看官方 Demo 是如何实现的。

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的功能了。 可以看到接口完全按照我们的需要将全部参数进行返回,我们就可以在客户端根据需要对进行聚焦等特效的制。就比如可以针对接口返回的72个特征点或者150个特征点的具体坐标进行具体操作: ? ? 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法,而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结: 其实工智能基于前的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API,其实难度系数都不高,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行系列文章到本篇就结束了,有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用去进行应用呢? 这个接口与删除接口最大的区删除接口是将某个用户组指定用户的指定进行删除,本接口是删除某用户组指定用户。 ? 我们先看下测试结果: ? 基于图片的活体检测:基于单张图片,判断图片是否为二次翻拍举例:如用户A用手机拍摄了一张包含的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行操作,这种情况普遍发生在金融开户 ,判断其是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。)

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    Python OpenCV (

    3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区待调查 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取到的 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存结果

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴的写了一个demo。 ( 可以满足所有的需求 ) 1.需要引入 tracking.js 第三方库 2.检测到自动 stop 3.canvas 压缩图片体积 正在上传........... let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ // 每秒 检测 that.first){ // if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,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,我们想树莓派成功后,发送蓝牙串口数据给 GND<==>GND 三、Arduino制代码 创建工程烧录到Arduino开发板即可 #include<Servo.h> Servo myservo; int pos = 0; void setup import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云寻找有没有匹配的 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是

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    应用之“变

    “照片分享”是社交场景比重很大的一部分,当然现在来看视频(特是短视频)也变得越来越多,而照片又以像为主,所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里,自拍、合影占据着大量的版面。 相关的应用也越来越多:如相机嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,的准确度得到了较大提升,也涌现出了一批相关的初创企业,典型的如旷视科技的Face++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片进行一些操作(如形变、替换等),从而达到趣味性的照片效果,总体上有如下几类: 一、效果分类 1、拉伸形变 ?

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    懂点

    预处理是过程的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。 但是随着的场景增加,我们在前首先要检测图像是否含有。 3.特征提取 以基于知提取方法的一种为例,因为主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成,对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的,也就是说每一个图像都可以有一个对应的几何形状特征 在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行认证,在过程需要用户左右摆头和眨眼,这是活体鉴很好的一个例子。 二、的应用场景 了解了的基本原理,我们再看看能运用到什么场景?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,认证用来门禁和手机解锁等。

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    树莓派调用百度API实现

    前言 树莓派配置OpenCV,配置起来有点繁琐且耗时,但是调用百度智能云的API来进行是一个快速的解决方案 一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用 在百度智能云项目创建应用 1.4在库管理添加数据 在库管理新建用户组,再从用户组新建id和照片; ? ? pip install baidu-aip python setup.py install 三、测试是否成功 以上我们就把树莓派的基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行 四、最后 通过制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派的已经能正常工作了。 下一步我们将把成功后,把print语句换成其它的的操作语句,做一个制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章:树莓派实际应用:智能门禁

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    技术优缺点,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,我们都需要用到技术,这项技术应用到了很多的场景当,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技术。 虽然技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为类的部或多或少存在着一定的相似性,所以对于的外形来说,它是很不稳定的,而且有些技术还可能会导致信息的泄露。 二、技术的原理 技术的一种,主要是通过类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在之后,就会开始检测部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的之间进行对此 ,这样就可以出来每个的身份了,在这个过程是需要用到摄像头或者摄像机进行采集。 技术在现在的社会已经越来越普遍了,我们也日常的生活随处可见技术,有些小区也是可以通过技术来确定身份,不过我们在进行的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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