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AIoT的(上)

,目前最广泛应用和接受的还是,所以打算把下一个目标放在上面。 注册及的流程框图基于i.MX RT的 针对MCU的,我们期望能够拿出MVP BOM的,将性价比推到极致,MCU的生命线就是低成本!低功耗!低尺寸! 我们这里推荐的MCU,并不是要取代MPU的,而是提供给市场和细分行业更多的选择,作为IoT应用的一个合理选择。 为了使大家对基于MCU的性能有一个更直观的印象,我们特意录了一段演示视频和大家分享。 i.MX RT106x的硬件框架图 的软件框架结构 对于AI视觉应用,最复杂和耗费大量研发资源的还是软件的算法实现和优化,这也是本文的重点所在。

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AIoT的(下)

PLAY这是本文的下半部分,本文的上半部分以一个演示视频介绍了该,并介绍了的软硬件环境和框架。 同时也让我们更自信的把这颗神奇的MCU,推向了的市场,并且把AI IoT解决国团队的软件架构公开化。 举个栗子,当在快速运动过程被检测到,但图像比较模糊或姿态很偏,通过OASIS特殊的算法就能及时丢弃,重新捕捉更好的帧,防止低质量的帧输入模型最后影响到精度和结果,浪费运算时间。 与其它的对比在我们进行相关工作期间,了解到有个第三AI公司,也在i.MX RT上进行的相关工作。 以下是两个的一些参数对比: ?总结总体来说,基于恩智浦MCU的将会带给客户一个高性价比的选择。

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    例:接口返回“图片没有

    image.png例背景用户在使用各类功能接口时,入参必填项一定包含“图片”这一选项,支持base64和URL链接两种式传入。 2.图片本身问题众所周知,现在任何产品都无法准确到所有图片,一面是模型训练数据的有限性,另一是针对待图片相对严苛的要求。 解决1.接口参数设置检测是否是因为设置了MinFaceSize导致“图片没有”:首先,可以利用“检测与分析”在线接口调用,检测图片大小,即Width与Height两个出参,分代表宽度和长度 有两种解决:【麻烦的法一】增加图片exif信息,并保证处理后的图片正向。这里分享一个图片exif在线查看工具,用以查看图片是否携带exif信息。 总结作为AI领域最为成熟、商业化也作为广阔的向,一直在蓬勃发展的过程。腾讯云的功能丰富,服务稳定,欢迎大家使用。当然,如果大家遇到badcase,也请对行业对产品多包容一些。

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    Android特征

    作者:junerver链接:https:www.jianshu.compb41f64389c21在Android 注册这篇文章我大致的介绍了官 Demo 注册的流程,本文我们接着来看看 的全部流程集成在官 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 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 本文有可能是这次文章的最后一篇了,但我标题上写的是,下一片文章可能会介绍下我在实际使用虹软 SDK 遇到的问题以及解决法(目前还没投入到项目使用)。

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_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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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.的评测法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。

    1.4K90

    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_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”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ,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)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

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    【Python】超便的

    今天给大家介绍一个世界上最简洁的库 face_recognition,你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、、操作。? 比如这里总共有三张图片,其有两张已知,第三张是需要的图片? 不到二十行代码,就能是谁,是不是 so easy!3. 标注仅仅图片总是感觉差点什么,那么将出来的进行姓名标注是不是更加有趣~已知图片的和前面代码基本是一样的,未知图片代码多了位置的,并使用了face_locations( 用法都差不多,首先就是将图片文件加载到 numpy 数组,然后将的面部所有特征到一个列表image = face_recognition.load_image_file(bogute.jpeg

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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。 技术向?传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的式,已有30多年的研发历史。 但这种式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的有三维图像,和热成像。但这两种技术还远不成熟,效果不尽意。 迅速发展起来的一种解决是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的性能,在精度、稳定性和速度面的整体系统性能超过三维图像检测: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,如直图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。

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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# 导入模块import color=(0, 255, 0), thickness=2) # 显示图片 cv.imshow(result, img) # 加载图片img = cv.imread(E:girls.jpeg) # 调用检测法 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 face_detector.detectMultiScale(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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    技术发展及实用设计

    技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监、 图4 技术 1、多patch划分主要是利用不同patch之间的互补信息增强性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的性能。 另外,也有不少研究者和公司试图通过主动的式规避这些因素的影响:引入红外3D摄像头。典型的实用如图5所示。? 图5 实用流程图 四、总结本文简单总结了技术的发展历史,并给出了实用设计的参考。 虽然技术在LFW公开竞赛取得了99%以上的精度,但是在视频监等实用场景下的1:N距离真正实用还有一段路要走,尤其是在N很大的情况下。

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    技术发展及实用设计

    技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监、 图4 技术1、多patch划分主要是利用不同patch之间的互补信息增强性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的性能。 另外,也有不少研究者和公司试图通过主动的式规避这些因素的影响:引入红外3D摄像头。典型的实用如图5所示。 图5 实用流程图四、总结本文简单总结了技术的发展历史,并给出了实用设计的参考。 虽然技术在LFW公开竞赛取得了99%以上的精度,但是在视频监等实用场景下的1:N距离真正实用还有一段路要走,尤其是在N很大的情况下。

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    技术发展及实用设计

    ,在视频监、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等向创造了诸多成功应用例。 表1 经典法及其在LFW上精度对比技术要在实用实现高精度的,就必须针对的挑战因素如光照、姿态、遮挡等进行针对性的设计。 图4 技术多patch划分主要是利用不同patch之间的互补信息增强性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的性能。 图5 实用流程图总结本文简单总结了技术的发展历史,并给出了实用设计的参考。 虽然技术在LFW公开竞赛取得了99%以上的精度,但是在视频监等实用场景下的1:N距离真正实用还有一段路要走,尤其是在N很大的情况下。

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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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    表情】基于回归模型的表情

    前面几篇专栏,我们介绍了有关基于图片视频的表情的相关内容,这两个领域采用解决分类问题的法来对表情进行。 前面提到的表情研究,数据的表情标签被定义为若干类基本的表情,基于图片视频的表情法也都是围绕“表情分类”来开展相关的工作。 这种通过把表情转换为离散标签并以分类的形式出表情类是当前大部分表情研究最主流的一种研究式。 图1|RAF-DB部分数据示例??图2|不同细粒度表情分类式在基于连续模型的表情领域,二维连续模型是最常用的定义表情的式(如图)。 具体实现法可参考前面专栏基于图片视频的表情法,其的一些法只需要将输出从分类概率转换为连续值,更换回归任务的损失函数即可同样适用到基于连续模型的表情

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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。 resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR); 变换后的图像进行直图均值化处理 equalizeHist(gray, gray

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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 注册即将一张图片信息,提取出特征值,将该特征值与员信息建立联系。 (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。 注册注册可以说是整个流程的基础,原因不言而喻,来看看官demo是如何处理的。PS:demo非常简单,我们不做过于详细的解释,只介绍流程。 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 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法,而调取API我们则需要手动封装法调用已封装好的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? 这样的返回其实也是可以的,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂性,所以其实还有一种可以在用户不存在的情况进行将该静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE 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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