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Android脸特征

本文我们接着来看看,在完成了脸注册之后我们该如何出用户的脸特征,从而通过获取用户信息。 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 脸追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中脸追踪 FT 与脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程 整体上比脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 本文有可能是这次文章的最后一篇了,但我标题上的是中,下一片文章可能会介绍下我在实际使用虹软 SDK 中遇到的问题以及解决方法(目前还没投入到项目中使用)。

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降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测脸 # 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   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次重叠才认为脸存在   minSize = (1,1),#寻找脸的最小区域 ) # 处理脸探测的结果 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,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脸图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    What-

    起飞 ,是基于的脸部特征信息进行身份的一种生物技术。 ,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,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征的最新应用 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 这项技术在近两三年发展迅速,使技术逐渐走向实用化。 技术流程 系统主要包括四个组成部分,分为:脸图像采集及检测、脸图像预处理、脸图像特征提取以及匹配与算法 一般来说,系统包括图像摄取、脸定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。

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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中特有的,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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    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 脸检测 6 检测多张脸 7 检测视频中的脸 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 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 /trainer.yml') # 准备的图片 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) #

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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,来管理和脸,该软件包使用dlib中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中的图片进行操作。 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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    Tensorflow | MNIST手

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST手案例为例来说明 原始的网址:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials (x) = \frac{exp(x_{i})}{\sum_{j} exp(x_{j})} 这样得到的结果便是概率,从而获取了是0-9这10个数的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类

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    Softmax 数字

    TensorFlow 入门(二):Softmax 数字 MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的手数字组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些手数字的图片进行分类,转成0~9一共十类。 ? 这里手数字为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。 Softmax的好处在于可以把每个类归一化到[0, 1]之间,且所有类的概率之和为1,这样我们可以从中选择最大概率的jjj,来表示模型的输出类。 关于Softmax的推导可以参看这里。 我们第一层采用Logistic Regression,一张图片总共有(28 x 28)784个特征,每个特征与一个参数相乘,代表这个特征在此类上的贡献,可以参看上图。

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    kaggle-数字

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    TF.Learn 手文字

    其实notebook就在主讲的Github页(https://github.com/random-forests/tutorials)上 可以用这个Chrome插件:npviewer(https://

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    tf28: 手汉字

    本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国练习的数据集-手汉字数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network汉字。 汉字要把洋文难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有法,每个风格多样。 ,它还共享了其它几个数据库,先mark: 行为分析数据库 三维脸数据库 中文语言资源库 步态数据库 掌纹数据库 虹膜库数据 手汉字的样子: import os import numpy 由于时间和系统资源有限,我只使用数据集的一部分(只最常用的140个汉字)。 Share the post "TensorFlow练习22: 手汉字"

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    用Tensorflow

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    KNN 手数字

    sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 手数字 fileNameStr = testFileList[i] # 去掉 .txt fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # 第一个数字是类 《机器学习实战》[美] Peter Harrington 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/分类-读笔记/KNN-num-recognititon/ 版权声明: 本博客所有文章除特声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。

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    VS虹膜,智能机器技能大比拼!

    看来自我并没有我们想象中那么简单,但是在2012年的时候,没有大脑神经的机器却能意到这点。 据悉,耶鲁大学曾研发出一款思考型机器——Nico,它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身,认自我。 不过对于机器而言,比起认自我,认才是更为重要的能力,特是用于进行机交互的时候。 而这些影视作品中智能机器的方法已经成为现实,现在,通过和 虹膜两种方法,机器可以认不同的。 研究表明,虹膜的准确率远远高于指纹、脸等。虹膜的错误率极低,出色的虹膜算法可以达到120万分之一,甚至500万分之一。并且虹膜系统性能非常优异,除了眼盲,几乎适用于所有。 未来智能机器的主流方向或许就是科技感十足的虹膜。只有把误的几率降低到几乎为零,才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展,也许有比虹膜更好的方式出现,提高率。

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    懂点

    但是作为一个称职的咨询顾问不仅要懂本行业的知,还要能够掌握十八般武艺,什么大数据、物联网和AI样样精通,做片子,代码无所不能。 那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点: 一、技术的简单认知 二、的应用场景 一、技术的简单认知 我们来看看技术的原理是怎样的,首先我们了解下的大致流程 ? 但是随着的场景增加,我们在前首先要检测图像中是否含有脸。 5.活体鉴 生物特征的共同问题之一就是要区该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹系统需要区的指纹是来自于的手指还是指纹手套,系统所采集到的脸图像,是来自于真实的脸还是含有脸的照片 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中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,脸认证用来门禁和手机解锁等。

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    机器学习三行-手数字实战

    前面三个系列我们分从机器学习入门,洞悉数据,已经数据预处理,回归建模等方面进行了系统的学习。 今天我们根据mnist手数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类,旨在通过这个分类项目的学习,一起学习分类的相关知和技巧。 其实每一条数据都是一副28x28的图片,784个特征就是784个像素灰度值(0-255),我们可以通过matplotlib中的imshow()函数来查看其中的样本:如下图,给大家一个感官的感受: 从上图可以看出,手的数字还是五花八门的 聪明的你可能已经发现问题了,有些可能会说在10个数字中,随机给出一个数字判断是不是为5,只要我一直猜非5也会有90%的概率猜准确的,事实如此。 (如需更好的了解相关知,欢迎加入智能算法社区,在“智能算法”公众号发送“社区”,即可加入算法微信群和QQ群)

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    电子丨《工智能:语音理解与实践》

    ▊《工智能:语音理解与实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子售价:79.5元 2020年11月出版 本是全面且深入介绍语音及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习:语音实践》相比,《工智能出版工程 工智能:语音理解与实践》在它的基础上做了大量改,并对内容有大幅补充,详细总结了新的语音算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术 本首先概要介绍语音、口语理解和机对话的基本概念与理论:接着全面深入地依次详述传统声学模型、深层神经网络在语音中的应用及分析、先进深度学习模型在语音中的应用、高级语音方法、复杂场景下的语音 中涉及的所有算法及技术细节都有详尽的参考文献,提供了深度学习在语音和口语对话理解中的应用全景。 适合有一定机器学习或语音基础的学生、研究者或从业者阅读。

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    到行,下一个风口

    在LFW超越能力之后,就很少有重大的突破了,逐渐转向视频中脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 和 的异同 行 是用一个摄像头下的照片 去认其他摄像头下是否再次出现了这个。 需处理摄像头的viewpoint变化,行的姿态变化等。 是给定pair,去是不是同一个,或者找到照片库中见过的。 行落地的产品很少, 而的大量应用已经落地 ? 之前学界研究的少 多摄像头/跨摄像头问题。 以上是造成行 在学界火的原因吧。 能不能用做重? 理论上是可以的。但是有两个原因导致较难应用:首先,广泛存在后脑勺和侧脸的情况,做正脸的难。

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    PaddlePaddle之手数字

    ,之前遇到的所有的框架,都有很多种安装方式,非常方便,所以这个唯一支持docker让觉得非常诡异 = =! 不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有呢? 对于新手来说,最简单的安装方式就是: CPU版本安装 pip install paddlepaddle GPU版本安装 pip install paddlepaddle-gpu 用PaddlePaddle实现手数字在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout,阈值设为0.5。 这次训练的手数字数据量比较小,但是如果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。 2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。

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