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腾讯应用实践

为什么这个章节,一上来先谈计费,因为通过计费,我们可以更直接的认清楚“” 的核心功能,同时也是需要强调,“”产品的报价还是需要从客户应用场景出发,才能给出更合理的报价;(如下示例;腾讯后付费计价概述 比对&验证: (腾讯产品特点)在腾讯存在这样一个产品特殊点,所以做特殊的说明,就是在1:1场景下,是有两个服务的,一个是比对,一个是验证。 “此” 是否是“员库”中的某个,这个功能是和腾讯下“员库”接口打通的。 员库管理:(腾讯产品特点)我们在腾讯中看到的“员库”功能,这个功能如上文提到的,配合“验证” 和“搜索”帮助客户建立“员库”,他的主要计费内容是“创建员”+“增加” 两个调用次数合并计为 以上是中常用的产品功能,以及就腾讯产品做了相关介绍。往往在一个应用场景架构中,是多个能力的集合,在计费报价上也是依托实际架构中用到的服务进行评估。

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Java工具集-百度工具类

:将用户照片存入库中〉 * * @params : * @return : java.lang.Boolean * @author : cwl * @date : 20191231 10:00 * public static Boolean faceRegister(String userId, String image) { 注册 JSONObject res = client.addUser true : false; } ** * 功能描述: * 〈更新 :更新库中的用户照片〉 * * @params : * @return : java.lang.Boolean * @author : cwl * @date : 20191231 10:01 * public static Boolean faceUpdate(String userId, String image) { 更新 true:false; }else{ return false; } } ** * 功能描述: * 〈查找:查找库中最相似的并返回数据〉 * 处理:用户的匹配得分(score)大于80分,即可认为是同一个用户

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    腾讯开发微信小程序

    一、实现方式前端调用相机组件实现在线采集,通过采集到的图片的base64字符串调用开发侧实现的腾讯函数,然后将结果回调到小程序页面中。 文件,新增 cloudfunctionRoot 字段,值为刚才创建的本地函数根目录名称 image.png image.png第三步:创建函数并配置tencentcloud-sdk-nodejs packages from 194 contributors and audited 186 packages in 13.832sfound 0 vulnerabilities image.png 第五步:在函数目录下的入口文件 index.js中实现-检测与分析的API调用Demo,然后上传Demo至函数入口文件const cloud = require(wx-server-sdk) 引入开发服务的内核 数据传递应该先声明var that=this,然后再嵌套函数,如wx.request中使用that.setData来传递数据camerac.json{ navigationBarTitleText: 开发在线测试

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    腾讯接口常见问题解析——搜索相关

    【用户问题】:希望在使用库结合搜索的时候能返回图片。【答】:很抱歉暂时不能啊!但是,我们还是希望能实现用户桑迪的想法的啊,所以我尝试给出如下两个解决办法。 如果认真通读了搜索的相关文档 https:cloud.tencent.comdocumentproduct86732798你一定会发现,还是没看出来怎么办,对,我也没看出来怎么解决。 image.png不过,熟悉下文档总是好的嘛(因为我们的文档也不定期更新哦)o( ̄▽ ̄)o好消息要说一下,如果您只是想可视化搜索的历史操作,您可以移步搜索控制台: image.png腾讯于2019 年8月1 号新增了搜索的可视化操作界面。 作为入参,从本地员库里找出这个图片啊,酱紫就可以实现很多功能了。比如,相似搜索,还可以多张一起搜索,最多支持到10张,能最多搜出来100张哦。 image.png下回再见!!

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    奇点SDK获权威肯定,排名全球第5

    日前,在国际权威海量数据库MegaFace中,奇点以93.82%的最新成绩在100万级测试中位居全球第五,实现200毫秒内快速完成比对,并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。 技术已成熟应用目前市场上还缺少成熟落地的使用或商品技术的无零售技术服务商,基本尚处于实验或宣传阶段,并未规模化使用。 据了解,奇点技术已在很多无零售场景落地了,其算法模型经过了实地考验。 史健强调:“在零售方面,我们把AI技术中和商品落地到场景了,目前错误率为零。的速度已达到200毫秒以内。” 奇点创始兼CEO张金银表示,Face ID未来会像二维码一样被普遍应用,就奇点技术来看,它可以准确超过10种的属性,如性、年龄、表情、饰品、胡须、面部动作等,在国内首屈一指。

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    范锦:腾讯系统在传统行业的应用与落地

    本期沙龙从构建图像系统的方法切入,讲述腾讯、文字核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场工智能领域的技术开拓实践之旅。 刚才提到腾讯技术,接下来我想从我们的产品和技术两个角度给大家介绍一下腾讯具体的技术的具体实现以及具体的应用场景。 image.png image.png 腾讯公有的大致架构大致是这个样子。 image.png 前面介绍了一下腾讯的产品和技术架构,实际上大家可能会有一个疑问,现在炒的这么火,到底它有没有一些实用的价值呢? 腾讯系统在传统行业的应用与落地-范锦.pdf

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    腾讯接口常见问题解析——静态活体检测相关

    与动态活体检测不同,静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来。一般应用在防攻击不高的场景中。 image.png 静态活体检测常见问题解析最近关于子产品的静态活体检测遇到有用户反映接口调用后返回值为0的问题。 其实是因为,在日常线上应用中,真活体样本(正样本)与非真直接拍摄的样本(负样本)存在着特征区。 参考官方文档可知:与动态活体检测的区是:静态活体检测中,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来。如果对活体检测有更高安全性要求,请使用核身·智慧眼产品。 如果是安全要求级较高的支付或者政务类用途使用的话,请使用核身·智慧眼产品。。

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    新闻动态 | 腾讯优图输出视觉AI能力,助腾讯API调用量国内第一

    近日,国际数据公司(IDC)发布《中国工智能服务市场研究报告(2019)》,报告显示腾讯AI公有市场份额进入国内前三,API调用量国内第一。 从调用量以及营收来看,在领域,腾讯依托核身、特效、融合能力,市场表现全面领先国内其他厂商。 腾讯优图联合腾讯推出的核身解决方案,将身份证OCR+活体检测+比对三合一,实现了远程开户功能,只需要一部智能手机,就能安全、有效地解决实名制远程用户核身验证的难题。 腾讯优图为其提供AI核身技术支持,此技术具备身份证OCR、活体检测、1:1比对功能,其中比对在2017年的 LFW 测评准确度高达99.80%,准确率业界领先。 基于优图领先的视觉AI算法,腾讯联合合作伙伴打造的AI自动缺陷分类系统,应用于制造业的质量检查、质量控制,该系统单张图片只需要500-600毫秒,对比工判片,AI速度提升5-10倍,每年可以为华星光电节省超千万元的成本

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    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,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追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 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 流程整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 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,一一的与我们程序中原来存储的特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

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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。 必选参数,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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

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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图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    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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    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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    What-

    ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 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:图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及匹配与就是将待特征与已得到的特征模板进行比较,根据相似程度对的身份信息进行判断。 算法?一般来说,系统包括图像摄取、定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。

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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 检测视频中的8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 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 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 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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    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》两篇博客中,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。 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 faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

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    Android 注册

    但是在面对特殊的应用场景时,的功能还是有一定的用处的,比如在考勤领域。 该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及。 这些平台都有一个共同的缺点,就是依赖网络,所有操作都是调用端接口,需要良好的网络环境才能实现的注册与注册即将一张图片中的信息,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,如果特征集合中存在该信息,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中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。if (!

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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。 首先我们一样先调取检测接口试试水:检测接口:我们先来看看文档对该接口的介绍:? 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实现中的注册,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中去进行应用呢? 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,所以其实还有一种方案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 ,判断其中的是否为二次翻拍(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。) 到这里其实SDK关于的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口,必须账户进行企业实名认证才有权限调用,在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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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 stop3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... export default { name tracker,video,context,canvas){ 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) { if(rect.x){ that.first

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

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