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Android,你也

概述 AndroidAPP事例,大家可以考一下。注意这不是一下特完整的项目,只有安卓端程序,缺少后台的程序。但大家也可以学习下吧。举一反三 功能 支持、1:1比对、1:N比对。

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Android特征

本文我们接着来看看,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。 本文有可能是这次文章的最后一篇了,但我标题上写的是中,下一片文章可能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 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(   image,#必选数,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 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 image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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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、

    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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    What-

    起飞 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 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。 但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,效果急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像,和热成像。但这两种技术还远不成熟,效果不尽意。 图像采集:不同的图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备自动搜索并拍摄用户的图像。 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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    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 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 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,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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    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。 鉴于本文实质是我理解这一需求的一个思维过程,所谓文章整体比较墨迹,干货部分我加黑处理,大家可以选择性阅读。 (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 (! ,并且将特征信息保存到本地,这个数据将用于获取员信息的流程。

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    腾讯应用实践

    ) 在一些较复杂并且对于精度较高的场景下,检测是提高率很重要的基础,在下文介绍的“比对” “搜索” “验证” 等功能, 都需要“员库”中存在一定质量的样本数据。 但如果没有任何的预置数,那我们需要通过检索来实现,摄像头或者提交照片和员库中百万用户照片比对,找出相似度最高的员照片并且设定相似度超过一定阈值的情况下,判定此为某员,从而通过验证,生活中小区门禁 在其他厂商可能不同时存在这两个功能,因为他们能力相似,那在腾讯我们需要简单区下; 腾讯比对,仅1:1 两张图片中的相似度结果输出, 腾讯验证,两张图片中进行对比验证结果是为了验证 ,而计费也是多个能力打包的价格,单词调用的价格就远贵于““功能的价格,所以在实际生产架构中我们需要设定清楚什么时候使用核身的调用,什么时候使用API 。 但如果我们只是需要部分能力,还是需要采购包含能力的“方案包”才可以,目前腾讯核身产品下分分四个产品包:基础版核身、增强版核身、实名信息核验、E证通,详细产品介绍见:https://cloud.tencent.com

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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。 本篇文章就不一一测试所有接口,着重挑几个接口来自己封装代码调取API获取数据。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,就是添加数action_type: REPLACE 返回的结果只有一张信息,因为该userId对应的只有一张,返回创建或更新时间。接下来贴上请求数和返回数: ? 其他数不多进行解释,接下来贴上请求数和返回数可以自行理解: ? 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。

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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 正在上传中........... that = this; that.tracker_fun(tracker,video,context,canvas); //open 摄像头,执行tracker_fun( 传入数 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 05===Arduino RXD<==>TX TXD<==>RX VCC<==>5v + GND<==>GND 注意:HC-05的vcc一定要接5v,如果接3.3v,虽然可以亮灯工作,但是接收一次数据后自动断开连接 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);#在百度库中寻找有没有匹配的 if(res == 1):#是库中的 bt_open() print("欢迎你,门已开")

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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,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。 这类效果现在在很多app上都有应用,如美图秀秀、in、Snapchat等,在定位到后,在某些位置贴图,从而形成趣味效果,特是实时视频,贴图跟随,甚至有增强现实的体验。 3、交换 ? 6、边缘融合 步骤5的色彩转换后,两个已经比较接近,但如果直接贴过去,边缘上仍有一些突兀,本demo应用拉普拉斯金字塔融合方法,使边缘更连贯,具体可考 拉普拉斯图像融合 ?

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    懂点

    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 ? 当然除了这些方式外常规采集的方式大致有几种:摄像头、照片、视频录像。 摄像头采集是我们预先安装在门店各个位置的,一般企业帮助商家确认摄像头的安装位置,以便获得更高质量的照片。 3.营销互动 如智慧试衣间,实质上就是基于为顾客提供试衣服务的新尝试。顾客只需在智慧试衣间前“刷”,系统就能根据顾客的相貌、身材,并结合该商店的商品种类,为顾客提供服装搭配考意见。 4. 商家可通过手机app,小程序在员注册时采集数据,也可采集每位进店客户的部信息,获得ID并作为员认定依据。 当下次进入全国任意一家门店时,设备就分析其部特征信息进行身份,可知道他是员、熟客亦或是新客。对于自己的员,店员可提前掌握员喜好,为其提供最精准的服务,增加客户满意度。 ?

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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 在百度智能项目中创建应用 /pip-18.0/ sudo python setup.py install 2.3安装SDK 当你的树莓派装好pip以及setuptools之后,cd到树莓派的SDK目录下,执行一下命令: 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 通过控制台打印输出,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,做一个控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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