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关键词

测试

01 测量的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他误作指定员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定员误作其它员的概率 02 影响性能的因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比: 1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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系(2):

黄金圈思维思考法则: 第一个层面是what, 也就是事情的表象, 我们具做的每一件事; 第二个层面是how, 也就是我们实现我们想要做的事情; 第三个层面是why, 也就是我们为什么做这样的事情 比,很多就是颜值高,能够凭此获得更多的相关信息,而你却不能这要坦然面对;有些天生右脑发达,议顺势而为。很多特长或者优势也是在持续的锻炼和强化过程中立的。 ️ (3)储存 我们需要找到工具,将吸收、筛选后的知和信息进行记录和储存。比我看过哪些书,我看完这本书后哪段文字需要特截图保存。 小说、艺术品、新产品、新技术等等发明、造往往就在这样的背景下横空出世的。 知系的宏观流程上,但实际运用中是循环往复,不断构、变化甚至坍塌,然后再构甚至重构......但请记住自己的方向。 知系构工具应该具备以下条件: 一、为用户提供现存已有的公共知数据库,方便用户获取、链接; 二、造一个分享交流的环境,让用户在与他接触当中获得知; 三、为用户提供储存、整理、造知的工具,

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    java中议收藏」

    今天说一说java中,希望能够帮助大家进步!!! 首先,我们看一下窗都有哪些要素,以windows下的【记事本】为例:我们新一个记事本,会看到标题,大小,位置,关闭方式 所以我们用代码一个窗,也需要这些要素,前提:在Java中,我们需要继承 )方法 第三步,给窗设置大小和位置,我们可以使用setBounds()【setBounds()传入4个参数,前两个是窗的位置,后两个是窗的 大小】,将大小和位置一起设置,也可以使用setLocation ()设置窗的位置,使用setSize()设置窗的大小 注意:窗的位置,是以电脑屏幕左上角为原点(0,0)的坐标系 第四步,设置窗的关闭方式,使用setDefaultCloseOperation () 最后一步,也是特重要的,我们虽然上面好窗了,但是我们并没有设置让窗【显示】,所以你现在运行程序,窗是显示不出来的,我们还需要加一句setVisible(),传入的参数为true;

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    浅谈

    有的知仅须停留在知道,有的则需要运用并且新。 知系的作用 16 年美国生物学科学家估算大脑的存储容量约为 1000 万亿字节,相当于 1000TB。 但同样容量的数据为什么在检索、使用的时候,脑却远比电脑低效呢?检索从数据表的角度理解是索引和表结构,使用从代码的角度理解是类的封装和继承。立知系,目的是立类似电脑的数据存储和应用结构。 从而认知知全貌及迅速找到知的关联。  前者用于查漏补缺,后者则用于知的高效检索及组合使用。 构系的步骤 整分为 4 步:找方法、框架、收集知、学习方式。 很多时候我们并不是不会解决问题,而是缺少解决问题的方法,构系也是此。 ? 在构之前,我们应找到自己的普适性方法。 早在 2300 多年前,庄子曾经说过以有限的生命追逐无限的知,那么一定会失败。搭系的目的在于圈定范围、有序学习。 1)明确系目标 目标决定了我们要立什么样的知系。

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    教程 | 自定义数据集

    然而,对于大多数来说,我们希望出的脸往往不包含在任现有数据集中,例:我们自己的、朋友的、家或者同事的脸图像。 自定义数据集 本教程中,我们将介绍 3 种自定义数据集的方法。 最后,我们将讨论手动收集脸图像,以及这种方法时是适用的。 让我们开始构数据集吧! 方法 1:通过 OpenCV 和 webcam 进行脸注册 ? 最后一种自定义数据集的方法也是最不可取的一种,是手动寻找并存储脸图像样本。 总结 本文介绍了三种为任务自定义脸数据集的方法。 你具会选择哪种方法完全取决于你自己的应用。

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    OpenCV4.5.4 DNN模块使用介绍--快速搭一个系统

    导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中模块的使用和简易系统的搭,供大家参考。 背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的脸检测和添加到modules/objdetect中,具更新介绍下: OpenCV4.5.4更新了! 系统搭 上面介绍的是搭一个脸比对应用,那么一个系统?步骤又是什么? 我们首先要知道一般分为1:1和1:N。 1:1核心就是脸比对,比典型的刷卡系统,需要在刷卡(比工牌,包含姓名等信息)后做,其实就是去找对应路径下的脸图片或脸特征和当前的脸特征做比对,来校验卡和是否一致,常用于公司的考勤打卡系统 下面是使用OpenCV DNN模块做的一个简单视频应用,截取舌战群儒片段,选择张昭和诸葛亮图片先提取特征,然后每一帧取比对,判断相似度,标注结果:源码素材与其他应用内容讨论,有需要可加入知星球中获取

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    高铁新系统,做到整容也可以逃犯?

    用数学的语言来说,中最主要的工作就是把这些 172800 维空间中的向量转换为 20、50、100 维空间中的一组向量。这样转换的好处是什么呢?下面我们用一个具例子来说明。 关于高铁新系统的新闻中还提到,“作案后的犯罪分子,即使整容,也能够被”。很多的第一反应是“这也太不可思议了吧?整容之后肉眼都未必认得出来”,这话只说对了一半。 ” [10]),但是从另外一个角度上讲,相比于整容前后的区,不同个的脸部区或许还要更大,而系统说到底是要找出相似度最大的系统是否能准确无误地出逃犯,现在还不好说,特是对于我们这样有着十几亿口的国家,因为目前任系统应该都没有处理/索引过此大量的不同个。 高铁新安装的逃犯系统效果,就像铁路网上订票系统一样,还得通过实践的检验。

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    教程 | 使用TensorFlow API构视频物系统

    选自Medium 机器之心编译 参与:李泽南 在谷歌 TensorFlow API 推出后,构属于自己的图像系统似乎变成了一件轻松的任务。 本文作者利用谷歌开源的 API 中 MobileNet 的组件很快开发出了图像和视频内物的机器学习系统,让我们看看她是怎么做到的。 市面上已有很多种不同的方法来进行图像,谷歌最近开源的 TensorFlow Object Detection API 是其中非常引注目的一个,任来自谷歌的产品都是功能强大的。 主要步骤下: 使用 VideoFileClip 函数从视频中抓取图片。 fl_image 函数非常好用,可以用来将原图片替换为修改后的图片,我把它用于传递物的每张抓取图片。 当然,它还有一些可以提高的空间,下图所示,它几乎没有出鸭子的存在。 ?

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    自己的知系?

    ,问题的关键能保持知的持续性呢? 而把学到的东西积累下来,才是平时应该坚持写笔记的原因。因为记录的过程其实就是对知的思考加工再造的过程,通过自己的语言和方式进行表述,会加强深刻的记忆,同时也会发掘出原本没有注意到的点。 以不懂的的眼光看待知其实是最好的方式,他们会提出令觉得很奇葩的问题,而清晰地回答这些问题,就是考验自己对知是否真正理解了,而且对于不懂的的解释用不了那些高大上的词,对于高端技术词汇辞藻堆砌的文章我是深恶痛绝的 ,完全不说话,所以用最通俗的语言解释技术问题,才是对技术和语言能力的一个考验。 写博客的目的就是把学习过程中的思考和资料收集,一方面可以帮助有相同需求的,另一方面用来梳理和积累起自己的知系,实现在学习中的输出过程。

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    Face Recognition 测试

    已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见?? 这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们去测试呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ? 02 影响性能因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比: 1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。

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    Face Recognition 测试

    01 测量的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他误作指定员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定员误作其它员的概率 02 影响性能的因素&解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比: 1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 因为不管是直接对照片检测,还是对活进行检测,最终的目的都是采集脸不同角度的照片。因此果活检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用,也会存在一些漏洞。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    快速搭智能系统(附代码)

    基于的智能技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构我们自己的系统。 简介 本项目构模型将能够检测到授权所有者的脸并拒绝任其他脸,果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。 出正确的面部,则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭方法 首先,我们将研究收集所有者的脸图像。 然后,果我们想添加更多可以访问我们系统的,我们将一个额外的文件夹。我们的下一步是将图像大小调整为 (224, 224, 3) 形状,以便我们可以将其通过 VGG-16 架构。 然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来图像的变化。在此之后,我们可以通过排除顶层来自由地在 VGG-16 架构之上我们的自定义模型。接下来是编译、训练和相应地使用基本回调拟合模型。

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    Zynq-7000 肤色

    Zynq-7000 肤色 1 背景知 在肤色算法中,常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度,cb代表蓝色分量,cr代表红色分量。 在 CbCr空间下,肤色类聚性好,利用工阈值法将肤色与非肤色区域分开,形成二值图像。 : Cb > 77 && Cb < 127 Cr > 133 && Cr < 173 2 zynq-7000的肤色实现 本节工程的立基于《Zynq-7000电子相册的实现》,工程以及arm端代码的编写请参考 2.1 肤色IP的介绍 ? 从总模块图可以看到首先实现rgb颜色空间转ycbcr颜色空间,其次实现肤色。 2.3 实验结果 ? 实验原图1 ? 实验原图2 ? 实验结果图1 ?

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    -- 活检测(张嘴摇头)

    一:简介 最近项目在做了身份证银行卡之后,开始实现和活,其中包括脸入库、脸查找、脸1:N对比、脸N:N对比,另外活运用在安全登录功能。 大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现,在实际项目中使用了讯飞的SDK进行二次封装来实现活。主要实现了张嘴和摇头两个活动作的。 在实际运用中,有很多app为了高度保证用户使用的安全问题,除了常规的账号密码登录之外,相继实现了指纹登录,手势登录,第三方登陆(QQ、微信、支付宝)、刷脸登录,接下里我就和大家分享一下实现的活检测 二:实现思路分析 点击按钮,调用相机 CameraRules类,检测相机权限 初始化页面,摄像页面,张嘴数据和摇头数据 开启,脸部框 脸部部位,脸部判断是否检测到脸 检测到脸之后 SDK下载 因为项目中使用到讯飞SDK,需要去讯飞开放平台应用,下载SDK。 ? 11.png 2.

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    一年之计:系?

    果是专业的DBA可能会通过show processlist看具连接在做什么,比看到这些连接状态是authentication状态,然后再通过Google或者对这个状态的理解知道连接的时候MySQL —5— 场景式学习 前面提到的对知的深入理解这有点空,才能做到深入理解? 而学其它知就好通畅多了,我觉得这里最主要的是我们对TCP缺乏感,比没有几个工程师去看过TCP握手的代码,也没法想象真正的TCP握手是在电脑里运作的(打电话能给你一些类似的感,但是细节覆盖面不够 果这个时候你一边学习的时候一边再用Wireshark抓包看看三次握手具在干什么,比抽象的描述实在多了,你能看到具握手的一来一回,并且看到一来一回带了哪些内容,这些内容又是用来做什么、为什么要带,这个时候你再去看讲解的理论顿时会觉得好理解多了 还有一些知、工具一旦掌握就能帮你贯穿、具象、理解的知点,比网络知系中的wireshark;理工科中的数学;知系中的学习方法、行为方式。我们要多去发现这些知、工具(how?)。

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    一年之计:系?

    果是专业的DBA可能会通过show processlist看具连接在做什么,比看到这些连接状态是authentication状态,然后再通过Google或者对这个状态的理解知道连接的时候MySQL 4 场景式学习、感的来源、面对问题学习 前面提到的对知的深入理解这有点空,才能做到深入理解? 而学其它知就好通畅多了,我觉得这里最主要的是我们对TCP缺乏感,比没有几个工程师去看过TCP握手的代码,也没法想象真正的TCP握手是在电脑里运作的(打电话能给你一些类似的感,但是细节覆盖面不够 果这个时候你一边学习的时候一边再用Wireshark抓包看看三次握手具在干什么,比抽象的描述实在多了,你能看到具握手的一来一回,并且看到一来一回带了哪些内容,这些内容又是用来做什么、为什么要带,这个时候你再去看讲解的理论顿时会觉得好理解多了 还有一些知、工具一旦掌握就能帮你贯穿、具象、理解的知点,比网络知系中的wireshark;理工科中的数学;知系中的学习方法、行为方式。我们要多去发现这些知、工具(how?)。

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    独家 | 戏弄系统

    本文通过对系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在,并对系统在类社会中的广泛使用的现状提出了设性的意见与议。 通过使用机器学习,他们了一张由为同一个的照片,却被算法成为了其他——这相当于欺骗了机器,使得某些在禁飞名单上的正常登机。 尽管此,考虑到算法的高度相似性,他认为这种攻击在实际的机场系统中也很有可能发生。 第二,今的攻击需要大量的时间和资源。CycleGAN需要很强的算力和技能经验去训练和执行。 这项技术也已经广泛用于政府和一些企业机构,例执法、招聘和活动安全——尽管很多团已经呼吁暂停这种发展,并且一些城市已经禁止使用这项技术。 有一些技术尝试去颠覆工智能公司Kneron的研究员还展示了面具能欺骗那些已经在世界各地投入使用的系统。 McAfee的研究员说他们的目标最终是证明这些AI中的固有漏洞,并明确类必会处在这个循环之中。

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    企业和团队高效实用的知管理

    因此,今天我们就来聊聊企业和团队组织立起自己的知管理系。 首先提到的是“知管理系的设原则”,因为在不违背原则的情况下,才能出更好的知管理系。 讨论完知管理系的原则后就要进入今天的正题了:高效实用的知管理系? 管理系 我们可以先立自己的“知库”,类似于呼叫中心的“知库”。 还是管理团队TOPIC模型的例子: 在讲之前,我们需要先学习什么是“TOPIC模型”;当你认为自己学习的差不多的时候,你想象下果是面对一个没有任管理团队基础的,你是否可以向他解释清楚“TOPIC模型 借助工具 以上讲到了知管理系的原则与方法,也提到了需要使用一定的知管理工具来辅助,那么在这里就给大家推荐一个知管理系的软件,Baklib。 四步库: 依据目前的形势,对于企业和团队来说,搭管理系刻不容缓,否则将会落后于行业或者你的竞争对手。 果你还没有进行知管理,那还不赶快动起来。

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