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之Python技术--face_recognition模块

top_lip,bottom_lip代码:python# -*- coding: utf-8 -*-# 自动特征# filename : find_facial_features_in_picture.py facial_feature in facial_features: d.line(face_landmarks, width=5) pil_image.show()2、find_face文件夹 不仅出来所有的 ,而且可以将其截图挨个显示出来,打印在前台窗口代码:python# -*- coding: utf-8 -*-# 图片中的所有并显示出来# filename : find_faces_in_picture.py 文件夹 通过设定的图片未知图片中的 python# -*- coding: utf-8 -*-# 鉴定是哪个 # 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install ord(q): break video_capture.release()cv2.destroyAllWindows()5、boss文件夹 github开源项目,主要是结合摄像头程序+极光推送,实现摄像头中的

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| Java 实现 AI技术 - -附源码

《Java 实现 AI 技术 - 语音》《Java 实现 AI技术 - 网络爬虫功》《使用 Java 实现AI技术-图像》 需求: 登录使用登录、录入功 技术点 & 开发具: Myeclipse、JDK1.8、Tomcat8、SSM框架、HTTPS、JSON、jsp、百度云: 是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 用摄像机或摄像头采集含有的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪,进而对检测到的进行的一系列相关技术,通常也叫做、面部。 技术流程: 图像采集及检测 图像预处理 图像特征提取 匹配与算法: 基于特征点的算法(Feature-based recognition algorithms) 基于整幅图像的算法 2:创建应用之后,进入应用内,点击编辑,将等功进行授权 ?3:新建一个web project,如下图:?

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    【iPhone X重磅发布】携A11芯片登场,9大特征

    【新元导读】苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10)。这款用进行解锁的新iPhone 可是苹果AI属性最强的一个产品了。 增加了解锁Face ID的这款新手机,应该是迄今为止这家最受关注的手机生产商推出的最AI的一部手机了。首先,这是一部全屏幕的、没有Home键的iPhone,支持无线充电。? iPhone X 最值得关注的一点便是通过进行解锁,这在苹果发布会之前就已经传得沸沸扬扬的功终于得到了确认。苹果解锁9大特征? 该芯片赋的最重要的事情就是使 Face ID 身份认证功够快速,从而解锁 iPhone X 或进行购物。????这个消息并不出乎意外。 苹果第一篇公开的论文:关于,CVPR 2017最佳论文苹果在7月20日推出名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客,对苹果来说,做一个专门介绍他们的研究论文的博客还是挺新鲜的

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    VS虹膜机器大比拼!

    在歌颂机器永恒的爱的电影《Artificial Intelligence: AI》中,功为“给予无子家庭情感陪伴”的型机器大卫,一直铭记着自己类母亲的样貌。 而这些影视作品中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。 用利用的机器早在2012年就已问世,当时中科院自动化研究所研制出一款的机器,通过一次基本信息的录入和扫描,它就认出靠近的是谁,还够根据这此前输入的信息与他进行互动。? 研究表明,虹膜的准确率远远高于指纹、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。并且虹膜系统性非常优异,除了眼盲,几乎适用于所有。 未来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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    还敢闯红灯?慧城市

    对闯红灯行为现场抓拍不过随着技术的发展,这个管理难点有可被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用系统,对行和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。 目前,宿迁已在10个路口安装系统,曝光了580次的行和非机动车闯红灯行为,准确率超过90%。准确率超90%? 宿迁在10个路口安装系统不仅抓拍取证 还身份信息在山东济南,2017年的数据显示:行引发的道路安全事故占全部事故的16%;非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。 最近,济南也开始启用系统。?不仅抓拍取证 还身份信息?当红灯亮起时,若有行越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法员头像。 这套系统不仅够实现抓拍取证,还违法员的身份信息。即使在夜间,也清晰成像。除了罚款 闯红灯还将被派路口执勤除了当场的“霸屏特权”以外还有20~100元的罚款不想交罚款?也行!

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    deepface 换技术 学习

    deepface 换技术 学习介绍Deepface是一个轻量级的python属性分析(年龄、性、情感和种族)框架。 它是一种混合框架缠绕状态的最先进的模型:VGG-Face,Google FaceNet,OpenFace,Facebook DeepFace,DeepID,ArcFace和Dlib。 那些模型已经达到并通过了类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。 pythonProject进入环境后在进行安装pip所需依赖,并使用国内源进行安装实现下载加速pip install deepface -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cnsimple使用面部验证此功验证同一或不同员的面部对 若无法下载数据集可以提前下载好数据集,放入到 C:UsersAdministrator.deepfaceweights 目录下面部属性分析Deepface还配备了一个强大的面部属性分析模块,包括年龄,性

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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。 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。 这里在废话几句:FD与FT引擎功大致相同,完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 数组中检测的位置 Rect 与角度信息。 本文有可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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    之头像

    图像的一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习:随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。 但是作为一个学习图像处理的技术,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,作量不大,而且很有意思。我们用下面这张图作为我们的测试图片。? 用dlib的正检测器进行检测,用dlib提供的模型提取的五个关键点。代码如下:#! usrbinpython# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport cv2import dlib# 给img中的头像加上圣诞帽,最好为正def OpenCV的检测-----------------------# # 灰度变换# gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 用opencv自带的检测器检测

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    python-图像

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功非常强大。 pytesseract:图像库。 错误提示的很明显: No such file or directory :”tesseract”这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎二、tesseract-ocr引擎光学字符(OCR, Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。 、消除Bug、优化作。 0:定向脚本监测(OSD) 1: 使用OSD自动分页 2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符) 3 :全自动分页,但是没有使用

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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。 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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    用于星系的为天文学带来新

    【概要】名为“深度学习”的机器学习方法被广泛应用于以及其他图像和语音应用程序,该方法在帮助天文学家分析星系图像及了解它们如何形成和演变方面展示了潜力。 科研员利用来自模拟的输出结果生成被模拟星系的模拟图像,就像使用哈勃空间望远镜对其进行观测时看到的一样。模拟图像被用于训练深度学习系统,使其之前在模拟中确定的星系演变的三个关键阶段。 需要特指出的是,本研究中使用的模拟不包括来自活跃星系核(galactic nuclei)的反馈(中心超大质量黑洞吸收气体时,通过辐射注入量)。 “VELA模拟在帮助我们理解CANDELS的观测结果方面取得了很多成功,”普里马克说道,“尽管没有拥有完美的模拟,但随着我们继续这项作,我们将不断开发出更好的模拟。” 深度学习和其他机器学习方法可成为理解这些海量数据集的强大具。“这是在天文学中使用高级的激动心的阶段的开端,”库说道。

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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)?

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    What-

    说到指纹,用过它的都知道,只要在指定区域用手指一轻轻碰,就解开锁屏。但是说到不常见的,相信大家对此就很陌生了。不过没关系,现在就由小编帮你了解一下。起飞? ,并使结果具有实用化的率和速度;“系统”集成了、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 ,其核心技术的实现,展现了弱向强的转化。 迅速发展起来的一种解决方案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,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性超过三维图像。 )、orl数据库、麻省理学院生物和计算学习中心数据库、埃塞克斯大学计算机与电子程学院数据等。

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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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    Android 注册

    但是在面对特殊的应用场景时,的功还是有一定的用处的,比如在考勤领域。 这些平台都有一个共同的缺点,就是依赖网络,所有操作都是调用云端接口,需要良好的网络环境才实现的注册与。 这对于签到考勤这一场景(需要较快的速度、设备可处于无网络状态)还是很不方便的,另外他们都是收费的。所以本文将介绍另一个功完备,性还算不错的第三方开发具,虹软中国,而且它是免费的。 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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    地下的检测系统

    检测系统对进入施现场的员进行,当检测到是施现场员时门禁自动开启,员进入施区域,否则不予放行。 2.jpg  地下的检测系统最大程度保证验证结果的精准度,确保安全生产区域内部员通行安全性及提高效率,提升安保级及规范管理,同时可以大大减轻管理员的作量。 施区域用检测系统更方便对的进出进行管理,既提高了作效率,又避免了冒用他身份通行的行为发生,可防止外来员闯入盗取破坏施区域财产,还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。 场景模式应用  联动门禁模式  在施区域入口处部署检测系统,当要进入作区域进行作时,需先进行实名制匹配,否则将无法开启门禁,防止外来员冒用他们身份证行为,还可以形成统计报表统计每天进出施区域的流动情况 在建筑地施现场部署检测系统,不仅方便对施区域进出管理,还可以防止外来员冒用他身份通行。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理,有效预防事故的发生。

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    1.机器学习简单了解刚开始接触的时候,大家肯定看到了一些名词:、深度学习、机器学习...what??哈哈,先来简单的给大家解释一下这三者的区,再来谈论其他的问题。 说的简单一点,机器学习是的一个实现途径,深度学习则是机器学习的一个方法发展而来。是一个庞大的系统,它有很多的分支,比如计算机视觉、语音、文本挖掘、机器翻译、机器这些。 这些在生活中大家也经常使用,比如面部、谷歌翻译、小机器等等这些。它们都是不同的分支,但同属于必备三要素:数据、算法、计算力。 这也就是为什么如此火爆,但是过了许久,才缺口仍然如此巨大,数学力是一道难以逾越的门槛。那么我们先从机器学习入手,开始了解吧。 它的作流程是:获取数据、数据基本处理、特征程、机器学习(模型训练)、模型评估。特征程:使用专业背等知,处理数据,使得数据更容易被机器

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    Python实现简单的视频检测入门基础!

    前言其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行,比如通道门禁考勤系统、动态跟踪系统等等。 案例这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar特征分类器,通过读取一段视频来其中的。代码实现:?动图有点花,讲究着看吧:?如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可:?

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