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实时人脸识别系统

来源：IBC2021 主讲人：Yuka Kaburagi 内容整理：张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 识别结果 高精度：经过实验证实即使人们戴着面具、头巾或太阳镜，识别过程也是有效的，如上图所示，即使有些地方被遮挡，也能够成功识别。此外，该系统可以区分长相类似的双胞胎。 对于广播业务而言，准确率比识别率更重要。因此我们选择优先考虑准确率。我们系统识别率和准确率的实验结果如下图所示，系统没有过度检测任何受试者。 识别率和准确率 易于操作：即只需要一台笔记本或台式机，在没有网络连接的情况下，人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练，而人脸检测器只需要一张样本图像。

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人脸识别系统FaceNet原理

概述 近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。 在深度学习中，通过多层网络的连接，能够学习到图像的特征表示，那么两张人脸的图像，是不是可以通过深度学习判别其是否是相同的人呢？ Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。 采用端对端对人脸图像直接进行学习，学习从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。 总结 在FaceNet系统中，通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中，并通过设计Triplet Loss，使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近，而不同人脸在欧式空间中的距离较远。

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：

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    简单的Python人脸识别系统

    显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # ') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale (gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle 0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸

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    基于 opencv 的人脸识别系统

    人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。 本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台 ，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。 （3）平滑处理：也叫做“模糊处理”， 为了降噪和图像不失真，本系统采用高斯平滑。 （4）灰度均衡：采用直方图均衡，可以减小不同人脸图像的亮度差别，提高图像对比度。 在处理和搜索到候选方形区域后，接着对这些候选区域进行合并，最后返回一系列足够大的合并后的平均方形区域。 （四）人脸识别 特征提取是人脸识别的关键问题之一。

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    Android人脸识别之识别人脸特征

    本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别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 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    未戴安全帽人脸识别系统

    未戴安全帽人脸识别系统不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行识别，还可以对人脸进行识别抓拍，可以充分满足日益增长的客户需求。    传统的人工监管存在如下缺点：   1.人力成本的增加； 　　2.人工长时间监控易疲劳，致使监控的疏忽、遗漏或者误判安全隐患； 　　3.人工监控和人员情绪、状态、工作状态、性格和生活条件的影响，安全判别带有强烈的主观意识 未戴安全帽人脸识别系统应运而生，不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行告警，还可以对未佩戴安全帽的人脸进行识别、抓拍，方便管理人员对未按要求佩戴安全帽的工作人员进行管理。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （2）系统会按照天、周、月的时间段方式（或用户自定义时间段）来统计报警类别、报警源，显示报警状态是否被处理，并根据以上信息系统会给出相应的报警趋势预测。 　　 当出现告警时对应的摄像机图标便会闪烁，监控人员可以快速定位告警地点。 　　（4）多级用户权限管理机制，让拥有不同权限的用户能够在自己相应的权限范围内使用相应的功能，增加了系统的安全性。

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，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次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    Python系列之三——人脸检测、人脸识别

    之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可 人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。 1.模块的安装 face_recognition 的安装真的很拼人品！！linux系统一装就好，windows系统折腾来捯饬去炒鸡费劲！！

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    Python系列之三——人脸检测、人脸识别

    这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。 首先，这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块，该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild 1.模块的安装 face_recognition 的安装真的很拼人品！！linux系统一装就好，windows系统折腾来捯饬去炒鸡费劲！！

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    基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，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） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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    PaddlePaddle实现人脸识别系统一——人脸数据集的获取

    原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的 所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。 Img中有3中类型的图像文件，其中 img_align_celeba.zip是经过对人脸居中，裁剪，并统一大小为178*178的jpg图片； img_align_celeba_png.7z中的图片跟img_align_celeba.zip 该项目可以分为两个阶段，第一阶段是人脸图片的获取和简单的清洗，第二阶段是人脸图片的高级清洗和标注人脸信息。人脸信息的标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。 person_image_path, main_image) # 获取主图片的base64 main_img = get_file_content(main_image) # 统计相同人脸数量

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    为什么人脸识别系统总是认错黑人？

    为什么人脸识别系统总是认错黑人？ 文 | 木子Yanni 技术不懂什么是种族偏见，人脸识别却一再翻车。 从良民到罪犯，有时候就是这么简单。 奥利弗也是被人脸识别系统比中，被指控把手伸进一台车里，从一位老师手里抢走了手机。 你瞧，在人脸识别的传感器环节，社会责任感同样处于缺失状态。 面对充满缺陷和偏见的人脸识别系统，很多国家的研究机构都在呼吁：“必须立即停止使用这项反乌托邦技术”。 ? 巴达上传了一张提前准备好的高清照片，以为很快就可以完成更新流程，没想到，人脸识别系统竟弹出了一个令人哭笑不得的提示：不能上传张嘴照。 网站对照片有严格规定，比如不能张嘴，不能闭眼，不能做鬼脸等，这些巴达早就知道，只是没想到，人脸识别系统竟“严格”到如此不讲道理的地步。

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    基于Amazon Rekognition构建人脸识别系统

    人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。 对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。 目前人脸识别的api有旷视、百度等，今天我们使用的是Amazon Rekognition提供的api来搭建人脸识别，通过这个api只需要编写一个简单的python脚本就可以进行人脸检测和人脸识别。 识别结果中不仅包括人脸的边界位置，还有人脸的年龄估计、面部情绪、性别等多中信息。 多人脸检测识别 现在我们可以从图片中检测和识别单个脸部，接下来我们想要识别出图片中多个人脸并标记出她们的名字，这样当我们发送一张Twice的新图片时，它可以检测每个成员的面部并显示他们的名字。

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    基于tensorflow的人脸识别登陆系统

    概述 本项目基于tensorflow机器学习，实现web端人脸识别登陆，人脸注册。 提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。 功能 软件架构 tensorflow 用于人脸识别的机器学习 vue web端开发 redis 保存token，因为方便失效 MongoDB 保存人脸已编码的数据和用户信息 flask 用于开发web 接口，和返回静态页面 face_recognition 人脸识别python库，可以从照片中识别人脸 使用 更新记录 下载文章文字内容到txt 下载文章图片 保存HTML文件，并将图片链接指向本地 生成模型，验证图片等 face_login_app 文件夹中保存移动端代码，使用weui+vue，build后的dist代码放入到APP的dist中 vue-element-admin 文件夹为网页边人脸识别登陆前端代码 特别说明 手机端访问摄像头需要https 目前iPhone的页面显示还有问题 每次注册时tensorflow都要进行一次全局训练 下载 下载地址 https://gitee.com/caibojian

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    java 开发 face++ 人脸特征识别系统

    out.close(); 80 in.close(); 81 } 82 } 83 } 84 85 } 人脸识别类 24 int length = faces.size(); 25 26 //识别出多少个人脸，就是循环多少次 27 for(int i = 0;i < length PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> 131 <html> 132 <head> 133 134 <title> Java开发人脸特征识别系统 link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/sg/css/sg.css" /> 23 24 <title> Java开发人脸特征识别系统 " method="post" enctype="multipart/form-data"> 42

    独家 | 如何戏弄人脸识别系统

    本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 研究人员已经证明他们可以欺骗现代的人脸识别系统，使它辨别出一个根本不在那里的人。 来自网络安全公司McAfee的某小组针对一个与目前用于机场验证护照的系统相类似的面部识别系统发起攻击。 同时，他们使用人脸识别算法去检测CycleGAN生成的图像会被识别成谁。在生成了上百张图片后，CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A，但是人脸识别系统识别成B的图像。 ? 尽管该研究对人脸识别系统的安全性提出了明确的担忧，但也有一些注意事项。首先，研究人员并没有进入机场真正用来识别乘客的系统，而是使用了一种最先进的、开源算法对其进行估计。 有一些技术尝试去颠覆人脸识别。一个来自芝加哥的大学的团队最近发布了一个名叫Fawkes的工具，它主要为了在社交媒体上通过细微地改变你的照片来“遮挡”面部，以欺骗依赖于数十亿张此类图片数据库的AI系统。

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      腾讯云慧眼人脸核身（原金融级身份认证升级版）是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，提供各类认证功能模块，包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比、及各类要素信息核验能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求，广泛应用于金融、保险、政务民生、互联网、交通出行等领域。

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