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 本文章我们来学习一下使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别...使用了6个卷积块，最后的返回值是最后一个池化层和最后一个全连接层，输出最后一层池化层是为了在预测的是获取图像的人脸特征，做人脸对比。...人脸对比 人脸对比，人脸对比其实就是做普通的分类预测，但是输出的不是最后一层全连接层，而是最后一层池化层，这样输出的就是人脸的特征，然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。...通过人脸对比的方式实现一些场景的应用。比如对比证件上的人脸和真实的人脸是否为同一个人，操作方式判断人脸相似度的result是否达到预设值，推荐相似度为0.8时，为同一个人。...首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中，加关联到该人脸的信息； 然后要进行识别时，把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比，当对比为识别为同一个人脸，就算识别成功 这样的处理方式好处是
前面一直做人脸检测相关内容，然后对比了下dib以及MTCNN的人脸检测效果主要是速度，以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。...---- 速度 在CPU和GPU模式下，对于三种不同尺寸的图片，运行一千次测试平均的时效： CPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到： 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib，而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下
央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后，一时间引起广泛关注。其实，绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。...身份证和远程视频（俗称刷脸）是这一些实名的核心之一，有人要实名就一定有人不想实名，黑产就这么诞生服务于庞大的市场。 ? 一张包括正反面信息的身份证相片，只需50-100块钱。...而这时，通过黑产人员制作一套注册人的身份资料是最安全和快捷的办法。...（二）用Crazytalk软件将拿到的大头照或身份证相片，圈定人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴角、牙齿等等参数；导入到软件中便可生成初步的信息，但这些都动态无声音、无背景音的； ?...守护者计划：2016年腾讯发挥自身大数据能力和多年对抗网络黑产经验，联合产业链、运营商、银行、警方等多方力量，共同推出“守护者计划”平台，打击危害网络安全的犯罪行为。
年前忙着赶项目，也没时间更新，现在告一段落，因为是贷款类项目，涉及到审批验证等信息，不可避免的使用到了人脸识别、身份证验证、银行卡扫描等相关技术，这里就来聊聊这些吧 说明：我们使用的是融360（Face...教程里面说的比较详细，按照它们说的做就好了，然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo，银行卡demo需要单独要（貌似Face++官网现在都没有，只有签约才会给你）. 1....MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit...这个比较坑的，一定要注意，在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd ， 开发文档里面没说明，我跑去face++工作群问才解决 -> 解决 （2）运行它们的demo（不管是银行卡、身份证还是人脸识别...集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的，可是我明明添加了，然后删除，重新添加一遍好了。 4.
/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ 身份证文字+数字生成类 @author: liupeng """ import numpy as np...[i*self.len:(i+1)*self.len] = np.copy(vec) return text,vecs #根据生成的text，生成image,返回标签和图片元素数据
本文将对比四种API，分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API，从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...价格对比 现有以下三种情况： A：小型创业公司每月处理1000张图片 B：数字生产商每月处理10万张图片 C：数据中心每月处理1000万张图片 ?...虽然亚马逊的工具能检测出最多的人脸，但是谷歌和微软的处理时间明显更快。 另外，在人脸相对较小的图片中，同样还是亚马逊表现得更好： ?...在这张图片中，亚马逊检测出了10个人脸，而谷歌为4，IBM和微软都是0。 不同角度和不完整人脸 看了上面的例子，可能会觉得IBM不中用。...亚马逊和谷歌都只识别出了上图中纹身中的头像，而微软识别失败。只有IBM正确识别到了前面吉他手的人脸。恭喜IBM！ ? 这张照片，谷歌在同一区域检测出了两张人脸。莫非看到了人眼看不到的东西？
4864465asf86845,372526198911233456' con = re.findall(r'[\d]{17}[0-9xX]' , str) for i in con: print('身份证
第一批成功开通居民身份证网上凭证的市民 身份证“网证”是依据《居民身份证》，以身份证制证数据为基础，通过国家“互联网+可信身份认证平台”签发，“网证”与实体身份证芯片是唯一对应的电子映射文件。...你可以理解为它是身份证的电子版，能像实体身份证那样到处刷！有了它，你不用每天随身带着身份证满世界跑！遇到需要出示身份证的情况掏出手机亮出“网证”就行啦！...而“网证”生成过程十分安全，不会泄露任何信息，且“网证”信息与人脸、指纹、身份证芯片绑定，几乎不可能被盗取。...人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。...将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。...2、认证对比认证对比主要是把人脸图像和身份证上的信息进行对比，来验证人脸图像是否身份证上的本人。...简单流程如下：通过文字、语音引导告知客户正确的操作方法→捕捉人脸（捕捉清晰的正脸）→活体验证（验证是否是真实操作的人）→照片对比（照片和身份证对比）→完成（完整认证）3.2 保险行业通过人脸识别可以有效缩减办理流程从而节约时间成本...4、安防交通领域4.1 公园景点人脸识别闸机有了人脸识别技术实现了公园景点的门禁智能化管理，方便了景点入园的管理，也大大提高了进入景点认证效率和提升了游客体验。...一般都是闸机终端上方有一个摄像头，下方有身份证读取器，扫描人脸和放置身份证的时候进行验证，从而实现验证快速进站的目的，识别准确率非常高，即使化妆也可以正确识别出来。
java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明：获取百度人脸识别...client_secret=" + sk; try { URL realUrl = new URL(getAccessTokenUrl); // 打开和URL...return access_token; } catch (Exception e) { System.err.printf("获取token失败...; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2.人脸对比 package org.fh.util...; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明：人脸对比 * 作者：F-H * from：www.fhadmin.cn
虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。...在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。...人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...人脸识别不仅为人们提供了一种可靠、安全和方便的身份认证手段,同时也提供了一种监控和抓捕危险分子的技术手段,在维护社会稳定,保障国家公共安全方面发挥着重要作用。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。
pip install flask flask-cors PyYAML scikit-learn opencv-python人脸识别和人脸注册为了方便参数的修改，使用yaml格式进行配置参数，yaml格式文件加载如下...deploy_conf["NMS"]config.yaml内容如下：FACE: GPU_ID: 0 FACE_DB: "face_db" THRESHOLD: 1.24 NMS: 0.50然后开始编写人脸识别和人脸注册工具类...，使用insightface.app.FaceAnalysis()可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。...load_faces()函数是加载人脸库中的人脸，用于之后的人脸识别对比。...其中使用人脸识别的就是通过欧氏距离来对比人脸库中的人脸特征，默认如何它们的欧氏距离小于1.24，我们就可以认为他们是同一个人。
SVM和LR的相同之处 二者都是监督学习方法. 二者都是分类算法. 二者都是线性分类算法，二者的分类决策面都是线性的，即求解一个超平面… SVM可以通过核技巧拓展到非线性....SVM和LR的不同 损失函数不同. LR的损失函数是对数损失函数，SVM是L2 + Hinge loss(合页损失)，所谓合页损失是当分类正确时损失为0，分类错误时....SVM属于结构风险最小化模型 所谓的结构风险最小化就是在训练误差和模型复杂度之间折中，即为了防止过拟合，可以在损失函数中加入正则项，而SVM的损失函数自带L2正则. SVM更加看重归一化.
前言 开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？...集群中有两个队列A和B，每个队列都分为master queue和mirror queue（备份）。那么队列上的生产消费怎么实现的呢？ 队列消费 ?...总结 本文只做了Kafka和RabbitMQ的对比，但是开源队列岂止这两个，ZeroMQ，RocketMQ，JMQ等等，时间有限也就没有细看，故不在本文比较范围之内。...最后总结如下： 吞吐量较低：Kafka和RabbitMQ都可以。吞吐量高：Kafka。...本文内容参考自RabbitMQ和KafKa官方文档，所以真要搞懂一个中间件的原理最好去看官方文档，文档里面有详细的设计方案，我们可以自己进行设计方案的对比，从而找出符合自己实际情况的中间件。
1 ） AsyncTask实现的原理,和适用的优缺点 AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,可以直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步执行的程度(可以通过接口实现...使用的优点: l 简单,快捷 l 过程可控 使用的缺点: l 在使用多个异步操作和并需要进行Ui变更时,就变得复杂起来. 2 ）Handler异步实现的原理和适用的优缺点 在Handler 异步实现时...首先明确Android之所以有Handler和AsyncTask，都是为了不阻塞主线程（UI线程），且UI的更新只能在主线程中完成，因此异步处理是不可避免的。...AsyncTask定义了三种泛型类型 Params，Progress和Result。 Params 启动任务执行的输入参数，比如HTTP请求的URL。 Progress 后台任务执行的百分比。...AsyncTask中的第一个参数 * 这里的String返回值对应AsyncTask的第三个参数 * 该方法并不运行在UI线程当中，主要用于异步操作，所有在该方法中不能对UI当中的空间进行设置和修改
众所周知，List<T> 集合是非线程安全的，所以我们采用并行编程时会发生丢数据的情况。比如我们通过多线程将一千个对象加入 List<T>，我们最终得到的集合中...
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。...本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。...对比分析Kafka和RabbitMQ都是优秀的消息队列系统，具有各自的优点和限制。在进行选择时，需要根据具体的使用场景和需求进行综合考虑。...综上所述，Kafka和RabbitMQ都有各自的优点和缺点，需要根据具体的使用场景和需求进行选择。...比如，可以使用Kafka进行数据收集和处理，然后将数据发送到RabbitMQ中进行分发和处理，从而兼顾Kafka的高吞吐量和RabbitMQ的可靠性。
Gulp和Webpack功能实现对比 简单介绍了一下Gulp和Webpack的概念性的问题和大环境，接下来进入本文的主题，对比一下Gulp和Webpack的优缺点。...将从基本概念、启动本地Server、sass/less预编译、模块化开发、文件合并与压缩、mock数据、版本控制、组件控制八个方面对Gulp和Webpack进行对比。...通过对比来看，好像Webpack的**webpack-dev-server**比Gulp的**gulp-server**功能要强一些。...### Webpack实现mock数据 Webpack并没有自带实现mock数据的功能，毕竟Webpack人家本来就是用来打包的，人家并不是流程控制的,我们可以和Gulp对比实现其他功能，是因为其他功能都是在打包过程中实现的...总结 通过以上八个方面的功能对比，Gulp和Webpack基本都能满足前端自动化构建工具的任务，但是还是看出两个工具的侧重点是不通的，Gulp侧重整个过程的控制，Webpack在模块打包方面有特别出众。
前一段时间对比过HTML和XML，最近在两个项目中又分别用aspx和html设计页面，那么aspx和html有什么区别呢？...静态网页和动态网页 静态网页，在网页中没有程序代码，不会被服务器端执行。这种网页通常由HTML语言编写，并以扩展名.html或.htm存储。...对比html和aspx 1.aspx页面可以用服务器控件和html标签，（runat = ” server ” 即表示可以在服务端使用），有后台cs关联文件，而html页面没有。...下面是网上搜到的小例子，看完后就会更加理解html和aspx的原理。...1.在html页和aspx页分别插入脚本语言后的运行效果 html页 aspx页 可见html语言定义的是数据如何显示，而不能生成动态数据。
编辑导语 最近，Face++ 和 Uber 联合推出了司机刷脸上岗功能，笑脸支付也在杭州亮相，大众生活中将越来越多感受到人脸识别技术的存在。...Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能，由Face++提供人脸识别技术。目前上线的版本，Uber的司机注册时，需要上传身份证照和个人照片，系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符，完成司机的注册。...5月份将上线活体检测功能，不再是用照片和身份证照做对比，而是要求注册证在摄像头前转转脸，点点头等，确保注册者与身份证照片上的人相同，且是真人亲自操作。...Uber加入刷脸实名认证的主要目的，中国优步产品安全方面负责人杨毓杰表示，主要是出于安全考虑，确保注册司机和实际驾车司机是同一个人。人脸识别则可以帮助Uber提升工作效率。...此前支付宝基于Face++的人脸识别技术为账户开通了人脸绑定功能，但没有打通支付。蚂蚁金服最近正在测试人脸支付功能，提供给广大商户支持人脸支付功能的收银机，使用户可以通过刷脸使用支付宝里的钱进行支付。
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