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
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。
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
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。
如：ImageFacedetectFaid，顾名思义，就是人脸检测失败了。为什么会人脸检测失败呢？ 一般是因为： 照片质量太低，过曝、过暗，色差大，甚至中没有人脸。 人脸被遮挡，旋转过多 我会在后续文章中着重讨论下图片中有人脸但是没被检测的情况吧，这里还是不详细展开了。强行回归主题！！ 如果遇到上传图片有人脸但是返回非活体的话，我们可以思考以下问题： a) 图片的宽高比是接近于3:4么？ b) 图片是否是被编辑过，例如编辑过亮度对比度等，或者添加了水印什么的。 负样本中，翻拍样本会经过一个或多个播放设备进行翻拍，（不同手机的摄像头）和不同播放设备（不同手机/电脑/平板等）会呈现出不同特征的边框、反光、摩尔纹；而静态卡片（身份证、打印照片）在翻拍时也会呈现色彩分辨率 /对比度与正常样本有明显差异。
1.1模拟拍照动作 1.2 能否切换前置后置 1.3 从输出的元数据中捕捉人脸 1.4 捕获每一帧图像： AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 1.5 点击屏幕对焦：聚焦 1.6 身份证和人头像的宽高比 1.7 调整屏幕亮度 1.8 获取iPhone设备摄像头所感知的环境光强度 1.9 手电筒 2.1 扫描线 2.1.1 采用动画组进行实现 2.1.2 return [[AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo] count] > 1; } 1.3 从输出的元数据中捕捉人脸 “人脸区域”，做“人脸区域”与“身份证人像框”的区域对比，当前者在后者范围内的时候，才能截取到完整的身份证图像 -(void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput (sampleBuffer); if ([captureOutput isEqual:self.videoDataOutput]) { // 身份证信息识别
往返路上的拥堵和办理临时证明的排队长龙，一个不小心，飞机就变成蝴蝶飞走了。 赶不上飞机的你可能还会面临下一班飞机没有座位，或高额的退票改签费。 打造“电子临时乘机证明”减去公安对数据的比对与采集的繁琐，通过人脸识别，将公安网重点人员库和人证合一库进行数据比对，加强数据的真实性与有效性，确保航空服务更加安全、便利。 通过将安检口抓拍的照片与先前录入照片进行对比，防止了他人盗用二维码的情况，确保人证合一。 ? 从今以后，忘带身份证的你，劳烦家人、耽误同行伙伴、大排长龙办证、担心误机什么的，不存在的！ 1：1人脸比对：根据人的面部特征， 自动进行身份鉴别的一种技术， 即通过人脸特征提取和相似度对比来判断是否为同一人。 风险管控：基于互联网亿级黑产大数据，识别恶意手机号和微信账号，如黑产手机号、被盗微信号、薅羊毛微信号等风险账号，输出风险值，以辅助人工审核、分级认证等场景，通过互联网大数据提升认证安全性。 ?
简单对比理解如下： 人脸验证是 1：1 两张照片的相似度比对，需要判断 “此人是否是某人”，即验证某张照片中的人是否是已知身份的某人，如常见的人脸登录场景，系统中在注册时已近完成了人脸的识别和录入，在第二次登录时选择人脸识别登录过程中就是人脸对比的典型场景了 在本身人脸识别技术下，人脸对比和人脸验证的逻辑是相似的。 当然可以也可以基于自建的“人员库”，独立使用人脸对比和人脸搜索。这部分算是增值服务，对于一些平台性项目，对数据有一定要求的客户一般会选择私有化建设“人员库”。 例如我们看如下流程图（腾讯云基础版人脸核身）： 提取架构特点： 1： 实名信息验证（身份证OCR） 2： 活体检测 3： 人脸对比（与公安权威库对接） 整个过程是建立在核验是“真人”和“正确的人” 完成的过程 例如：实名信息核验，功能包含；身份信息认证、身份证人像照片验证、银行卡基础信息查询、手机号状态查询等。
比起虹膜识别、指纹识别、声音识别等生物识别技术，人脸识别以其独特的特征获取了广泛的市场认可。早期面部识别软件的技术不够成熟，容易受到光线、方向或遮挡物等的影响，导致对比结果不标准。 、负样本库，采用统计方法强化训练识别系统，从而实现对人脸和非人脸的检测与分类。 常见算法如下： AdaBoost和Cascade算法 二进小波变换 基于直方图粗分割和奇异值特征的算法 人脸检测之后的步骤就是人脸配准（Face Alignment），一旦系统检测到人脸，就会确定头部的位置 有时候，图像不清晰或者其他原因会导致验证或鉴定失败。此时，使用皮肤生物测量技术分析比对皮肤纹理，则有助于提升验证准确性。 公民的身份证信息、实名购买车票机票、出入境登记、支付渠道的人脸和身份验证等，都能成为交通部门匹配、识别的数据库。在到处都要实名的今天，我们的身份无处可藏。
阿里云 - 人脸识别 image.png 云服务商的方案更全面，不单单只支持人脸识别，还包括比如 五官定位 人脸对比、搜索等等 人脸核身（身边场景最多） 市场还有很多类似的解决方案，这里不一一列举，下面是某云服务商的报价 绘制图像 4 将绘制的图片转为base64格式 以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成 Tracking.js 介绍：Tracking.js 库给浏览器带来不同的计算机视觉算法和技术，通过使用流行的 HTML5 规范可以让你实时的对网页进行颜色跟踪、人脸识别等等,体积也很小 官网链接 、识别和特征的检查，可以在浏览器中进行人脸识别。 官网链接 Face-api.js vs Tracking.js 对比优势在于：前者在性能和准确度都表现更佳 啊乐同学：树酱，这个Tensorflow.js是什么 image.png TensorFlow.js
其优点在于，以人脸为识别对象，识别过程更加友好、便捷，只需被识别者进入摄像范围内即可，不会引起被识别者的反感和警惕。 如果检测到当前摄像头可视区域内仅存在唯一一个人脸，则采集当前人脸图片进行人脸对比、活体检测、身份证识别等多项组合能力，快速完成用户身份核验。 需要支持单个和多个人脸检测 经横向对比目前常用的开源人脸采集 JS 库，Face-api.js 在性能和准确度上更胜一筹 face-api.js ：基于 TensorFlow.js 内核，实现了三种卷积神经网络架构 ，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务，可以在浏览器中进行人脸识别。 问题二：如何检测到实时视频流中存在唯一人脸，并进行采集？ 问题三：实名身份验证怎么实现？如何获取到身份证上的高清照片进行比对？ 问题四：活体检测怎么实现？
而且还是在身份证已经遗失的情况下，莫名其妙地收到了银行的起诉： 亲亲，您借走的一万多元现在都还没还哦。 不会弄错的，确认是您通过人脸识别之后办了张新卡，然后借了钱的呢。 但“借钱不还”的王女士却是一脸懵逼： 我的身份证在你说的“开卡借钱“之前就已经丢了啊！还去银行报案挂失了： 怎么看都不该让我来还这个钱吧？ 但银行坚持认为应该由她承担责任。 理由之一就是：人脸识别审核已经完成了身份比对，所以就是你自行申请办理的借记卡。 最后，法院对办卡时的笔迹和预留手机信息进行比对，发现这与王女士本人的信息不符。 其实这里就得说到人脸识别中的一个叫做阈值的概念了。 当人脸比对的相似度值大于此阈值时，则比对通过，否则比对失败。 如果这一标准线设置的太高，那么安全性是有了，但通过率就会大大降低。 加好友请务必备注您的姓名-公司-职位 哦~ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 人脸核身: 腾讯云慧眼（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对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求 0x02 人脸识别产品 人脸核身 描述: 以腾讯云的人脸核身为例其产品功能: 提供身份证 OCR、活体检测、1:1人脸比对的配套服务，引擎能力领先，并且可根据需求灵活组合。 API 集成了活体检测和人脸1:1比对的能力，传入一段视频和照片即可进行验证。 SaaS 服务集成了身份证 OCR（可选）、活体检测、人脸1:1比对三大能力并封装成带页面的服务，自助配置即可调用。 人脸核身提供身份证 OCR、活体检测、人脸比对三个功能组合使用，其中 OCR 能力为非必选项，若不需要，可以选择：调用时传入身份信息。 3.确定使用的比对库源。
之后的第二代居民身份证，芯片中加入了持证人的文字以及人脸照片信息，居民身份证使用专用设备读取其芯片内的信息，从而减少了身份证的冒用、盗用、假证等违法使用。 人证大数据应用 人证核验设备作为前端数据采集源，可收集较理想实时采集的人脸正面照片和身份证件照信息，在人证核验后端中心平台进行汇聚，形成人证大数据的基础数据源，强化信息资源深度整合应用，充分运用信息化技术发掘数据的价值 ：在一些核验要求比较严格的场所，如大型活动安保、重点交通枢纽等人员身份核验场景，无论前端比对是否通行，都将采集到的人脸照片和身份证信息回传到后端人脸大数据应用平台，调用1:N检索服务查询判断是否为重点关注人员 三 人证核验应用设计 随着居民身份证的普及，人员的头像、姓名、住址等相关信息全部集成于身份证芯片中，结合人脸识别平台前端设备采集到人员的人脸照片与身份证件照片进行比对，从而快速确定当前人员的身份。 如发现当前人员持有他人证件，前端人证核验设备会提示比对失败并有报警输出提示相关执法人员处理。
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。 双目USB1.jpg 可用于智能零售，人证对比，顾客分析，人脸跟踪抓拍，等应用领域开发，二次开发资料完善，帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能，开发周期短，成本低。 双目USB2.jpg 工作流程： 1、后端管理系统对接相机的SDK，通过身份证读卡器读取证内人脸图片，然后推送到相机内，相机完成与现场人员进行人证照片比对，并输出比对结果与活体检测结果。 2、后端管理系统对接相机的SDK，通过调取已有的人脸库图片，推送到相机内，相机完成人脸图片与现场人员照片的比对，并输出比对结果与活体检测结果。
但是在旅游旺季部分景区往往一票难求，黄牛便对有抢票需求的游客通过提前获取游客身份证号和姓名，采用软件脚本进行抢票，然后索要高昂的手续费。 这种乱象一方面导致游客花费远超票价的资金参观景区，给游客造成经济损失；另一方面，软件抢票是否成功是一个概率问题，但是需要游客提前告知黄牛身份证号和姓名，暴露了游客隐私信息，存在较大的安全隐患。 关注到这个问题后，在腾讯云官网上发现了“微信浮层H5”这一慧眼人脸核身SaaS产品，通过官网了解到它通过活体检测+身份证三要素（人脸、身份证号、姓名）进行用户身份验证。 初步设想这一技术能够解决景区黄牛抢票问题：如果购票时需要进行活体人脸核身，那么黄牛即使拿到身份证号码和姓名，也无法购票成功。 因为腾讯云微信浮层H5服务不仅支持权威库比对，还支持客户自传身份证照片，所以需要的功能组合为：活体人脸核身（完成活体检测后照片与权威库比对）、活体人脸对比（完成活体检测后照片与上传照片比对）和身份信息实名验证
人脸检测——准备非人脸 4. 人脸检测——矫正人脸生成标签 5. 人脸检测——mtcnn思想，生成negative、positive、part样本。 6. 人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现） 7. 身份证识别——生成身份证号和汉字 3. tf21: 身份证识别——识别身份证号 4. tf22: ocr识别——不定长数字串识别 机器学习，深度学习系列: 1. 反向传播与它的直观理解 2. 人脸识别keras实现教程 14. 机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？ 15. Kinect for Windows V2和V1对比开发___彩色数据获取并用OpenCV2.4.10显示 15. Kinect for Windows V2和V1对比开发___骨骼数据获取并用OpenCV2.4.10显示 16. 用kinect录视频库 tensorflow系列： 1.
一：简介 最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。 大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现人脸识别，在实际项目中使用了讯飞的人脸识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。 二：实现思路分析 点击识别按钮，调用相机 CameraRules类，检测相机权限 初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据 开启识别，脸部框识别 脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸 检测到人脸之后 初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据 //创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据 [self faceUI]; [self faceCamera]; [self sendFaceImage:(UIImage *)faceImage { NSLog(@"图片上传成功"); } - (void)sendFaceImageError { NSLog(@"图片上传失败
答：人脸识别技术在过去一年以来，平均 6 - 8 个月，识别率就会提升一个数量级，测试结果表明，人证合一对比，人眼的识别率平均为 72.5%，而机器识别率普遍已经超过 99.5%，相对机器识别会更准确。 银行的 11 个不同部门有 46 种不同的需求，主要涉及的业务有：有远程开户、支付、柜台对比、VIP 迎宾、智能机具、智能金库等。 4、通过“远程人脸识别 + 身份证件核实”的方式进行身份验证似乎有望成为银行的标配，那么身份证照片和本人差别很大怎么办？ 答：中国公民身份证一般办证时间都在 10 年以内，成年人脸的变化较大的经过统计，一般在 5% 左右。 经过计算机人脸识别与人的对比，变化较小的 95% 的人与身份证照人脸进行比对，计算机识别率 99.5%，人眼识别率 91% 左右。
然后调用腾讯的人脸比对接口，把上面保存的身份证照片和用户自拍的照片进行人脸比对，如果相似度得分大于80分，就可以认定是同一个人。 image.png 入门核身的优缺点如下： 优点：便宜，OCR和人脸比对每月免费额度基本够用了。 ，即身份证姓名和身份证号码是否真实的核验。 在完成前面的身份证OCR动作后，增加一个操作，把拿到的身份证姓名和号码调用二要素核身接口进行校验，这里是用公安部的数据对身份证号码和姓名进行比对。 通过这个比对就可以知道用户提交的身份证姓名和号码信息是否真实可用。 优点：确保收集到的姓名和身份证信息是真实有效的，并且还有用户的人脸照片和身份证照片。
); 根据声明，从数据库中调取预先注册图片(身份证内存图片/公安网图片/手机预先注册图片)； 摄像头实拍一张图片； 将b和c中的两张图片进行相似度比较，作出身份一致性判断。 自2013年以来，学术界和工业界在各种大规模场景的人脸识别竞赛/应用中的统计结果都表明: 现有的AI在识人上都更加准确而且迅速。 AI科技大本营：您觉得网络身份证和人脸识别，还有哪些值得关注的技术问题？ 与微信绑定银行卡时一样，不少人开始对“微信身份证”的安全性产生了质疑： 在APP或者微信上存储的身份证，是不是意味着，个人信息被一部分程序员们管理和维护着，那他们是不是可以直接接触到这些个人信息呢？ 营长突然觉得，这个“微信身份证”就类似于一个信息存储工具，和躺在你微信卡包里的会员卡没什么差别，顶多是会员卡证明你是VIP，而“网证”＋“刷脸”就可以证明“我就是我”。
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。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
