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视频平台人脸识别比对控制比对时间间隔的代码设计

当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目,将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互,并在线下场景中落地应用。今天和大家分享一个技术干货:如何控制人脸识别比对的时间间隔。 人脸智能分析项目在识别到人脸后,随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后,控制对比的时间间隔。 在后台打开人脸识别的策略后,就会使用GO协程开启一个定时任务,在后台配置的时间间隔内,定时改变识别的状态,将人脸对比改为true可对比状态,如图:? 而在识别到人脸进行对比过后,再将状态改为false,那么下次回调I帧时,通过定时任务,人脸识别状态为true时再次对比。这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。?

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    通过USB接入双目UVC协议人脸比对相机,外接AI相机实现1:1比对开发

    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。

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    使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练

    OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo     首先安装一些依赖的库 pip install      第二步,就是为模型训练收集训练数据,还是通过摄像头逐帧来收集,在脚本运行过程中,会提示输入用户id,请从0开始输入,即第一个人的脸的数据id为0,第二个人的脸的数据id为1,运行一次可收集一张人脸的数据 sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))     最后一步,人脸测试,我们将摄像头中的人脸和模型中的特征进行比对,用来判断是否为本人 import 最后,送上人脸识别项目地址: https://gitee.com/QiHanXiBei/face_get/tree/master

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    序列比对:多序列比对与MAFFT

    需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广,并非多条序列之间两两比对。 多序列比对算法 相比于双序列比对,多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。 渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对,然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子,按记分高低依次选择序列,逐渐向已构造的多序列比对中加入序列,形成一个树状结构的多序列比对结果 ,用来确定向多序列比对中添加新序列的次序; ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子,并根据指导树向这对序列的比对中插入序列,一步步构建完整的多序列比对。 如果一开始选择的两条序列比对与实际上的最优多序列比对不一致,那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播;在比对的任何阶段出现的失配时,这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果;最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对

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    blast比对

    全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为是局部比对,所以只要序列之间出现同源区域就可以,而不用考虑整体,因此,blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对,一个基因与另一个基因分成多份比对结果。 blast/db/FASTA/nt.gz ./ 自己构建数据库 gunzip nt.gz makeblastdb -in nt -dbtype nucl -parse_seqids -out nt 五、在线

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    序列比对:双序列比对与BLAST

    今天首先为大家介绍双序列比对,也即两条序列(或者多条序列两两之间)进行的比对,常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。 双序列比对算法 ⑴基本算法(LCS算法) 序列比对实质上是一个路径寻找问题,若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列,其比对过程可以用下图表示: 从(0,0)到(7,7),每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基 双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关,或者说正比于这两个序列长度的乘积,用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。 BLAST是免费软件,除了在线比对检索服务,也可以从NCBI文件服务器上下载获得本地版本。 ,不适合outfmt大于4的情况,默认为500 -num_alignments:对于每个输入序列,在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目,默认为250 -line_length:结果中详细比对情况的行的长度

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    全局比对

    而局部比对则不同,两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似,这就需要找到这些相似性的片段,和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对,而不是全局比对。 全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为,局部比对的话,遇到大的空位往往就断开了,例如上面的例子,采用局部比对的算法中,只追求局部的最优比对,而不会考虑整体的空位等。所以,基因组的大片段的插入或者缺失检测,可以使用全局比对软件。

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    序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法

    前言 序列比对是生信领域的一个古老课题,在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性,在比对的时候允许插入缺失,所以往往是一种不精确匹配。 全局比对算法 所谓全局比对算法,就是根据一个打分矩阵(替换矩阵)计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了,我们只需看看其中的关键点及实现代码。 关键点 打分矩阵: 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同,常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法: 常用动态规划算法(Needleman-Wunsch算法)。 ? 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果: 根据得分矩阵回溯,如果最优比对结果有多个,全部打印出来。 理解打分系统背后的概率论模型: 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比(log-odds ratio)。

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    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。 前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。 图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。 与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    测序数据比对

    因此,测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上,得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。 ,不能像 blast 比对,分开比对; 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位; 6、序列太短,会出现一条序列比对到多个位置的情况; 7、数据量较大,比对比较耗时 3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件,例如 bwa,soap,bowtie2,hisat2,subread 等,在众多的短序列比对软件中,BWA 几乎已经成为默认的行业标准。 1、两条 reads 都比对不上; 2、一条比对上,另外一条比对不上,或者另外一条比对到另外染色体,或者两条比对不在正常 insert size 范围内; 3、一对一比对无错配, pairend 比对) 2、只有一条reads比对上目标序列 (single比对) 3、两条reads比对到不同序列 (single比对) 4、两条reads比对超出

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    Qt编写的项目作品24-人脸识别综合应用(在线+离线+嵌入式)

    一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端,可以通过TCP通信进行交互。 自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器,现场若干设备请求的场景。 自定义人脸识别协议功能: 离线使用,同时支持百度的离线包和嵌入式linux人脸识别静态库。 支持多个连接并发,自动排队处理,返回的时候带上唯一标识区分。 传入单张图片返回人脸区域。 传入单张图片返回人脸特征值。 传入单张图片或者多张图片返回是否是活体。 传入两张图片返回比对结果。 传入两个特征值返回比对结果。 传入单张图片添加人脸。 指定唯一标识符删除人脸。 传入单张照片返回相似度最大的人脸信息。 修改人脸服务的配置参数比如是否快速查找、人脸占比等。

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    Qt音视频开发39-人脸识别在线

    ,提取人脸特征值,再用这些特征值去做比对分析处理,识别出到底是谁,国内厂家也不少,比拼的就是准确度误报率,速度无非就是靠堆硬件来,什么VPU各种并行运算都堆上去,速度杠杠的,好多厂家都做到了几个毫秒的级别 百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装: 离线版要求支持C++11的编译器,而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 在线版中的密钥等信息,务必记得换成自己申请的。 二、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端,可以通过TCP通信进行交互。 自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器,现场若干设备请求的场景。 result.property("face_list"); checkFaceList(face_list); } //人脸比对

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    基于商业云平台的人脸识别与核身产品了解

    [TOC] 0x01 前言简述 人脸识别: Face Recognition 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、五官定位、人脸搜索、人脸比对人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 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。 人脸核身支持两种方式:跟公安权威库比对,跟上传照片比对,其中跟公安权威库比对收费价格为活体人脸核身的价格,跟上传照片比对收费的价格为活体人脸比对的价格,OCR 不再单独收费。

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    身份采集、活体检测、人脸比对...旷视是如何做FaceID的? | 公开课笔记

    我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏,他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品设计。 从功能上来说呢,我们的产品包括身份证的质量检测、身份证 OCR 识别、活体检测、攻击检测以及人脸比对,整个解决方案可以看出是建立在云跟端两个基础上,我们在端上提供了 UI 解决方案,就提供 UI 界面可以方便集成 ▌人脸比对 活体检验之后,我们就可以进行人脸比对的环节。 所以总结一下就是 Face ID 会为大家提供一整套的这种身份验证解决方案,整个方案涵盖了质量检测、身份证识别、活体检测、攻击检测和人脸比对等一系列的功能,其中在活体检测方面,我们采用了云加端的这种联合防范方式 在线上我们每天都会遇到各种各样的攻击方式,整个人脸验证的方案是一套长期攻防战,我们现在通过线上运营的方式不断去收集攻击的异常数据,进行人工标注、训练、分析,然后可以不断提升整个模型的防范能力,在这方面我们已经形成了一套闭环系统

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    详解序列比对算法 01 | 两条序列比对与计分矩阵

    一、序列比对 Sequence Alignment 序列比对(sequence alignment),目前是生物信息学的基本研究方法。 根据序列比对范围和目的,分为两种: 1、全局比对 Global Alignment 顾名思义,就是对两条序列的全长都进行比对 AACGGGGTG | ||| | CATGGGATT 当然有时候序列比对时会不尽人意 :8-1-3=4 这种比对常常用于基因家族分析,系统发育树构建等 2、局部比对 Local Alignment 目的是在两条序列比对后,获取序列比对分数或置信度最高的匹配序列片段。 为了获得最佳的比对序列,就需要比较序列间的比对得分大小。 那么现在有两个需要解决的问题: 设计一种规则,用于计算最真实的比对得分 设计一种算法,来快速精准的比对序列 这时,有大牛提出计分矩阵和最优比对算法来解决这两个问题。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、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。

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