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使用PaddlePaddle实现识别

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,这样输出的就是的特征,然后使用角余弦函数来计算他们的相似度。 通过的方式实现一些场景的应用。证件上的和真实的是否为同一个,操作方式判断相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个。 利用这种的方式,有可以实现识别。 首先我们可以把以注册的方式加入到注册库中,加关联到该的信息; 然后要进行识别时,把要识别的和已注册的库中的进行,当为识别为同一个,就算识别成功 这样的处理方式好处是 但是如果要加入新的,需要收集大量该用户的,并再次进行训练,得到新的模型。 这样的识别方式,扩展性非常弱,但是识别速度较快,不需要每张都进行

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java 调用百度api接口

java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百度识别 ; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2. package org.fh.util ; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明: * 作者:F-H * from:www.fhadmin.cn return null; } //PHOTODATA1 图片1的 base64码 //PHOTODATA2 图片2的 base64码 返回的score大于80 说明是同一个

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    开发AI,如何输出多个相似度的

    识别的功能我们已经研究了一段时间,我们主要需要实现的形式是将识别的库中的进行,然后通过系统评选出相似度最高的进行匹配。 因此,假如我们传入一张,会从注册中找一张最接近的返回出去。 经过我们讨论,我们现在需要修改这个识别和的机制,需要传入一张图片,从注册中找多张(目前是4张)图返回出去,而不是一张相似度最高的接口的入口方法: image.png 传入的检测接口(会不会识别到),和接口: image.png image.png 接口会返回参数有:注册姓名、相似度和成功与否 下面的方法是用于输入与注册进行,也有相似度的返回值。

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    的业务逻辑

    oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的请求 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 不同算法模型版本应的识别算法不同,新版本的整体效果会优于旧版本,建议使用“3.0”版本。

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    检测dlib, mtcnnx,FDDB测试

    前面一直做检测相关内容,然后了下dib以及MTCNN的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,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(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? GPU模式 MTCNN(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? 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还做了的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

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    用Python实现一个简单的——相似度

    今天就和大家交流下如何实现一个简易版的,非常有趣! 整体思路: 1、预先导入所需要的识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片,返回最接近的结果。 在这里,这两个参数文件就应了不同的功能(它们应的神经网络结构也不同): shape_predictor.dat这个是为了检测的关键点,如眼睛,嘴巴等等;dlib_face_recognition.dat 在这一步中,我们要完成的是,图片文件夹里面的物图像,计算他们的特征,并放到一个列表里面,为了后面可以和新的图像进行一个距离计算。关键地方会加上注释,应该不难理解。 想象一下极端情况,如果是同一个的两张不同照片,那么它们的特征值是不是应该会几乎接近呢?知道了这一点,就可以继续往下走了。 第三步:处理待的图片。

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    视频平台识别控制时间间隔的代码设计

    当前阶段我们也在积极开发AI检测、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:如何控制识别的时间间隔。 智能分析项目在识别到后,随即进行、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到后,控制的时间间隔。 在后台打开识别的策略后,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,将改为true可状态,如图: 而在识别到进行过后,再将状态改为false, 那么下次回调I帧时,通过定时任务,识别状态为true时再次。 这样就能达到控制识别的时间间隔了。

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    通过USB接入双目UVC协议相机,外接AI相机实现1:1开发

    标准UVC设备,兼容性强,自带识别算法,支持活体识别,支持1:1,不借助外部设备即可进行识别,输出属性值。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,,顾客分析,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、后端管理系统接相机的SDK,通过身份证读卡器读取证内图片,然后推送到相机内,相机完成与现场员进行证照片,并输出结果与活体检测结果。 2、后端管理系统接相机的SDK,通过调取已有的库图片,推送到相机内,相机完成图片与现场员照片的,并输出结果与活体检测结果。 应用场景: 1、证核验(窗口、酒店、通道口、自助终端) 2、白名单核验(VIP管理、通道口管理) 视频内容 300x300副本.jpg

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

    第二是由于光照、年龄、胡须、还有眼镜等等因素,识别的稳定性会较低。 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,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 ▌ 活体检验之后,我们就可以进行的环节。 下面要做的是将一些关键点进行齐,作用是为之后的识别算法提供数据预处理,可以提高整个算法准确度。 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

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    识别哪家强?四种API

    价格 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 ? 较四种SDK 以下是四种工具支持的语言: ? inter-rater 可信度 在让计算机进行识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片中数量。同时,我还找了三位同时图片进行识别。 这张图,我们四有不同的结论,分别是10张、13张、16张和16张。所以我打算取平均值,14。 较结果 ? 图中可以看出,微软智能达到17.55%的检测率,为什么成功率如此低? 首先,图片数据集中的确有一些故意刁难识别器的图像,另外要知道,机器的能力类还差得远,想提高识别的效率,还有很大的进步空间。 虽然亚马逊的工具能检测出最多的,但是谷歌和微软的处理时间明显更快。 另外,在较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好: ?

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    齐介绍

    导语 介绍齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点 一、 齐,也叫做特征点检测,图为特征点例子 [1503364877459_5055_1503364878157.png][1503365510964 _8012_1503365511197.jpg] 二、 齐有哪些应用? 即:x = F(i) 所以, 齐算法便是设计函数(规则)F, F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的如真实环境下的)。 基于表观建模 分为两类,一是全局纹理建模,这里全局是指整张,主要有AAM等;一种局部纹理进行建模,有颜色模型、投影模型等。 关于检测与齐的融合 这类算法的idea是检测与齐部分过程可以复用, 该类算法于跟踪有很好的帮助, 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是, 需要用到检测器, 而检测器通常速度较慢

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    一张图指纹虹膜等生物识别

    虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和工智能技术采集到的虹膜图像进行处理、存储、,实现员身份的认证和识别。 由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个身份的标志,用于身份的鉴别。 ? 识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相,识别有其无法拟的优势,如识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。 同时,识别与其他生物特征识别技术相也有其劣势,这主要表现在特征稳定性较差,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。 静脉时,实时采取静脉图,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段数字图像提取特征,采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值匹配,从而进行身份鉴定,确认身份。

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    齐--Dense Face Alignment

    pair constraint 2)使用多个齐数据库进行训练 以前基于 3D 模型拟合的齐算法只使用 稀疏的特征点作为 supervision。 如果要实现高质量的 密集齐(DeFA),面临的首要问题就是没有应的训练数据库,所有的齐数据库中标记的特征点不超过68个特征点,所以我们需要寻找有用的信息来作为额外的 supervision 2) SIFT constraint 应同一个的不同图像见到SIFT关键点在 3D模型中应该应 same vertexes leveraging multiple datasets: 2)为了实现这个密集齐,我们定义了一个新颖的 3D 模型拟合算法加入多个约束和 跨数据库训练 3)我们模型的性能优异。 vertices 图像中 2D 特征点的位置,基于一种应关系(weak perspective projection),我们可以根据 3D face shape 来估计 2D 的 dense

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    OpenCV实现

    OpenCV实现齐 一:齐介绍 在识别中有一个重要的预处理步骤-齐,该操作可以大幅度提高识别的准确率与稳定性,但是早期的OpenCV版本不支持Landmark检测,因此一般都是通过进行分割 ,然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点,连线之后根据它们有水平线的角度,旋转实现齐之后在提取区域,OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据,最常见的Landmark数据就是的68 实现齐主要是基于眼睛的位置,倾斜进行几何变换,实现齐操作,提高识别率特别重要,常见的识别系统都会包含齐操作,举例如下: ? 二:齐代码实现 基于OpenCV实现齐主要分为如下几步 1.检测器定义与Landmark检测 OpenCV中通过HAAR或者LBP特征实现了检测,最新的OpenCV3.4基于残差网络也实现了检测 数据提取获得眼睛位置坐标,这里我们获取的是36与45两个点坐标计算角度(参照第一张图),然后通过几何变换实现齐操作。

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    最快检测开源库:ZQCNN-MTCNN vs libfacedetection

    前言 CVer 前段时间分享了一个很棒的开源检测库:libfacedetection,详见:重磅! 于是 Amusi 第一时间联系了左庆大佬,得到他本的授权,下面实验数据来自 ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection: 链接: https://github.com/zuoqing1988 库,包含快速检测模型(基于MTCNN),106点landmark,头检测模型等 ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection ZQCNN:下载时间2019-03-25 09:00 (1)keliamoniz1.jpg ? ? (2)4.jpg ? ? (3)其他图片 ? -DENABLE_NEON=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE (1)keliamoniz1.jpg ? (2)4.jpg ? (3)其他图片 ? ?

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    使用AzureAPI图片进行识别

    识别是工智能机器学习较成熟的一个领域。识别已经应用到了很多生产场景。如生物认证,考勤,流监控等场景。于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现识别的算法。 AzureAPI识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。 AzureAPI可以图像中的进行识别,返回面部的坐标、性别、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息。 识别后的结果信息组装成字符串,当鼠标移动到上的时候显示这些信息。 AzureAPI除了能图片中的进行检测,还可以多个进行,检测是否是同一个,这样就可以实现考勤等功能了,这个下次再说吧。

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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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