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。...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。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储...静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
数据集介绍 我们使用的是CASIA-WebFace数据集，该人脸数据集是目前最大的公开人脸数据集。该人脸数据集一共有包含10,575个人，494,414张图像，包含彩色图和灰图。...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。...利用这种的人脸对比方式，有可以实现人脸识别。...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
概述 前面的文章mapboxGL卷帘里面实现的时候已经有涉及多图联动了，本文在此基础上进一步优化，加入鼠标位置展示。
最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。...尽管图CL方法得到了长足的发展，但图增广方案（CL中的关键组成部分）的设计仍然很少被探索。 本文认为，数据扩充方案应保留图的内在固有结构和属性信息，这使得模型对不重要的节点和边的扰动不敏感。...在本文中，作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法，该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说，在拓扑级别，本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。...实验表明，提出的方法始终优于现有的最新方法，甚至超过了一些监督学习的对应方法，这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?
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...人脸识别究竟如何工作？ 深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...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 ?...对这张图，我们四人有不同的结论，分别是10张、13张、16张和16张人脸。所以我打算取平均值，14。 比较结果 ? 图中可以看出，微软智能达到17.55%的人脸检测率，为什么成功率如此低？...而谷歌不光会圈起来人脸，会连带整个头部一起选中。 ? 谷歌 ? 微软 看出差别了吗？ 误报率 虽然我的数据集很小（只有33张照片），但是有两张图没有模型识别出人脸。 ?
受这些成功的对比学习模型的启发,近年来大量研究者尝试将其拓展到图数据上,这为推动图对比学习的发展提供 了坚实的基础。...但这些综述主要关注传统的图上 自监督任务,并没有针对图对比学习的方法进行详 细的梳理和分类。本文主要关注图对比学习模型, 收集整理了近些年图对比学习的工作。...本文组织结构如下:第1节介绍图对比学习问 题及其涉及的相关背景知识,并给出形式化定义; 第2节梳理了节点级的图对比学习方法;第3节整 理了边级别的图对比学习;第4节整理了图级别的 图对比学习方法;第5节整理介绍了将图对比学习...4 图级别图对比学习 图级别的对比学习框架在近些年来也受到了广 泛的关注,其在生物、化学、医药领域发挥了关键的 作用。...因此如何设计适用于大 规模网络的图对比学习也是未来发展方向之一。 7.6 更公平的方法对比 本文从方法上对比了不同图对比学习框架的异 同。
---- 突然浏览到上图，用雷达图来衡量一个人各方面的能力——这在体育和游戏网站上非常常见。毫无疑问，我们也可以借鉴做到Power BI的对比分析里。于是就有了下图的方案。...左侧是筛选器（金额单位、时间、行业类别、公司）+公司logo，右侧是雷达图。多维度的雷达里包含了ROA、ROE、营收等常见的财务分析指标。...由于Power BI里没有原生雷达图，需要在AppSource上搜。关键字是Radar，搜“雷达”无效。结果有三个，用法大同小异，本文用的是第二个。
哪款思维导图软件比较好用？...用过很多思维导图软件，比如，XMind，MindManager，MindNode，MindJet，FreeMind，在线的也用过百度脑图、XMind Cloud、ProcessOn、mubu，没有一款完全符合我的需求...，就是完完全全的在线，不想安装软件、手机上也能随时编辑制作导图。...最后实在是没办法，我们决定自己开发一款移动时代真正的在线思维导图工具，现在已经上线了！...一图胜千言 ?
利用这个方式，还可以做出这样的图： ? 整个图形有两部分构成： 数值部分 增长率部分 而从作图角度的实质挑战是如何制作这个区域。 难题分析 首先来看这个区域的构成： ? 没错。这的确是一张图。...很明显，对于办公用品，技术，家具来说，是三个独立的事情；而对于2019以及2020来说又具有连续性，所以，这是： 大颗粒离散下的局部连续型对比。 我们称之为：区块对比，且块内连续。...很明显，这个表是为了专门来作这个图的，它实际上，与数据模型本身并没有融合。 动态挂载 将用来作图的辅助表与数据模型在计算时完美结合的过程，我们称为：动态挂载。
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...; 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
本文提出了一种新的推荐框架，即序列推荐的图对比学习(GCL4SR)。...此外，GCL4SR使用WITG的子图来增强每个交互序列的表示。
我们在做员工的胜任力力模型的时候，在最后的环节都会出一个胜任力的报告，在胜任力的报告里我们会对员工的胜任力做一个量化的评估，同时对量化的评估分数和标准的评估分值进行可视化的对比，我们用雷达图进行可视化的数据呈现...，我们今天来分享下胜任力的雷达图如何进行设计 胜任力评估可视化雷达图 首先我们来看原始的数据表格，表格分为胜任力的项目和标准评分和时间的评分，后面的辅助列是为了我们雷达图的内圈辅助设计的。...我们根据我们的步骤来操作 1、选择图表的所有数据，选择散点图 2、选择散点图的Y轴坐标，并选择线条，变成灰色，这个步骤的主要目的是为了显示雷达图的网格线 3、选择图表 - 更改图表类型 - 选择雷达图...4、在组合图上找到辅助线 - 辅助线变成环形图 5、选择环形图 - 圆环大小 变成 0 ，这一步的目的主要是为了在雷达图上加上环形的辅助网格，使雷达图看起来更加的有层次感 具体的操作大家可以看下面的动态图
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果
这是麦肯锡系列第四篇，前三篇如下 Power BI模拟麦肯锡客流转化漏斗图 Power BI模拟麦肯锡多种正方形图表 Power BI模拟麦肯锡华夫饼百分比图 麦肯锡McKinsey Insights...APP展示了一种直观的前后对比气泡，如下图所示。...Power BI模拟如下图所示： 图表使用一个度量值嵌套SVG矢量图生成。第一步是构思图表布局。从麦肯锡的示例来看，这两个圆不会相交，且靠下对齐，极端情况下如下图所示。
人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统，那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统，实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...就像，对于人脸的识别检测，正常只能识别图像的人脸存在，但是对于其他物体则无能为力，无法识别。...五、人脸识别技术中的难点 现有的人脸识别技术在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。
子弹图，常用来实际值和预算值对比，Power BI图表市场有第三方厂商提供的多种样式，功能也非常丰富。...比如xViz的，实际值、预算值、同期值都可以显示： 这些个子弹图有个共同的问题：太复杂了，不够直观。元素太多，需要一个个看图例才能理解是什么意思。...子弹图剥离外壳，核心是：实际值用条形图画，再给目标值画个线。如下图所示： 这种效果在Power BI只用一个度量值就可以完成。...演示数据源格式为： 图表度量值： 子弹图 = VAR StoreCount = DISTINCTCOUNT ( '表'[店铺] ) VAR MaxSales = MAXX ( VALUES...如果你觉得太简陋，可以不停的加rect，加个rect去年对比，加个rect前年对比，无穷尽，加到超过xViz那种地步。
借iPhoneX的东风，今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征：Haar特征，并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ?...iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测，在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动，计算出对应位置的特征。...将计算出的特征送到人脸分类器（本文主要讲解Haar特征及其计算，分类器的训练不涉及）中进行判断，通过筛选的区域则判断为人脸，反之则不是人脸。 那么，这个特征如何表示呢？...其实，Haar特征本身并不复杂，就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和，得到的值称为人脸特征值，如果Haar矩形放到非人脸区域，那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。...下面，就需要介绍人脸检测中的神器——积分图！ 积分图 首先给出积分图的定义：对于一张积分图ii(i,j)，其位置(i,j)处的值ii(i,j)是是原图像i(i,j)左上角方向所有像素的和。
而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?...图 4：给定损失函数获得最佳模型性能所需的最少 epoch 数量。 ?
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
