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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。 ---- FDDB 测试结果 注本文的MTCNN效果检测准确率不是最优的,最优的FDDB上可达95%,测试效果如下: ? ---- 速度 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: 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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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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    使用PaddlePaddle实现识别

    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预测的是获取图像的特征,做 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

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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。 /// 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。 this.SetParamSimple(map, prefix + "QualityControl", this.QualityControl); } } } 请求的注释里有详细的解释,其实就是线

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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 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? 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,较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好: ? IBM的作用普通图片上一般般,但是难度更大的图片上,IBM的能力就很大了。尤其是不常见的角度进行识别或者残缺识别。例如下面三张图片的只有IBM识别了出来: ? ? ?

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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 String param = GsonUtils.toJson(list); // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境 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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    视频平台识别控制时间间隔的代码设计

    当前阶段我们也积极开发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。 智能分析项目识别到后,随即进行、入库。这里需要实现的是摄像头识别到后,控制的时间间隔。 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,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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    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 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 该类算法有 JDA(Joint Cascade Face Detection and Alignment)、MTCNN等 五、 齐面临的挑战 大姿态、夸张表情、光线明暗、遮挡、场景多变等等问题。

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    一张图指纹虹膜等生物识别

    科学统计也同样表明,即使存血缘和遗传关系的两个,如双胞胎,他们的指纹并没有随机两的指纹表现出明显更高的相关性。通常我们将指纹中突起的纹路称为脊线,而将指纹的整体纹路称为脊线模式。 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。 尤其值得注意的是,识别可以被识别者进行隐蔽操作,视频监控领域有着重要的应用价值。 静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个静脉分布图,依据专用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计算机系统中,实现特征值存储 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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    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。 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 是前面检测关键点的基础上,生成的特征值。 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。

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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 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 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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    Qt音视频开发39-识别线

    ,提取特征值,再用这些特征值去做分析处理,识别出到底是谁,国内厂家也不少,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 ,估计很多厂家都是开源的基础上加上了自家的算法,一直跑呀跑的整出了符合自家算法的模型文件,如百度的识别模型文件,经过好几年的发展,越来越大越来越细越来越准。 百度识别线版和离线版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。 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 支持的功能包括识别、搜索、活体检测等。 线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 同时支持两张图片和两个特征值。 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。

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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! 最快检测库开源 2019年3月25日,Amusi github上发现 follow很久的左庆大佬刚push了一个项目: ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection。 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 ? 侃侃 ZQCNN-MTCNN 和 libfacedetection 都是特别好的开源库,检测速度都很快,此感谢左庆和于仕琪老师的开源精神 两个项目链接如下,欢迎 star支持: https://github.com

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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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    fakeapp,faceswap等deepfakes换软件

    目前用于深度换的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算。 视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程序的和官网下载地址,上deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址。 Fakeapp 系统:Win7, Win10 优点:集成GUI图形界面,环境安装较简单,只要下载主程序和CORE文件就行 缺点:容易出错,效率偏低,更新很慢 总结:适合没有编程基础用户 下载:官网(需要注册 Faceswap定制的图形图像界面版本,集成所需要的库文件和环境,可下载faceswap覆盖子文件夹更新 缺点:出错后难解决问题,Win7会出现一闪过的错误 总结:适合没有编程基础,追求效率高的用户 下载:英文页面里 Myfakeapp,Dfaker等,大多数都是基于faceswap封装的;如果没有编程基础,建议从Openfaceswap入手;如果有编程基础,最好用Faceswap,faceswap的更新很快,有问题也可以Github

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    线程、进程

    功能上 进程,能够完成多任务,一台电脑上能够同时运行多个浏览器 线程,能够完成多任务,如 一个浏览器中可以的多个网页窗口 定义的不同 进程 Process :是进程实体的运行过程,系统进行资源分配合调度的一个独立单位 区别 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。 线线程不能够独立执行,必须依存进程中 线程的划分尺度小于进程(资源进程少),使得多线程程序的并发性高。 进程的缺点: 操作系统调度切换多个线程要切换调度进程速度上快的多。而且进程间 内存无法共享,通讯也较麻烦。 线程之间由于共享进程内存空间,所以交换数据非常方便;创建或撤消进程时,由于系统都要为之分配和回收资源,导致系统的开销明显大于创建或撤消线程时的开销。 切换慢、内存不共享、通信相麻烦、开销大。 们把1000视为权威,我们反其道行之,捍卫1024的地位。我们不是键盘侠,我们只是平凡世界中不凡的缔造者 。

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    深度识别中不同损失函数的性能

    而损失函数训练用于识别的 CNN 过程中有重要作用。因此,本文用于识别的多种损失函数进行了性能。 无约束识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。 过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法,其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性,从而得到更一般的特征,然后 LFW [12]、Megaface [13] 等主要数据集上达到当前最优准确率 因此,近年来研究者也研究 CNN 模型的其它方面,如损失函数、非线性、优化器等。其中一个重要研究是开发适合识别的损失函数。 本论文近期提出的用于深度识别的损失函数进行了综合性能。该研究实施了大量实验,从不同方面(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。 表 3:ResNet50 和 MobileNetv1 这两个架构 MS-Celeb-1M 和 CASIA-Webface 数据集上获得的训练准确率,和 LFW 数据集上获得的测试准确率

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