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开发AI人脸对比,如何输出多个对比相似度的人脸

人脸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人脸人脸库中的人脸进行对比,然后通过系统评选出相似度最高的人脸进行匹配。 因此,假如我们传入一张对比人脸,会从注册中找一张最接近的人脸返回出去。 经过我们讨论,我们现在需要修改这个识别和对比的机制,需要传入一张图片,从注册人脸中找多张(目前是4张)人脸对比图返回出去,而不是一张相似度最高的人脸人脸对比接口的入口方法: image.png 传入的人脸检测接口(会不会识别到人脸),和人脸对比接口: image.png image.png 人脸对比接口会返回参数有:注册姓名、相似度和成功与否 下面的方法是用于输入人脸与注册人脸进行对比,也有相似度的返回值。

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使用PaddlePaddle实现人脸对比人脸识别

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 ,不需要每次增加新的用户时,需要收集大量该用户的人脸,只有收集一张或者多张多角度的人脸,完全可以使用同一个模型进行人脸对比

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    人脸检测dlib, mtcnnx对比,FDDB测试对比

    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

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    人脸识别哪家强?四种API对比

    本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好? 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 ? 尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来: ? ? ? 边界框 没错,各家的边界框也有差别。亚马逊、IBM和微软都会返回只含有人脸的边界框。

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    java 调用百度人脸对比api接口

    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

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    一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

    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。 随着图像采集设备的不断发展,采集设备的成本不断降低,数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及极大地拓展了人脸识别技术的使用空间。 尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。 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。 ?

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    报警系统QuickAlarm之报警规则解析

    前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载,接下来就是比较核心的一块了,如何将报警规则和报警执行器关联起来,即当发生报警时,应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放报警规则的自定义,也就是说,目前只支持默认的报警规则,所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值,自动选择报警执行器的规则解析 报警规则 如果对于报警规则,依然不是很清晰的,可以阅读一下《报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载》 这里简单的进行说明,系统中默认的报警规则结构为: key为报警类型(即用户执行报警时,传进来的报警类型参数 ) value为具体报警规则 每个报警执行器拥有一个报警频率区间,通过报警频率映射到报警执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor,这就是系统定义的报警规则 II. 报警规则解析 通过前面的报警规则的简单说明,基本上也可以捞出报警规则的解析原则了 每种报警类型,对应一个报警规则 每个报警规则中,可以有多个报警执行器 每个报警执行器都有一个对应的报警频率的阀值 根据阀值对所有的报警执行器排序

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    基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)

    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。

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    Zabbix配置微信报警和邮件报警

    配置操作 默认标题: {TRIGGER.STATUS}:{TRIGGER.NAME} 消息内容: 报警主机:{HOST.NAME} 报警IP:{HOST.IP} 报警时间:{EVENT.DATE}-{EVENT.TIME } 报警等级:{TRIGGER.SEVERITY} 报警信息:{TRIGGER.NAME}:{ITEM.VALUE} 事件ID:{EVENT.ID} ? 配置微信报警 注册企业微信 配置微信报警需要注册企业微信 https://work.weixin.qq.com/wework_admin/ 获取企业ID 点击‘我的企业’到最下面获取 ? 配置报警媒介 ? 测试微信报警 重启虚拟机测试,企业微信收到邮件 ?

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    深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

    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。 ? 表 3:ResNet50 和 MobileNetv1 这两个架构在 MS-Celeb-1M 和 CASIA-Webface 数据集上获得的训练准确率对比,和在 LFW 数据集上获得的测试准确率对比

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    报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展

    报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展 本篇主要是扩展默认的报警规则,使其能更加友好的支持同时选择多种报警方式 扩展遵循两个原则 不影响原有的配置文件格式 简化规则解析复杂度 I. ,那么上面的配置中, threshold中只定义了一个阀值参数显然是不合适的,主要问题在于 单一阀值,不允许不同报警方式存在交叉 两个报警方式的threshold值相等时,选中的具体是哪个不可预期 所以我们的目标是将上面的参数中 , * * 当报警计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本报警方式; * count >= , 要求用户必须存在 alarmConfig.setUsers(basicAlarmConfig.getUsers()); // 报警上限, 如果用户没有填写,采用默认的(因为短信报警按条数要钱 其他 相关博文 报警系统QuickAlarm总纲 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载 报警系统QuickAlarm之报警规则解析 报警系统

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    最快人脸检测开源库对比:ZQCNN-MTCNN vs libfacedetection

    前言 CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库:libfacedetection,详见:重磅! 最快人脸检测库开源 2019年3月25日,Amusi 在github上发现 follow很久的左庆大佬刚push了一个项目: ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection。 (1)对比keliamoniz1.jpg ? ? (2)对比4.jpg ? ? (3)对比其他图片 ? -DENABLE_NEON=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE (1)对比keliamoniz1.jpg ? (2)对比4.jpg ? (3)对比其他图片 ? ? 侃侃 ZQCNN-MTCNN 和 libfacedetection 都是特别好的人脸开源库,检测速度都很快,在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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    用Python实现一个简单的——人脸相似度对比

    今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 第一步:导入需要的模型。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 第三步:处理待对比的图片。 其实是同样的道理,如法炮制,目的就是算出一个特征值出来,所以和第二步差不多。

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    人脸识别车牌识别系统安防视频云服务EasyCVR支持大华SDK报警上报

    报警上报,即前端设备在检测到事先规定的特殊事件发生时,发送报警到平台端告知平台。平台可以接收到设备上传的外部报警、视频信号丢失报警、遮挡报警和动态检测报警等信息。 EasyCVR平台告警上报实现方式为SDK主动连接设备,并向设备订阅报警功能,设备检测到报警事件立即发送给 SDK。 ? 流程说明: 完成SDK初始化流程。 调用 CLIENT_SetDVRMessCallBack,设置报警事件回调函数,该接口需在报警订阅之前调用。 调用 CLIENT_StartListenEx,向设备订阅报警。 订阅成功后,设备上报的报警事件通过 CLIENT_SetDVRMessCallBack 设置的回调函数通知用户。 报警上报功能使用完毕后,调用 CLIENT_StopListen,停止向设备订阅报警。 调用 CLIENT_Logout,退出设备。

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    Grafana 短信报警

    在Grafana添加短信报警方式 2. 在相关图表中应用短信报警 二、实际操作 添加报警方式 点击Alerting-->Notification channels ?  选择新建 ? 测试报警 点击上面的Send Test,确保能够收到短信! ? 图表添加报警 随便点击一个图表,点击edit ? 下面图片的意思表示 当每秒平均值达到10,就会触发报警。 在State history,会看到报警的历史信息 ? 注意:下一次触发,比如1秒后,它不会再次触发,防止 报警风暴产生! 只会发送一次! 上面只是演示了,单个图表的报警设置,如果需要设置所有图表都应用短信报警 需要勾选这个选项 ? 请确保其他图表的alert选项中,设置了报警策略。它才会报警,否则不会!

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    Grafana邮件报警

    一、概述 报警是Grafana的一项革命性功能,它让Grafana从一个数据可视化工具变成一个真正的任务监控工具。报警规则可以使用现有的图表控制面板设置,阈值可以通过拖拉右边的线控制,非常简单。 二、配置 Grafana版本必须是4.0+才支持报警功能,相关安装教程见:Linux下打造全方位立体监控系统 首先编辑配置文件 cd /etc/grafana/ cp grafana.ini grafana.ini.bak 添加邮件报警 ? 三、测试 点击测试 ? 出现以下提示,表示成功! ? 查看邮件 ?

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    报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载

    前面一篇是报警执行器的定义与加载已经完成,但与之对应的报警规则有是如何定义和加载的呢? 此外,既然命名为规则,那么就需要有对应的解析器,以根据报警规则和报警类型等相关输入条件,来选择对应的报警执行器,因此本文主要包括的内容就比较清晰了 报警规则的定义 报警规则的加载 报警规则的解析以及报警执行器选择 定义了一个优先级,我们的目标是 针对报警频率设置不同区间,每个区间对应一种报警类型 当实际调用的报警频率达到这个区间,就选择这种报警类型 同时也允许关闭根据频率选择报警器的功能,全程用一个默认 每种报警类型的用户都可以自定义 (当大量报警时,可以先关闭报警,然后再查问题) getAlarmConfig:核心方法,根据报警类型,返回对应的报警规则 系统默认提供一个从配置文件中加载报警规则的方案,主要会依赖两个配置文件 alarm.properties 小结 鉴于篇幅问题,关于报警规则与报警执行器之间的关系,对应的解释器放在下一篇进行说明,简要小结一下本文内容 报警规则: 采用阀值区间方式,将报警频率与报警执行器关联起来 规则加载: 支持SPI方式注入用户加载器

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