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。
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
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。
下面来具体说一说RPC服务和HTTP服务。...好，知道了网络的分层模型以后我们可以更好地理解为什么RPC服务相比HTTP服务要Nice一些！ RPC服务 从三个角度来介绍RPC服务：分别是RPC架构，同步异步调用以及流行的RPC框架。...分别说说这几个组件： 客户端（Client），服务的调用方。 服务端（Server），真正的服务提供者。...客户端存根，存放服务端的地址消息，再将客户端的请求参数打包成网络消息，然后通过网络远程发送给服务方。 服务端存根，接收客户端发送过来的消息，将消息解包，并调用本地的方法。...总结 RPC服务和HTTP服务还是存在很多的不同点的，一般来说，RPC服务主要是针对大型企业的，而HTTP服务主要是针对小企业的，因为RPC效率更高，而HTTP服务开发迭代会更快。
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
客户端发起 Long Polling，如果服务端没有数据，会等待，直到服务端有数据，或者等待到超时，返回后，客户端会再次发起 Long Polling。...DNS 方式允许应用程序使用服务发现，而无需与Consul进行任何高度集成。...redis 服务的节点。...服务健康检查 心跳方式比较简单，客户端上报自己的存活状态即可。 但存活不代表健康，例如一个应用的服务层没问题，但数据库连接故障了，那么就无法正常提供服务，这就是存活但不健康。...Eureka 支持服务自定义健康检查逻辑。 Consul 支持的很全面，可以配置服务自定义的健康检查接口地址，还有完善的管理界面，可以查看所有服务和节点的健康检查状态。
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。
配置中心核心概念的对比 由于Disconf不再维护，下面对比一下Spring Cloud Config、Apollo和Nacos。...配置管理功能的对比 作为配置中心，配置的整个管理流程应该具备流程化能力。...配置实时推送的对比 当配置变更的时候，配置中心需要将配置实时推送到应用客户端。...多语言支持 Spring Cloud服务于Java生态，一开始只是针对Java微服务应用，对于非Java应用的微服务调用，可以使用Sidecar提供了HTTP API，但动态配置方面还不能很好的支持。...Nacos使用起来相对比较简洁，在对性能要求比较高的大规模场景更适合。 此外，Nacos除了提供配置中心的功能，还提供了动态服务发现、服务共享与管理的功能，降低了服务化改造过程中的难度。
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。
首先，你需要在腾讯云官网注册账号，并创建一个人脸识别服务。然后，你需要获取腾讯云的API密钥和API密钥ID。这些信息需要在代码中使用，因此请务必保密。...、API_SECRET_ID 和 API_ENDPOINT 三个常量，其中 API_SECRET_KEY 和 API_SECRET_ID 代表腾讯云 API 密钥，API_ENDPOINT 则是腾讯云人脸识别服务的...最后，我们使用 Apache HttpClient 发送 HTTP POST 请求，将请求体发送到 API_ENDPOINT，从而进行人脸识别。
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。
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。
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
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 简单介绍 人脸检测服务， 用于输出适合人脸识别的 人脸数据集，这里通过 mtcnn...cnn检测人脸，通过 hopenet 开源项目确定人脸姿态，拿到头部姿态欧拉角，通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度，通过对mtcnn 三级网络和置信度，欧拉角阈值，模糊度设置阈值筛选合适人脸 详细见项目...O-Net还可以输出 人脸关键点的位置坐标。最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...要检测的 最小面容参数(min_face_size): 这是 MTCNN 中用于 过滤掉较小人脸的参数。最小面容参数定义了一个 人脸框的 最小边长，小于此值的人脸将被 忽略。
1.微服务架构 1.1 特征 自动化部署，端点智能化，语言和数据的去中心化控制。...1.2架构 一种将一个单一应用程序开发为一组小型服务的方法，每个服务运行在自己的进程中，服务间通信采用轻量级通信机制(通常用HTTP资源API)。...服务可用不同的语言开发，使用不同的数据存储技术。 去中心化基础设施 ? 去中心化数据库 ? 1.3微服务设计模式 聚合式(推荐) ? 代理(推荐) ? 链式 ? 分支 ? 异步消息 ?...1.4微服务实现 1.4.1 通信方式 REST和RPC 1.4.2 RPC框架 Dubbo/ Dubbox 阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架，可以和Spring框架无缝集成...下图是Spring Cloud和Dubbo的对比： ?
Server QoS 0 QoS 1 QoS 2 auth bridge $SYS SSL dynamic topics cluster websockets ...
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》----2简单介绍通过 AdaFace 提取人脸特征向量服务，项目来自：https...://github.com/mk-minchul/AdaFace拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分AdaFace 简单介绍低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。...0.002891642739996314, -0.00423774728551507, -0.08181970566511154, 0....提供了 字节，b64 编码 图片处理支持输出特征向量方式为 字节和JSON提供了 Web 服务能力开发
二、认识对比引擎 2.1 对比引擎是什么 对比引擎是一个高效的服务回归验证平台，它通过复制线上真实请求到预发环境执行，然后对比线上和预发响应，通过判断线上和预发请求响应结果来识别接口正确性，其中通过请求的响应结果来验证服务接口正确性主要基于这样的经验...2.2 对比引擎的优势 对比引擎通过复制线上真实流量去做自动化回归，很容易发现项目迭代及重构中带来的 bug，它同传统的服务回归验证工具及手段相比有如下优势： 使用线上真实流量对服务接口进行回归验证，接口覆盖更全面...对比引擎主要包含以下几个组件： 客户端 SDK：用于拦截线上请求和响应，并将请求和响应组装后发送到 MQ； 对比引擎服务端：整个对比引擎服务的核心，进行请求重放和结果比对，并负责存储不一致信息； 对比引擎控制台...3.1.2 对比引擎服务端 下面是对比引擎服务端结构图，主要包含2个处理逻辑： 请求重放：支持 dubbo 请求重放（使用 dubbo 泛化调用方式）和 rest 接口请求重放； 结果比对：对预发和线上的请求响应结果进行比对...五、总结和展望 本文主要介绍了对比引擎的研发背景及实现原理，作为一种自动化服务回归验证工具，对比引擎极大的提升了业务的场景覆盖率和回归验证效率，对于保证线上服务稳定起到了良好的作用，目前公司内部大部分业务
对比微服务网关 Kong 和 Apisix 什么是微服务网关？ 网关，就是指一个流量的集中式出入口。...好处有： 把这些功能都从微服务层抽离到了网关层，降低了应用层的复杂度。 可以将后端微服务的 API 进一步封装成粗粒度 API，降低客户端的请求次数。...可以将后端 API 封装成更通用的格式，保证后端 API 变动不会影响客户端 其他 对比Kong 和 Apisix 核心功能覆盖 功能 Apisix Kong 动态上游 支持 支持 动态路由 支持 支持...健康检查和熔断器 支持 支持 动态SSL证书 支持 支持 七层和四层代理 支持 支持 分布式追踪 支持 支持 自定义插件 支持 支持 REST API 支持 支持 CLI 支持 支持 多角度对比 功能...Lua Nginx+Lua Golang 私有部署 支持 支持 支持 自定义插件 支持 支持 支持 社区活跃度 高 高 高 支持yaml 支持 支持 不支持 对接外部 IdP 支持 不支持 不支持 压测对比
我们拥有的服务越多，如果我们使用预定义的端口，就会发生冲突的可能性越大。毕竟，在同一端口上不能监听两个服务。管理一百个服务所使用的所有端口的紧密列表本身就是一项挑战。...当我们开始使用部署到多个服务器之一的服务的分布式系统时，事情变得更加复杂。我们可以选择事先定义哪个服务转到哪个服务器但会导致很多问题。...我们应该尽可能地利用服务器资源，如果我们事先定义在哪里部署每个服务，这几乎是不可能的。另一个问题是服务的自动扩展最多是困难的，更不用说服务器故障的自动恢复。...服务发现工具 服务发现工具的主要目标是帮助服务找到并相互通信。为了履行职责，他们需要知道每项服务的位置。这个概念并不新鲜，很多工具早在Docker诞生之前就存在了。...我们在服务发现工具中寻找的是数据。至少我们应该能够找到服务的位置，服务是否健康以及服务的配置。由于我们正在构建具有多个服务器的分布式系统，因此该工具需要健壮，并且一个节点的故障不应该危及数据。
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