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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...originalPics/"; std::vector vecDetRet; string model_path = "/home/xy/anaconda2/lib/python2.7

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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。...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。...源码及模型下载:https://download.csdn.net/download/m0_38106923/10772957 拓展项目:Python+OpenCv实现AI人脸识别身份认证系统

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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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人脸图像识别(python人脸识别技术)

python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...学生在进入公寓时需要进行人脸识别,机器会进行识别。系统有两种识别方式,一是识别人像,二是进行刷卡,刷卡会将自己的信息读取,会与数据库的信息对比,也是一种识别的方式。...应用前景:随着人工智能的兴起,更加高端的识别技术才是主流发展方向,无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向,人脸识别具备无需被测者配合的特点,采集器扫过人脸就能进行对比,这在公安刑侦领域有着巨大的前景,...python人脸识别 导入库 python是一门强大的计算机编程语言,我们常常要用到python中的库,今天我们用到的库是需要安装的,因为不是python的内置库。...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。

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Python系列之三——人脸检测、人脸识别

比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送...我是华丽丽的分割线,下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别,鼓掌~ 一、人脸检测 python人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可...人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的人脸识别进行介绍。...还好我是python3.6版本,按照网上的一些教程也算是安装好了,(cmake、dlib啥的很难受)。 简单的说,用pip install指令进行安装还是比较容易的。...利用face_recognition中的方法进行特征识别,用于后面分类 face_recognition.compare_faces 将待分类识别的图像按照相同方法进行特征识别,并将其特征与指定对象特征对比

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Python系列之三——人脸检测、人脸识别

比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别(一)——从零说起 2.人脸识别(二)——训练分类器 3.人脸识别(二)——训练分类器的补充说明 4.人脸识别(三)——源码放送 一、人脸检测...python人脸检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。...人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的人脸识别进行介绍。...还好我是python3.6版本,按照网上的一些教程也算是安装好了,(cmake、dlib啥的很难受)。 简单的说,用pip install指令进行安装还是比较容易的。...利用face_recognition中的方法进行特征识别,用于后面分类 face_recognition.compare_faces 将待分类识别的图像按照相同方法进行特征识别,并将其特征与指定对象特征对比

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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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对比java和python

对比java和python    1.难易度而言。python远远简单于java。   2.开发速度。Python远优于java   3.运行速度。...我认为这说明对比c++,java的速度还是可以接受的。无法被接受的是JRE平台,以及JRE平台启动时卡的那一会儿。我就曾经为此认为java写就的程式性能低下。   ...但在Python中,通常是,写代码比写XML更简单。还有就是Python处理代码要比处理XML快很多很多。(不仅仅是这个,你必须写XML处理代码,同时Python就已经为你写好了.)...对Python编程技巧大总结 简读灵活性的Python编程语言 短时间内掌握Python编程语言 对Python编程语言历史说明介绍 有关Python编程语言进行描述 这就是你要做的。...为了这样做,让自己觉得更加需要Python。假装好像Python是可以做任何你想做的魔棒,而你无须出一点力。问一下,“Python怎样解决我的问题?”

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java和python对比

Java和Python是两种非常流行的编程语言,它们在不同的领域都有广泛的应用。...在本文中,我们将比较Java和Python在各个方面的优缺点,并给出一些示例。 语法简洁性 Python语法简洁,易于学习和使用。...; } } 代码可读性 Python语法简洁,代码易于阅读和理解。Python的代码通常具有良好的可读性和可维护性,这使得Python成为数据科学和机器学习等领域的首选编程语言。...相比之下,Python的性能较低,但在数据科学和机器学习等领域也有广泛的应用。为了提高Python的性能,可以使用NumPy、Pandas等库来进行优化。...Python也支持多线程和并发编程,但由于Python的全局解释器锁(GIL)机制,Python的并发编程性能较低。

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Python 进行人脸校正

已同步:博客 | 公众号 | 语雀 问题描述 在做人脸识别的时候,前期的数据处理过程中可能会遇到一个问题,即将人脸从不同尺寸的图像中截取出来,再进行“对齐”操作。...这样可以使每一个截取的人脸中的眼睛等位置处于同一位置,会对后面的识别算法起到一定的优化作用。 比如,下面 3 张图片所示,人脸的位置,图像的大小各不一样。...我们所需要做的就是,将人脸从各个图片中截取出来,再旋转进行校正,使得眼睛在同一位置上,最后将图片的大小也统一调整为 224 x 224。 ? 校正的效果如下图所示: ?...根据眼睛坐标找到包含面部的框的宽度和高度 找到旋转后眼睛的坐标,可以利用眼睛的坐标来框出人脸的大致范围。这里就直接看代码,从代码中比较好理解。 """ 4....裁剪图片 将旋转并框出的人脸进行裁剪,将其设定为统一的尺寸。 """ 5.

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python实现人脸签到系统

本文实例为大家分享了python实现人脸签到系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 简易版人脸签到/签退系统 管理员可进行录入人脸操作,以及导出各类签到情况表; 普通学生只可人脸识别进行签到签退操作。...True: # 从摄像头读取图片 sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸...=-1 : break say(engine, "正在打开摄像头") cam = cv2.VideoCapture(0) say(engine, "注视摄像头,开始采集人脸数据") getFace(cam...rate - 20) flag=makeDir(engine) #trainFace() while True: if flag==1 : flag = 0 say(engine, "首次使用 没有人脸信息...=='0': while True: admission() say(engine, "是否要继续录入新的人脸信息 ") say(engine, "输入0 代表是 输入其他表示退出") firstflag

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