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Python快速实现人脸识别

一、前言 今天给大家带了的人脸识别非常简单,不需要大家了解TensorFlow,只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆,把人脸识别再度推向我们的视线。 像前段时间比较火的dee pfake,和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性,但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能,有些景区也添加了刷脸通道。 三、实现人脸识别 使用SDK实现人脸识别非常简单,下面我会从最简单的人脸识别开始。然后识别多个人脸,再到情绪识别、年龄识别等。 接下来我们实现更复杂的人脸识别,虽然在技术上要复杂的多,但是在代码上却没有什么太多的添加。 3.2、多人脸识别 也非常简单,我们执行上面代码,发现即使我们识别人脸的图片,face_num依旧是1。 其类型为string,默认值为1,所以我们只能识别一个人脸,我们将 识别人脸代码修改如下: # 类型依旧是URL image_type = 'URL' # 一张包含多个人脸的image image =

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基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型

前言 本项目参考了ArcFace的损失函数,同时参考了PP-OCRv2模型结构,意在开发一个模型较小,但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目,该项目训练数据使用emore数据集,一共有85742 在执行预测之前,先要在face_db目录下存放人脸图片,每张图片只包含一个人脸,并以该人脸的名称命名,这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比,找出匹配成功的人脸。。 python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下: 人脸检测时间:45ms 人脸识别时间:6ms 人脸对比结果: [('杨幂', 0.61594474) , ('迪丽热巴', 0.37707973)] 人脸对比结果: [('迪丽热巴', 0.7290128), ('杨幂', 0.3993025)] 预测的人脸位置: [[156, 80, 214, 135 , 1], [269, 67, 327, 121, 1]] 识别人脸名称: ['杨幂', '迪丽热巴'] 总识别时间:53ms 如果是通过相机预测的,请执行下面命令。

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    基于Pytorch实现的快速人脸识别模型

    前言 本项目参考了ArcFace的损失函数结合MobileNet,意在开发一个模型较小,但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目,该项目训练数据使用emore数据集,一共有85742个人,共5822653 在执行预测之前,先要在face_db目录下存放人脸图片,每张图片只包含一个人脸,并以该人脸的名称命名,这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比,找出匹配成功的人脸。。 python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下: 人脸检测时间:38ms 人脸识别时间:11ms 人脸对比结果: [('迪丽热巴', 0.7030987 ), ('杨幂', 0.36442137)] 人脸对比结果: [('杨幂', 0.63616204), ('迪丽热巴', 0.3101096)] 预测的人脸位置: [[272, 67, 328, 118 , 1], [156, 80, 215, 134, 1]] 识别人脸名称: ['迪丽热巴', '杨幂'] 总识别时间:82ms 如果是通过相机预测的,请执行下面命令。

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    五分钟快速接入人脸识别能力之人脸搜索

    本篇文章使用腾讯云人脸识别能力,快速实现人脸搜索,可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。 1、创建API密钥:https://console.cloud.tencent.com/cam/capi,密钥是唯一的凭据,请妥善保存哟 image.png 2、登录人脸识别控制台,在人脸库中新建一个人脸库 ,名称有意义即可 image.png 3、在人员库中传入待检测的照片 image.png 其中的人员id可以录入业务系统的人员标识,比如在这里我输入的是业务系统的人员主键,方便在人员识别出来后,能快速和业务结合起来 }else { //return null; System.out.println("未识别出来 1万大小人脸底库下,误识率百分之一对应分数为70分,误识率千分之一对应分数为80分,误识率万分之一对应分数为90分。

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    快速了解!人脸识别技术的概念与组成

    2019年7月、10月,野生动物世界两次向郭某发送短信,通知年卡入园识别系统更换事宜,要求激活人脸识别系统,否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私,不同意接受人脸识别,要求园方退卡。 什么是人脸识别人脸识别是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征技术,在金融、医疗、安检、支付、文娱等诸多领域得到普及。 人脸识别系统的组成 人脸识别系统主要包括六成部分,分别为:人脸采集、人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸图像匹配、人脸图像识别。 人像识别人脸识别就是将待识别人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。 除了客观因素外,人脸识别在采集、匹配、识别角度,可能遭遇仿冒、伪造、劫持、阻塞、替换风险,以骗过或绕过人脸识别系统,完成人脸图像的识别匹配。

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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 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 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 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等 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。 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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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    人脸识别demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    Android 人脸识别人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    如何快速搭建智能人脸识别系统(附代码)

    基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。 如果识别出正确的面部,则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先,我们将研究如何收集所有者的人脸图像。 keras.initializers.glorot_normal(seed=3), name='Output')(FC2) model1 = Model(inputs=VGG16_MODEL.input,outputs=Out) 人脸识别模型将使用迁移学习进行训练 回调函数 在下一个代码块中,我们将查看面部识别任务所需的回调。

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