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人脸到底怎样识别的

不讲废话,直接看技术: 人脸识别流程 人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤:一建立一个包含大批量人脸图像的数据库,二通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,三将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选 人脸图像的预处理:人脸图像的预处理的目的在系统对人脸图像的检测基础之上,对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。 人脸图像的预处理具体而言指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求 ,这一精确筛选的过程又可以分为两类:其一一对一的筛选,即对人脸身份进行确认过程;其二一对多的筛选,即根据人脸相似程度进行匹配比对的过程。 活体鉴别: 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,来自于真实的人脸还是含有人脸的照片

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人脸“移植”,快手怎样做到的?

比如在拍摄短视频时,如果选择了AR换脸特效,可以选取相册中的照片,把相册中的人脸“移植”到AR三维模型上… 之后,一个长着你想要的脸的3D虚拟角色,就诞生了。 像这样: ? 这样: ? YCNN深度推理学习引擎可以让AR算法优化,在手机端实现运行,还可以帮助对用户的照片进行脸部识别,精准分割出人脸的部分,贴到3D角色的脸上。 郑文快手CEO宿华在清华期间的同学,清华硕士毕业后去了斯坦福读博,研究计算机图形学和电影特效。 ? △ 郑文博士 此后,郑文陆续在ebay和pilot.ai从事计算机视觉方面的研究。 值得一提的,Y-Lab还对快手的视频推荐机制发挥作用力。 一方面,通过视频理解技术,让机器读懂视频的技术,从视频中提取出语义、图形,识别视频中的物体角度、运动、变化,从而进行判断。 而且不能忽略的,由于深度学习对训练数据规模的依赖,所以目前快手的海量用户规模和行为,也在帮助快手的AI日夜进行迭代和提升。 数据越大,AI越好;AI越好,用户体验也会相应提升。

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    APK如何解析的?

    PackageInstaller的初始化和安装APK过程、PMS处理APK的安装和PMS的创建过程,这些文章中经常会涉及到一个类,那就是PackageParser,它用来在APK的安装过程中解析APK,那么APK如何解析的呢 Mutiple APK:安装文件在一个文件目录中,其内部有多个拆分的APK,这些APK由一个 base APK和一个或多个split APK组成。Android称其为Cluster。 ,说明Mutiple APK,就需要调用parseClusterPackage方法来解析,如果Single APK则调用parseMonolithicPackage方法来解析。 3.Package的数据结构 包被解析后,最终在内存Package,PackagePackageParser的内部类,它的部分成员变量如下所示。 从这个简图中可以发现Package的数据结构如何设计的: Package中存有许多组件,比如Acticity、Provider、Permission等等,它们都继承基类Component。

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    Paxos怎么想到的?

    xclient【i】选择的号码。COORDINATOR选择了任意proposal (say, x'x′),并告知其他client关于这个决定。 这种方法类似于多数投票,我们称之为COORDINATOR的决定VOTE(client【i】,x),x第i个COORDINATOR选举出来的。 很不幸的,不行。考虑这种情况: 有2位客户。 僵局将永远僵局。 看来通过这种投票已陷入僵局。问题出在以下事实:COORDINATORs的投票。 那么,如果引入一种非承诺投票方式呢? ---- 迭代3 继续探索这个想法。 如果一个COORDINATOR看到一条带有#attempt比它曾经见过最大的小,它将知道该消息过时的,因此它将丢弃该消息。 顺便说一句,让我们描述一次尝试会发生什么。

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    为防止用户假冒,Facebook正式部署人脸识别功能

    Facebook已经开始面向全球用户推出人脸识别功能,不过由于当地法律限制,欧盟和加拿大的用户将不包括在内。 其实在去年12月份,就已经预告称Facebook很快会应用人脸识别功能,一定程度上能够有效防止用户身份被他人假冒。 ? 使用新的人脸识别功能,你能够找到有你在里面却没被标记的照片;也可以免受陌生人使用你的照片的困扰;Facebook还将能够告诉视力障碍人士在他们的视频或者照片里有谁。 默认情况下,人脸识别功能保持开启的,但用户可以自行关闭。 ? 很显然,Facebook人脸识别功能能够起到一定的保护作用,但也让很多用户对自己的隐私问题产生了一丝担忧。如果你,你有会作何种考虑呢?

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    如何“理论”害死的?

    这篇文章,我就是要告诉你理论如何害人的,以及如何学习理论才能避免理论所害,成为名副其实的“理论派”... 1.兵法害死人 在聊“理论”之前,我们先来聊聊与之类似的“兵法”。 马谡——诸葛亮的得意门生。 《孙子兵法》里说: 高陵勿向,背丘勿逆。 意思:当敌人在高地的时候,不要发动正面的进攻;当敌人从高地冲下来的时候,也不要正面迎敌,要等他们到了平地才能打。 随便举几例: 1)写文案不要说清,而是要说动 这句话华与华说的,而且说了不止一两遍...它的意思:广告语不要总想着说清什么事,也不要说服什么人,而是要直接说动消费者,让他去行动去购买。 而如果想要得到更有效的答案,就不得不了解消费者决策的“微观原因”,看消费者在分众以及在户外,如何影响的。 (毕竟,真理往往反认知的,而要想改变人们的认知,往往又需要很长的时间) 最后,关于“理论有没有用”这个问题,这里就多说一句: 什么理论?理论的本质就是解释。

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    AngularJS、React 真的淘汰了吗?

    「 面试时心态崩了 」 这样,最近有个朋友跟我聊起,说前几天去面试北京的一家公司,和某度有点关系。 面试官看我简历上写着 AngularJS,告诉我以后别用这个了,还有 React,并建议我用 Vue,说在北京,十家公司有九家公司都在用 Vue,这样的吗,大家怎么看? ? 至于说react淘汰了,我只能说呵呵,fb大树不倒,react不死。vue国内确实用的毕竟多,但是还到没能淘汰其他框架的水平。 ps:vue和ng通过装饰器已经能把api构造的很像了。 至于react,另外一个思维,终究和以上二者有很大的不同。 所以我觉得与其把精力放在选择哪些框架,不如放在看看它们到底原理怎样,对它们之间的优缺点进行比对和研究。没有最好的框架,只有最合适的框架。

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    Go timer 如何调度的?

    Reset 的目的把 timer 重新加入到 timer 堆中,重新等待触发。 不过分为两种情况: 标记为 timerRemoved 的 timer,这种 timer 已经从 timer 堆上删除了,但会重新设置触发时间,加入到 timer 堆中 等待触发的 timer,在 2.6 Timer 如何真正执行的? timer 的真正执行者 GMP。 如果 ticker 的话,触发后,会计算下一次要触发的时间,重新将 timer 加入 timer 堆中。 ? 3. 上面这个例子过于简单了,试想下如果 <- timer1.C 阻塞在子协程中,timer 的 Stop 方法调用,那么子协程可能就会被永远的阻塞在那里,造成 goroutine 泄露,内存泄露。

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    如何避免人脸识别系统破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    然而,目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像,随着大数据概念的深入,图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。 在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。 换言之,恶意用户可以使用仿冒者的照片来进行恶意攻击(即,照片攻击),这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是,人脸活体检测技术应运而生。 为了区分真实人脸以及照片、视频,防范人脸识别系统可能遭受的攻击,就需要应用人脸活体检测技术。 为了确保你“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别

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    人脸识别技术的发展前景怎样的?

    人脸识别技术的发展前景怎样的? 智能时代已悄然到来,"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下,"刷脸"办事正愈发常见。 人脸识别,基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 2014年我国人脸识别技术的转折点,使人脸识别技术从理论走向了应用,2018-2020年则人脸识别技术全面应用的重要节点,"刷脸"时代正式到来。 安防:目前最常见的目标人(包括黑/白名单)人脸监控识别系统,其将经过摄像头视野的人脸与黑/白名单进行比对,判断其是否属于名单中的某人,既可以进行黑白名单的实时报警,能够对重点布控人员进行预警,也可在短时间内在茫茫人海中找到这个人

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    第一个因人脸识别错误关监狱的人,证据仅仅是1张驾照照片

    这是发生在2019年的事情,错误逮捕的对象,一位名叫Robert Williams的黑人男子,在交了1000美元后,他才保释出去。 据《连线》(Wired)杂志报道称,这可能同类案件中已知的第一个案例。 而直到现在,这起案件才正式向联邦提起诉讼。 人脸识别错误第一案 事情得从三年前说起。 相似案件不止一起 但事实上,人脸识别“抓”错人的事情,在这之后又发生了好几起。 第二起因人脸识别导致的错误逮捕,同样一名黑人男子Michael Oliver,他在去年起诉了警察局。 ? 人脸识别的另一个问题,监控摄像头会压缩视频图像,导致用来区分嫌疑人的皮肤、静脉和痣等图案去除、损坏或变形。 ? 事实上,由于采集视频的光照条件不同,一些伪影可能会被误认为面部特征(如痣)之一。 最重要的人脸识别所用的AI模型算法,可解释性非常差,缺乏支持法医意见的经验数据。 目前,微软、IBM和亚马逊等互联网巨头,已经保证不将人脸识别系统出售给警方。

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    Vue虚拟dom如何创建的

    with(this){return ${code}}包起来的一串东西,staticRenderFns在编译过程中会把那些不会变的静态节点打上标记,设置为true,然后在渲染阶段单独渲染。 string ,接着判断是否dom内置的节点,如果则直接创建一个普通 VNode * 如果为已注册的组件名,则通过 createComponent 创建一个组件类型的 VNode * 否则创建一个未知的标签的 normalizeArrayChildren(children) : undefined}当childre子组件的时候就会扁平化当children基础数据类型的时候,直接调用createTextNode 函数变成文本节点当children数组的时候,会调用normalizeArrayChildren进行格式化最后调用vnode = new VNode()生成一个vnode。 这一章讲解了generate解析AST对象生成render function code在到虚拟VNode怎么生成出来的,下一章讲一个核心概念diff算法

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。

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    flutter源码:widget如何加载的

    从flutter的入口main方法开始,一步步看下widget如何加载的 在Flutter中,一切皆widget,我们有两大widget,statelessWidget和stetefulWidge, 会分别看两种下widget如何加载出来的,展示的源码会有删减,仅展示跟主题有关的代码 入口到加载 flutter的入口,就是runApp方法,我们也从这个方法开始查看 void main() { ,这个系统内部的element,接下来,调用了它的mount方法 void mount(Element? ,目的新建或者更新这个element的child element,到这里,我们自己写的传给系统最外层的widget也是在这里加载的 Element? () => StatelessElement(this); @protected Widget build(BuildContext context); } statelessWidget生成

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    图解Kafka消息怎么存储的?

    Kafka以Partition作为存储单元 一个partition一个有序的,不变的消息队列,消息总是追加到尾部。一个partition不能切分成多个散落在多个broker上或者多个磁盘上。 你可以设置要被保留的数据量和时长,之后Kafka就会按照你的配置去清除消息数据,无论这个数据是否消费。 Memory Mapped Files(后面简称mmap)也翻译成内存映射文件,它的工作原理直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。 回顾 现在你已知道Kafka存储内部如何工作的了: • PartitionKafka的存储单元。 • Partition分成多个segment。 • Indexes 保存的当前segment的base offset的相对偏移量。 • 压缩消息批量发送包装一个wrapper message来发送。

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    计算属性如何Vue实现的

    写在前边 无论面试过程还是日常业务开发,相信大多数前端开发者对于 Vue 的应用已经熟能生巧了。 今天我们就来聊聊 Vue 中的 Computed 如何实现的。 文章会告别枯燥的源码,从用法到原理层层拨丝与你一起来看看在 Vue 中 Computed 如何实现的。 前置知识 首先,文章中的源码思路基于最新稳定的 Vue@3.2.37 版本进行解读的。 如果你不是很清楚 Effect 是什么,推荐你优先阅读我的这篇 Vue3中的响应式如何JavaScript实现的。 当然,在文章中也会针对于一些额外的知识点稍微进行基础的讲解。 上述的属性就是一个 Computed 中我们需要关心的属性,大概了解了各个属性代表的含义接下来就让我们一起来看看 computed 如何 Vue 实现的。 Effect 我已经在前置文章 Vue3中的响应式如何JavaScript实现的 中介绍过它的实现,有兴趣深入了解的同学可以移步查阅。 同理,当我们首次访问该计算属性时。

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    人脸检测——准备非人脸

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    你知道人脸识别技术如何实现的吗?

    人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的吗? 人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。 值得提出的,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。 人脸跟踪 面貌跟踪指对检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。 人脸比对 面貌比对检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。 光照变化影响人脸识别性能的最关键因素,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。比如光线太亮,会使面部特征弱化,导致难以识别人脸。 2、表情、姿态。 遮挡也是一个非常严重的问题,比如在监控环境下,监控的对象往往都会戴着眼镜、帽子等饰物,这些东西会使面部露出来的部分较少,从而不能获取足够的特征,难以辨别。

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    人脸检测——AFLW准备人脸

    不多说了,直接代码吧: 生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置(x,y,w,h); ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成人脸的程序 (并且对人脸进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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