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人脸比对的业务逻辑

oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的人脸比对请求 /// 若图片中包含多张人脸,只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张人脸,只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张人脸,只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张人脸,只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。

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视频平台人脸识别比对控制比对时间间隔的代码设计

当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目,将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互,并在线下场景中落地应用。 今天和大家分享一个技术干货:如何控制人脸识别比对的时间间隔。 人脸智能分析项目在识别到人脸后,随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后,控制对比的时间间隔。 在后台打开人脸识别的策略后,就会使用GO协程开启一个定时任务,在后台配置的时间间隔内,定时改变识别的状态,将人脸对比改为true可对比状态,如图: 而在识别到人脸进行对比过后,再将状态改为false, 那么下次回调I帧时,通过定时任务,人脸识别状态为true时再次对比。 这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。

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    通过USB接入双目UVC协议人脸比对相机,外接AI相机实现1:1比对开发

    标准UVC设备,兼容性强,自带人脸识别算法,支持活体识别,支持1:1比对,不借助外部设备即可进行人脸识别,输出人脸属性值。支持活体识别,有效防止照片、视频和面具等假体攻击。 双目USB1.jpg 可用于智能零售,人证对比,顾客分析,人脸跟踪抓拍,等应用领域开发,二次开发资料完善,帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能,开发周期短,成本低。 双目USB2.jpg 工作流程: 1、后端管理系统对接相机的SDK,通过身份证读卡器读取证内人脸图片,然后推送到相机内,相机完成与现场人员进行人证照片比对,并输出比对结果与活体检测结果。 2、后端管理系统对接相机的SDK,通过调取已有的人脸库图片,推送到相机内,相机完成人脸图片与现场人员照片的比对,并输出比对结果与活体检测结果。

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    多序列比对软件Jalview的安装及使用体验

    使用体验 安装好Jalview后,打开软件会自动弹出这些界面,这是该软件的内置信息,目的就是为了展示该软件的主要功能及可视化效果。 可以通过下图大致看到,可以实现以下功能: 1、多序列比对 2、显示保守区间、比对质量和共有序列 3、对多序列比对结果进行编辑 4、构建进化树 5、显示序列的蛋白结构 通过如下操作,导入文件,可支持多种文件格式 各软件的比对速度(Muscle>MAFFT>ClustalW>T-Coffee),比对准确性(MAFFT>Muscle>T-Coffee>ClustalW)。 输出图片,可保存为HTML、PNG、SVG等格式 使用体验 Jalview可一站式完成多序列比较、图形的美化及编辑,使用的比对方法、算法丰富,图形美观、颜色多样。 总体来讲体验较好,方便了相关科研和临床工作。 另外,基于Web的JalviewJS应用程序的alpha版本也可以通过JalviewJS链接获得。

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    使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练

    OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo     首先安装一些依赖的库 pip install      第二步,就是为模型训练收集训练数据,还是通过摄像头逐帧来收集,在脚本运行过程中,会提示输入用户id,请从0开始输入,即第一个人的脸的数据id为0,第二个人的脸的数据id为1,运行一次可收集一张人脸的数据 sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))     最后一步,人脸测试,我们将摄像头中的人脸和模型中的特征进行比对,用来判断是否为本人 import 最后,送上人脸识别项目地址: https://gitee.com/QiHanXiBei/face_get/tree/master

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    序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法

    前言 序列比对是生信领域的一个古老课题,在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性,在比对的时候允许插入缺失,所以往往是一种不精确匹配。 全局比对算法 所谓全局比对算法,就是根据一个打分矩阵(替换矩阵)计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了,我们只需看看其中的关键点及实现代码。 关键点 打分矩阵: 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同,常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法: 常用动态规划算法(Needleman-Wunsch算法)。 ? 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果: 根据得分矩阵回溯,如果最优比对结果有多个,全部打印出来。 理解打分系统背后的概率论模型: 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比(log-odds ratio)。

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    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。 前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。 图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。 与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    三分钟极速体验:Java版人脸检测

    本篇概览 检测照片中的人脸,用Java可以实现吗? 当然可以,今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能,当您提交一张带有人脸的照片后,会看到下图效果,所有人脸都被识别到并被框选出来了: 本篇以体验为主,不涉及具体的开发,后面还会有文章介绍完整的开发过程 点击提交按钮后,页面会显示检测结果,如下图,人脸被准确的框选出来了: 再试试多人的,如下图,居然一个人脸都没有检测到: 把周围检测数量的值调低些,改成4再试,如下图,这次成功了,八张人脸全部检测到 : 至此,Java版人脸检测的体验已经完成,一分钟概览,一分钟部署,一分钟体验,咱们足够高效(下载超大镜像的时间不能算,不敢算…) 此刻您应该能感受到Java在人脸识别领域的魅力了,聪明的您当然会有很多疑问 这些疑问在下面这两篇文章中完全揭秘,然后您也能轻易做出集成了人脸识别的SpringBoot应用了: Java版人脸检测详解上篇:运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV) Java

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    详解序列比对算法 01 | 两条序列比对与计分矩阵

    一、序列比对 Sequence Alignment 序列比对(sequence alignment),目前是生物信息学的基本研究方法。 根据序列比对范围和目的,分为两种: 1、全局比对 Global Alignment 顾名思义,就是对两条序列的全长都进行比对 AACGGGGTG | ||| | CATGGGATT 当然有时候序列比对时会不尽人意 :8-1-3=4 这种比对常常用于基因家族分析,系统发育树构建等 2、局部比对 Local Alignment 目的是在两条序列比对后,获取序列比对分数或置信度最高的匹配序列片段。 为了获得最佳的比对序列,就需要比较序列间的比对得分大小。 那么现在有两个需要解决的问题: 设计一种规则,用于计算最真实的比对得分 设计一种算法,来快速精准的比对序列 这时,有大牛提出计分矩阵和最优比对算法来解决这两个问题。

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    Qt编写的项目作品24-人脸识别综合应用(在线+离线+嵌入式)

    一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端,可以通过TCP通信进行交互。 自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器,现场若干设备请求的场景。 传入单张图片返回人脸特征值。 传入单张图片或者多张图片返回是否是活体。 传入两张图片返回比对结果。 传入两个特征值返回比对结果。 传入单张图片添加人脸。 指定唯一标识符删除人脸。 传入单张照片返回相似度最大的人脸信息。 修改人脸服务的配置参数比如是否快速查找、人脸占比等。 二、效果图 [video_face1.gif] [video_face5.gif] 三、体验地址 体验地址:https://pan.baidu.com/s/1bbL2ZughZAgfIGrexyN-9g

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    序列比对(25)编辑距离

    编辑距离的求解过程和全局比对是十分相似的(关于全局比对,可以参见前文《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》),都需要全部符号参与比对,都允许插入、缺失和错配。 编辑距离与最长公共子序列 在只允许插入和缺失而不允许错配的情况下,两个字符串的编辑距离可以通过最长公共子序列的长度(关于最长公共子序列,可以参看前文《序列比对(24)最长公共子序列》)间接算出来。 ,j)比对的最低得分 }; typedef struct Unit *pUnit; void strUpper(char *s); void printAlign(pUnit** a, const int i][j]->M); printf("\n"); } */ printf("min score: %d\n", aUnit[m][n]->M); // 打印最优比对结果

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    kallisto比对参考转录组

    kallisto是2016年发表在Nature Biotechnology上的一个比对工具,可以将bulk或者single-cell RNA-Seq数据的序列直接比对到转录组,然后进行转录本鉴定及定量。 kallisto的优势在于比对速度很快,这是因为用了一种伪比对方法,即将k-mers比对到参考转录组上。在用20套模拟数据与以往其他软件速度比较中,kallisto速度明显更快: ? 1.

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    序列比对:替换计分矩阵

    序列比对 当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。 在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。 上一篇文章DNA与蛋白质的序列比对原理介绍了两个序列相似性和距离的定量分析方法,即序列对齐与匹配/非匹配字符的打分。 PAM矩阵是目前蛋白质比对中第一个广泛使用的最优矩阵,它是基于进化原理的,建立在进化的可接受点突变模型PAM(PointAccepted Mutation)基础上,通过统计相似序列比对中各种氨基酸之间实际替换的发生率而得到的 PAM矩阵是从蛋白质序列的全局比对结果推导出来的,而BLOSUM矩阵则是从蛋白质序列块(短序列)比对而推导出来的。但在评估氨基酸替换频率时,应用了不同的策略。 基本数据来源于BLOCKS数据库,其中包括了局部多重比对(包含较远的相关序列,与在PAM中使用较近的相关序列相反)。

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    通过比对进行容器联动

    当中间容器变化之后,标题栏也要跟着变化 设计个比对依据: 抽象类BaseView中定义抽象方法,每个继承的View都必须实现,为自己的界面定义一个唯一的int常量,作为比对依据 降低容器之间的耦合度:

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    身份采集、活体检测、人脸比对...旷视是如何做FaceID的? | 公开课笔记

    关于人脸识别,大家很容易想到第一个特点就是体验非常好,非常自然、便利,但它的缺点也很多,首先隐私性更差,我们要想获得别人的指纹和虹膜的代价非常大,但是要获得别人面部的照片这个代价就非常的小了。 从功能上来说呢,我们的产品包括身份证的质量检测、身份证 OCR 识别、活体检测、攻击检测以及人脸比对,整个解决方案可以看出是建立在云跟端两个基础上,我们在端上提供了 UI 解决方案,就提供 UI 界面可以方便集成 双角度活体是用户拍一张正脸的自拍照与侧面自拍照,通过这种 3D 建模重建的方式来判断是不是真人,我们的双角度活体,静默活体,为用户提供一种非常好的用户体验,相当于用户拍一个两秒钟的视频。 ? ▌人脸比对 活体检验之后,我们就可以进行人脸比对的环节。 所以总结一下就是 Face ID 会为大家提供一整套的这种身份验证解决方案,整个方案涵盖了质量检测、身份证识别、活体检测、攻击检测和人脸比对等一系列的功能,其中在活体检测方面,我们采用了云加端的这种联合防范方式

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