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腾讯云-用户身份识别,从免费到收费三种组合用法

在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务,但是这个服务最贵要1元一次,那怕最大的预付包,也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗?这里就给你指3条路给你选择。 一、免费核身:身份证OCR+人脸比对 身份证OCR:https://cloud.tencent.com/document/product/866/33524 人脸比对:https://cloud.tencent.com 然后调用腾讯的人脸比对接口,把上面保存的身份证照片和用户自拍的照片进行人脸比对,如果相似度得分大于80分,就可以认定是同一个人。 腾讯每月给人脸比对提供了10000次的免费调用,一般小产品每天小于300人核验基本就够用了。腾讯人脸比对的能力比较强,身份证照片的人脸部分虽然很小,但是我多次测试,这里的准确度都非常高。 就算超过了1000次OCR和10000次的人脸比对,买个最便宜的预付包,OCR才0.12元一次,人脸比对才0.0031元一次,大概1毛多即可以完成一个核身。

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如何避免人脸识别系统被破解,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。 然而,当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时,这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。 换言之,恶意用户可以使用被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。 人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    牛逼了,利用Python实现“天眼系统”

    理论上:你可以建立一个你感兴趣的百万级的数据库,给你个照片 ,你就可以得到她是谁,哪里的,信息都可以知道,而且因为人与人之间的网状的关联,你甚至可以知道她喜欢的人是谁,男朋友长啥样子。 思路: 一、数据收集,可以采用爬虫对网上海里的明星信息进行有针对的爬取 二、格式化数据,存入mysq,把明星的自拍照的文件名存入数据库中 三、使用百度的api对程序进行编写,说实话,百度人脸识别做的很棒了 ,精确度很高 四、你上传一张图片(或者你能想象到的方式),后面的程序会对你海量的数据库中人的信息进行比对 五、输出匹配到的人的信息,和相似度的数值。 一共对数据库进行比对了5条信息 匹配到明星的信息:曾轶可 27 1990年1月3日出生于湖南省常德市汉寿县,创作型女歌手,演员。相似度:63.689125061 数据库: ? 目录: ? 项目总结: 人脸比对对照片的有一定要求,因为我爬取的照片大小不规则,所以比对的时候,会有问题,人脸比对用的百度的api接口,感觉关键部分不是自己实现的,正在恶补数据结构和算法。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象 03 采集场景 正常场景下,在合适的光源下,采集人脸的正面,包含正常完整的人脸轮廓 再看人脸比对。 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对比对两张脸中,其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片,另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 因此人脸比对有一个阈值的概念。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 比对的结果相似度如下: 假设阈值设定60%,则人脸比对通过率=4/8=50%,误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%,则人脸比对通过率=2/8=25%,误报率=1/8=12.5%。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    03 采集场景 正常场景下,在合适的光源下,采集人脸的正面,包含正常完整的人脸轮廓,毫无遮挡的五官,清晰的被拍照设备拍到,这样才能够准确的捕捉到特征,并判断出来。 再看人脸比对。 ? 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对比对两张脸中,其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片,另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 因此人脸比对有一个阈值的概念。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 比对的结果相似度如下: 假设阈值设定60%,则人脸比对通过率=4/8=50%,误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%,则人脸比对通过率=2/8=25%,误报率=1/8=12.5%。

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    人脸识别该如何测试

    采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象 03 采集场景 正常场景下,在合适的光源下,采集人脸的正面,包含正常完整的人脸轮廓 再看人脸比对。 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对比对两张脸中,其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片,另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 因此人脸比对有一个阈值的概念。 设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 比对的结果相似度如下: 假设阈值设定60%,则人脸比对通过率=4/8=50%,误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%,则人脸比对通过率=2/8=25%,误报率=1/8=12.5%。

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    微信这家人脸智慧时尚店可以“刷脸”试衣、付款

    过去,办事要“刷脸”,看在你的面子上这事儿兴许才能走的通…… 吃饭也要“刷脸”,老板看着是熟客,就能直接打折啦…… 现在,直接“刷脸”就可以当会员,打折积分衣服&支付这件事真的可以轻松实现啦。 昨天,微信支付与绫致时装集团达成合作,在全国首次推出人脸智慧时尚店。 在这个时尚店不带钱不说,手机都不用带,人脸识别给会员智能推荐商品,付款也靠“脸”—— 在深圳九方购物中心的Jack&Jones和广州白云万达广场VERO MODA人脸智慧时尚店,都可直接体验。 除此之外,通过人脸智慧时尚店的智慧试衣间,会员还可以“刷脸”试装。 为什么可以有“刷脸”这种操作? 首先,腾讯优图团队为人脸识别提供了坚实后盾。 也就是说,优图能将用户和会员体系内采集的数据图片进行比对验证,准确识别你是否为会员。 另外,基于优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力,还可根据客户的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。

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    『No21:  人工智能--机器视觉的商业逻辑』

    后台人脸数据往往10万是一个等级,100万是一个大的等级。 2. 安防 传统的安防领域,靠的是摄像头,起到的作用的监控,比如楼宇的安防,比如交通系统的安防,报警系统等。 通过对人脸系统的识别,得到体量庞大的数据,结合数据分析,能够得出一些有用的信息,这些才是加入人工智能之后的有用价值。 比如通过数据分析,大数据挖掘,可以提前感知,某地的危险,达到提前预防的目的。 加入人工智能之后,只需识别人脸特征,比对历史数据库内内容,可以感知人是否有权限进入,识别速度快、精准对高。大大的提高了效率,比如春运,火车站人员复杂,人员基数大。 针对采集到的人脸信息,可以分析出用户的基本信息,比如性别,年龄。 有公司的产品低功耗、识别率高,你不买? 有公司的产品芯片识别速度快,卖点再识别率,你不买? 上述就是简单的分析机器视觉的商业逻辑。 通过这套逻辑的分析。

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    客流统计系统技术架构与使用场景解析

    三、实现功能 1、实时视频监控与抓拍 支持实时视频监控与抓拍,对图片和视频源中面部特征进行提取分析,可实现多人脸检测与抓拍、人脸属性分析(如性别、年龄)、人脸识别、人流量统计、人脸比对检索、人脸库管理等 2、人脸识别布控与告警 此外,还可支持记录并实时与布控名单进行比对和报警,可用在各种卡口进行布控和核查,如商场、楼宇、社区、车站、街道、机场、港口、娱乐等公共场所及重要出入口等场景中,满足不同场景的人员身份识别需求 四、安装环境说明 1)人脸客流设备在原理上共同使用了倾斜客流算法及人脸抓拍算法,故场景选择需要综合考虑两个算法,所以需要选择在人员行进方向单一,存在一定纵深的通道式、出入口式场景; 2)要求人员行进方向单一 ,标准的通道式或出入口式场景,人员无明显的前后遮挡,一般建议人流密集程度90人/分钟及以下较为合适; 3)需选择具有稳定、充足的光照环境,在背光条件以及光线不足的情况下要求增加相应的补光措施,确认人脸特征清晰可见 ; 4)摄像机需安装在通道的正前方位置,保证人脸的角度偏转不会过大; 5)建议尽可能满足一个门一台设备,或使用物理隔离一台设备覆盖一个明确的进出通道,防止出现一人进入两次客流计数及人脸抓拍情况,从配置上较难调试

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    AIoT的人脸识别方案(下)

    综合上面两个大的优化方向的提升,我们在保持低精度损耗的前提下终于得到了令人满意的人脸识别性能,基于i.MX RT的人脸识别从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒,嗯——总算没让老板GPU服务器的钱白花 OASIS算法库包含了人脸检测、防欺诈算法、人脸姿态调整,以及人脸识别。 举个栗子,当人脸在快速运动过程中被检测到,但图像比较模糊或人脸姿态很偏,通过OASIS特殊的算法就能及时丢弃,重新捕捉更好的人脸帧,防止低质量的帧输入人脸识别模型最后影响到识别精度和结果,浪费运算时间。 ,只有恩智浦的MCU才能正常工作,想要破解是非常困难的,因为你不知道哪里出错返回了,反正结果不对就是了,暗暗地鄙视一下自己。 首先检测到人脸,然后进行活体检测(可选,某些应用不需要),通过对原始人脸图像进行姿态调整,然后RESIZE成人脸识别模型匹配的格式,进行推理得到该人脸的特征值集合,最后比对注册数据库得到一个最高的可信度值

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    不得不说,有点高大上,基于Spring Boot 实现人脸识别功能

    抓取的人脸图片信息回传至web后台。 step3:人像比对。 在web后台实例化并调用百度云人脸识别的sdk,将登录页面采集到的图像数据和注册的图像信息相比对(这块是百度云人脸识别解决方案实现的,也是最牛B的地方),返回的比分大于95分即可实现登录。 一、人脸注册 前端页面代码 <! verifyUser(faceData,client);   if(num>95) {    return "1";   }else {    return "2";   }     }    /**   * 人脸比对 与其自己团队苦苦研究,花点成本人家的成品直接用它不香吗?

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    中兴视觉大数据报道:人工智能未来不可测无需预测只需创造出来

    事实上,这些情景已经不再是科幻想象,我们的生活中,已经有很多它的影子,没错这就是人脸识别技术。 人脸识别技术是怎样实现的? 实现人脸识别的方法有多种,比如基于几何特征的人脸识别方法、基于特征脸的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性图匹配的人脸识别方法等。特征提取是人脸识别技术的核心部分,是对人脸特征的描述。 对人脸特征的提取越准确,越能精确地表达人脸特征信息,比对和匹配的准确性。 想象一下,不久的将来,上班不需要刷员工卡,大门自动打开并为你完成签到;下班来到地铁站,闸机在你靠近时自动放行;超市、商场完东西,刷个脸就完成付账走人啦;网购时,不再需要接收验证码或者使用U盾,脸对着摄像头 人脸识别技术的快速落地将让我们逐渐摆脱“身手卡钥”的束缚,快速步入无现金时代。随着人脸识别技术不断成熟,市场需求将加速释放,应用场景不断被挖掘。

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    人脸识别在中国大爆发

    今年,犯罪嫌疑人参加张学友演唱会被抓的新闻不断被报道,哪里有张学友演唱会,哪里就有罗落网的逃犯。“他来看我的演唱会,获赠手铐一对”。 警方利用面部识别技术,在数千名尖叫的粉丝中找出嫌犯。 科研:人工智能如何识别人脸? 面部识别是一种能够通过数字图像或视频来源的帧来识别或验证一个人的技术。 面部识别系统有多种工作方法,但一般来说,它们是通过将给定图像中选定的面部特征与数据库中的面部特征进行比对来工作的。 Face++的首席技术官唐文斌生动地介绍了人工智能的工作流程。 中国还开发了一种快速便捷的三维人脸解锁功能,采用新型3D传感器和领先的人脸识别技术,将该技术应用于手机。 人工智能还可以为金融业带来便利。面部识别是银行开户、转账、购物、网上支付最便捷的安全手段。 第三,企业应该寻找合适的案例来应用它们的技术。第四,它们必须开发可验证的客户,而不是伪概念性客户。最后,公司需要培养忠诚的买家。这些因素才能让公司可持续发展。

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    『开发技术』Windows极简安装使用face_recognition实现人脸识别

    face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。 此项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。 但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 2).人脸比对(识别) 人脸识别原理其实很容易理解,就是对人脸提取特征,再对特征进行相似度(或者距离比对),最后选取合适阈值来判断是否为同一人 代码一,两张刘亦菲照片:输出 [True] import

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    浅出深度学习系列-说说“人脸识别”

    三、人脸验证/识别 人脸验证做的是1比1的比对,即判断两张图片里的人是否为同一人。 与之相对地,人脸识别做的是1比N的比对,即判断系统当前见到的人,为事先见过的众多人中的哪一个。要回答的是“我是谁?”,相比于人脸校验采用的一一匹配,它在识别阶段更多的是采用分类的手段。 这些应用场景的共同特点是:人脸识别系统都事先存储了大量的不同人脸和身份信息,系统运行时需要将见到的人脸与之前存储的大量人脸比对,找出匹配的人脸。 ? 尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面,现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类,但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题,自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。 但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断,这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别),更可能意味着我们采用了不合适人脸建模方法(人脸的内部表示问题

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    Maix Bit 系列心得(4)--- 人脸识别

    通过 kflash_gui 烧录人脸识别模型至 FLASH,Maix Bit 开发板上芯片K210跑人脸识别脚本,实现人脸识别。 其实这只是第一步,烧录 key_gen_v1.2.bin 只是为了获取 Maix Bit 开发板的机器码,版权很重要的,盗版的 Maix Bit 应该是没有机器码的,所以这种类型的开发板就要到官方指定的店里购买 sd卡后,读取到此列表,即可实现人脸断电存储。 feature=kpu.face_encode(fmap[:]) #获取计算结果 reg_flag = False scores = [] # 存储特征比对分数 添加分数总表 max_score = 0 index = 0 for k in range(len(scores)): #迭代所有比对分数

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    详解苏宁门店的人脸识别技术

    一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。 ? 图1 人脸识别系统核心流程 从应用场景看,人脸识别应用主要分为1:1和1:N。 人脸检测、人脸跟踪、人脸最优照片选取的逻辑放在前端进行,而人脸的建模、人脸比对的服务放在中心服务器进行。 考虑到后续人脸提取的神经网络会对人脸进行归一化,我们认为人脸大小在满足比对要求时控制在150个像素是比较合适的。同时对图片质量的压缩也是非常必要的。 不同于imagenet这种close-set的分类任务,人脸识别问题实际上是在一个open-set上进行测评,所以是一个特征提取的问题,需要找到一个合适的特征度量空间,softmaxLoss训练的分类器虽然可以将相似样本成功划分 除了将人脸按地区区域分组降低N的比对范围,我们另一个实际经验是通过triplet loss进一步增加local margin。

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      人脸融合

      腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征,支持单脸、多脸、选脸融合,满足不同的营销活动需求……

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