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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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    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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    blast比对

    一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。 全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为是局部比对,所以只要序列之间出现同源区域就可以,而不用考虑整体,因此,blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对,一个基因与另一个基因分成多份比对结果。

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    全局比对

    而局部比对则不同,两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似,这就需要找到这些相似性的片段,和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对,而不是全局比对。 全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对;可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略,因此,同样的一段序列,采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2,如果采用全局比对,会得到这种比对效果,而采用局部比对,序列中间的 GCG 满足了最优比对。 因为,局部比对的话,遇到大的空位往往就断开了,例如上面的例子,采用局部比对的算法中,只追求局部的最优比对,而不会考虑整体的空位等。所以,基因组的大片段的插入或者缺失检测,可以使用全局比对软件。

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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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    揭秘人脸识别灰色产业链:你的面部信息值多少钱

    雷锋网报道 人脸识别技术已经强大到对公民的自由构成严重威胁。尽管如此,这个行业仍然蓬勃发展。 如今,数十家初创企业和科技巨头正在向酒店、零售店、甚至学校和夏令营销售人脸识别服务。 这一业务的兴盛归功于新算法,现在的算法在辨认人脸方面比五年前的更精确。 为了改进这些算法,公司会对它们进行数十亿张人脸辨认的训练,而这个训练通常不需要征得任何人的同意。 虽然公司可以使用政府和大学编制的数据集合,如耶鲁大学的人脸数据库,但这些数据集相对较小,包含的人脸不超过几千张。 去年7月,美国公民自由联盟(ACLU)对亚马逊的软件进行了测试,将每一位国会议员的脸与收录重罪罪犯的数据库进行比对。结果该测试导致了28个误报,其中大多数为有色国会议员。 你的面部信息该何去何从 尽管人们对人脸识别的担忧主要集中在政府机构的使用上,但私人公司甚至个人对人脸识别的使用却带来了更为明显的隐私风险。

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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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    测序数据比对

    因此,测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上,得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。 ,不能像 blast 比对,分开比对; 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位; 6、序列太短,会出现一条序列比对到多个位置的情况; 7、数据量较大,比对比较耗时 3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件,例如 bwa,soap,bowtie2,hisat2,subread 等,在众多的短序列比对软件中,BWA 几乎已经成为默认的行业标准。 1、两条 reads 都比对不上; 2、一条比对上,另外一条比对不上,或者另外一条比对到另外染色体,或者两条比对不在正常 insert size 范围内; 3、一对一比对无错配, pairend 比对) 2、只有一条reads比对上目标序列 (single比对) 3、两条reads比对到不同序列 (single比对) 4、两条reads比对超出

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    短序列比对练习

    一、比对练习 mkdir 52.bwa #1 bwa比对 #建立索引 ln -s /share/home/xiehs/05.assembly/data/MGH78578.fasta . #bwa比对 bwa mem MGH78578.fasta /share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_1.fastq.gz /share/home/xiehs /05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz >MGH78578.sam #bwa-mem2比对 bwa-mem2 index MGH78578.fasta time bwa-mem2 share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz | samtools sort -O bam - >MGH78578.sorted.bam #拟南芥比对 /il_1.fq.gz /share/home/xiehs/05.assembly/ninanjie/illumina/il_2.fq.gz >tair10.sam 2>bwa.log 二、split比对

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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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    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

    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 ▌人脸比对 活体检验之后,我们就可以进行人脸比对的环节。 我先简单跟大家介绍一下人脸识别的一个基本原理:首先我们会从一幅图片里面去做人脸检测并做出标识,相当于在一张图片里面找到这张人脸,并且表示出整个人脸上的一些基本关键点,如眼睛、眉毛等等。 当我们通过 OCR 去识别出来用户姓名、身份证号,并通过活体检测之后,我们会从公安部的权威数据库里面去获得一张权威照片,会跟用户视频采集到的一张高质量照片进行比对,会返回给用户是不是一致,当然我们不会去直接告诉用户是不是一致 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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    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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