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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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    比对得到的SAM文件怎么看?

    SAM ( Sequence Alignment Map ) 文件是reads比对到基因组后得到的结果文件,记录了reads mapping到基因组的各项信息。 BAM文件是SAM文件的二进制格式,保留SAM文件全部信息的同时极大压缩了SAM文件的体积,我们比对完成后获得的一般都是BAM文件。 @PG:比对时使用的工具指令。 @RG:样本信息。 @CO:其他注释信息。 比对结果主要包括11列信息: ? ? 1. QNAME:reads名称。 2. FLAG:reads比对情况。 RNAME:比对至参考序列的名称。 4. POS:比对到的位置。 5. MAPQ:比对质量。 6. CIGAR:比对情况信息。 7. RNEXT:与之配对的另一条reads所在的参考序列名称。" 除了这11列信息外,还有一些其他信息: NH:i:n 表示reads比对到参考序列位置的个数。 AS:i:n 表示比对得分。

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    并发减库存,怎么保证不超

    这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下怎么用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超。 当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。 优化方向 CAS不能只比对“值”,还必须确保的是原来的数据,才能修改成功。 常见实践 “版本号”的比对,一个数据一个版本,版本变化,即使值相同,也不应该修改成功。 CAS乐观锁,必须保证修改时的“此数据”就是“彼数据”,应该由“值”比对,优化为“版本号”比对。 ?

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    给你几条蛋白序列,用R语言怎么比对

    就是全部比对上的,*就是存在gap的位点 当然,如果比对的序列很多,还可以增加logo # 示例代码 msaPrettyPrint(myFirstAlignment, output="asis", y= 接下来才是重点 上面函数使用很简单,关键是我们得到了比对的结果,怎么提取我想要的位点呢 其实之前biostar上也有人提出了这个问题:https://www.biostars.org/p/467870/ 也就是说,他之前感兴趣的位点是82位的AA,想要看看比对后这个AA对应着哪个AA。 但是他发现,比对后原来的AA位置变成了95。所以不知道应该怎么去统计 ? 这里给出我自己的理解 首先明确,比对前后的差异在什么地方? =》原来可以比对的当然能对应,但是不能比对的分了两种情况:一个是硬比对(比如D比对到了N);一个是软比对,即增加了gap(比如D 比对到. )。 麻烦就出在gap身上,原来序列没有,比对过程加上去。

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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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    人脸识别到底怎么

    demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。 图2 刷脸门禁 3 抓拍捕捉人脸发现可疑人物 我司目前有摄像机,加上人脸识别功能,通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物。 ? 景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品,只需要在第一次入园时录入人脸,然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点,同时出入景区也将更加便捷。 目前,龙缸景区北门、南门以及云端廊桥、大安洞等景点都已安装人脸识别系统。记者在现场看到,原来检票、比对指纹的程序已经简化成快捷刷脸。 相关文章: [1秒刷脸入园! 图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征,和其他人脸比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判别识别率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。

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    不同的编程语言是怎么牛排的?网友:绝了!

    C++:服务员牵来一头牛,给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上,笑道,请享用!顾客一脸懵逼,但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...

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    人脸检测与识别技术(怎么去创新?)

    因为最近人脸检测与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析,让更多人的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。 在2016年的CVPR上,商汤发表了一篇关于人脸的文章。具体框架和想法都特别引人。具体效果如下: ? 我们都知道,现实生活无论是照片还是视频,其中的人脸都是在变的,通过镜头的远近,人脸的尺度大小一直在变化,这种尺度变化问题就会导致人脸检测识别精度的降低,那现在我们就要针对该问题去解决它。 怎么去解决呢??? 注:如下的方法可能已被大家知晓,但是希望通过这种思考问题的方式,给大家带来小小的灵感,也希望得到更多人的指点,学习更过思考问题的方式,去解决更多的实际问题,谢谢支持! 那该怎么办??? 这就需要读者您自己慢慢去体会,怎么去处理这方面的问题,也希望通过本次简单的介绍和分析,可以给有帮助的您带来一些解决!

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    扫一扫,人脸识别认证萌大熊猫

    近日,研究人员将人脸识别技术应用到了动物身上,成功地对大熊猫进行了“人脸识别”。这款应用程序已经在成都大熊猫繁育研究基地使用,游客们可以迅速识别数十只大熊猫,并了解与其相关的更多信息。 动物也能“人脸识别”了? 可爱的大熊猫作为一个物种来说是非常好辨认的,但是作为一个个体,由于它们的外貌都是黑白相间的,让人类来区分哪只熊猫是A,哪只是B,还是有一定困难和混淆的。 近期,我国的研究人员开发了一款AI人脸识别应用,可以对熊猫进行“人脸识别”。 ? 和其他人脸识别系统一样,该应用程序是使用一个巨大的熊猫图片数据库构建的。

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    扫一扫,人脸识别认证萌大熊猫

    新智元报道 来源:theverge 编辑:金磊 【新智元导读】近日,研究人员将人脸识别技术应用到了动物身上,成功地对大熊猫进行了“人脸识别”。 动物也能“人脸识别”了? 可爱的大熊猫作为一个物种来说是非常好辨认的,但是作为一个个体,由于它们的外貌都是黑白相间的,让人类来区分哪只熊猫是A,哪只是B,还是有一定困难和混淆的。 近期,我国的研究人员开发了一款AI人脸识别应用,可以对熊猫进行“人脸识别”。 ? 和其他人脸识别系统一样,该应用程序是使用一个巨大的熊猫图片数据库构建的。

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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。 但这个怎么样去衡量这个标识能够真实的刻画出这张真实的人脸? ? 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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