展开

关键词

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。

36210

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。

10220
  • 广告
    关闭

    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

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。

    30960

    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

    6520

    频标比对测量系统的使用介绍

    使用频标比对器测定频标源的这些基本特性时,归根结底都是测定一段时间内平均频率的相对频差。不同点是,所采用的平均时间要满足各种特性的要求,特别是在测定频率稳定度时,要与所要求的取样时间相一致。 SYN5607型相位计-3.jpg SYN5609A型频标比对测量系统采用双混频时差测量技术,7寸触摸屏设计,具有测量开机特性、日频率波动、日频率老化率(漂移率)、长短期频率稳定度、频率复现性、频率准确度 、频差和相差等功能的精密比对仪器,并具有多项统计功能,包括平均值、最大值、最小值、峰峰值、标准偏差和趋势图等,其测量算法和数据处理完全符合国家检定规程对有关频标特性测试的规定。 如果机器工作正常,仪器进行初始化,然后进入测试功能选择界面(默认界面); 首页包括两种测量项目和一个系统设置,分别包括“通用测量”,“自动测量”,“系统设置”; 触摸屏“通用测量”操作说明 液晶左边为频标选择 经过系统验证,频标计量校准系统能够实现时统频标的实验室和现场计量保障,增强设备性能验证与测试能力。 本文章版权归西安同步所有,尊重原创,严禁洗稿,未经授权,不得转载,版权所有,侵权必究!

    19710

    python实现人脸签到系统

    本文实例为大家分享了python实现人脸签到系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 简易版人脸签到/签退系统 管理员可进行录入人脸操作,以及导出各类签到情况表; 普通学生只可人脸识别进行签到签退操作。 trainFace() say(engine, "训练完毕 ") #say(engine, "请选择登录方式 ") say(engine, "输入 0管理人员模式 1 进入签到/签退模式 2 退出学生签到系统 ") user=input("\n0:管理人员模式 1:进入签到/签退模式 2:退出学生签到系统\n") if user=='0': say(engine, "输入管理员密码 ") pd=input engine, "输入密码错误 请重新输入 ") pd = input("\n输入管理员密码 :\n") count += 1; elif user=='1': say(engine, "欢迎进入学生系统签到 conn.commit() # # if __name__=='__main': # sign() # #peoson_sign(2016002105) conn.close() 更多学习资料请关注专题《管理系统开发

    29220

    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)。

    3.3K20

    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: ?

    44230

    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 演讲首先介绍了人脸检测器及其用途,然后概述了系统的工作原理,如何与广播业务的其它设备相结合,最后展示了一些用例。 目录 人脸检测器 人脸检测器特点 系统概述 用例展示 用例1 —— Relay race 用例2 —— Assisting Cameraman 未来展望 人脸检测器 人脸检测器 人脸检测器是一个基于 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 人脸检测器特点 人脸检测器的三个主要特点是实时处理、精度高、操作简单。 实时性:该系统的处理速度为 3fps,这对于直播系统而言足够了。

    17310

    人脸识别系统FaceNet原理

    Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。 采用端对端对人脸图像直接进行学习,学习从图像到欧式空间的编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。 Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点,对于认脸图像 ,通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量,Triplet Loss 的目标是使得相同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离相近,不同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离较远。 总结 在FaceNet系统中,通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中,并通过设计Triplet Loss,使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近,而不同人脸在欧式空间中的距离较远。

    13020

    MEGA | 多序列比对系统发育树的构建

    MEGA是一个用于多序列比对和可视化、以及构建系统发育树的免费程序。 之前我们介绍的DNAMAN和Jalview 都可以用于多序列比对,MEGA有一些其它特点,本篇给大家做简单的介绍。 软件下载 可根据电脑系统选择下载,可支持Win、Mac和Linux系统系统发育树 构建系统发育树时需要基于多序列比对结果进行加工,可以按照下述方法进行,也可以采用其他软件,再将其输出结果导入MEGA 11。 点击"Data",选择"Phylogenetic Analysis"进行系统发育分析。 即可完成系统发育树的构建。 可以用鼠标双击选中发育树,修改发育树中的文字。

    1.3K10

    频标比对器的检定系统配置方案

    频标比对器的检定系统配置方案 本文主要是描述了对频标比对器设备的检定所需的测试设备及相关注意事项内容。 同时以《JJG545-2015频标比对器检定规程》作为参考依据。 设备有: SYN3204型GPS驯服铷原子频率标准 SYN5102型GPS定时频率比对比对不确定度 频标对比器在测量时引入的不确定度,用阿伦标准偏差表示,与取样时间有关。 观察频标比对器测量功能是否能够正常工作 图片1.png 如果被检频标比对器技术说明书给出最大允许相对频率偏差指标,如下图所示连接,参考频标输出端连接频标比对器参考输入端,频率合成器输出端连接频标比对器被测输入端 图片2.png 对比不确定度检定方法采用自相关原理,即将参考频标信号分为两路,分别连接到频标对比器的参考和被测输入端 设置频标比对器测量带宽,对于频差倍增型频标比对器还需要设置倍增次数,打开频标比对器的测量功能 将1s稳定度测量结果与技术说明书给出的1s比对不确定指标比对,如果优于或者等于比对不确定指标,则将最小功率电平值登记在表格,如果差于比对不确定度指标,则认为被检频标比对器的输入灵敏度不合格。

    21900

    简单的Python人脸识别系统

    显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # (gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle 思路: 1.导入库 2.加载人脸模型 3.打开摄像头 4.创建窗口 5.获取摄像头实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载人脸模型 face = cv2 faces = face.detectMultiScale(gray) # 5.4 标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 里面有4

    37050

    人脸识别登录认证:加强系统认证

    人脸库 一、创作动机 早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用 ,帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能,而且这个接口可以无限次调用。 二、需求介绍 在系统中,我们不用输入任何账号和密码,直接通过人脸识别,实现登陆。 id,userid就当前注册人脸的标识,该userid适合你系统的用户关联的,options是可选的,具体配置请参看官网介绍。 官网demo 参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认证,如果加上则使用第一种方式认证;gropidlist:在指定的人脸库中查找比对

    2.6K30

    基于 opencv 的人脸识别系统

    人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置,人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对,得出相似度信息。 本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测,采用 PCA(Principal Component Analysis)降维算法得到特征脸子空间,将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台 ,最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别,实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。 本系统用到的图像预处理方法主要是以下 4 种: (1)几何归一化:将图像中检测到的人脸部分裁剪出来,然后缩放到统一大小。 (2)灰度归一化:彩色图像转换为灰度图像。 (3)平滑处理:也叫做“模糊处理”, 为了降噪和图像不失真,本系统采用高斯平滑。 (4)灰度均衡:采用直方图均衡,可以减小不同人脸图像的亮度差别,提高图像对比度。

    18920

    Python的人脸自动戴口罩系统

    作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示: ? 本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据,根据这些数据,确定嘴唇部分的位置数据(48点~67点位置),根据检测到嘴部的尺寸和方向,借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向 页面设计 基于tkinter模块实现GUI设计,可载入人物图像,选择四种类型口罩(这里的口罩是处理好的图片),展示佩戴好口罩的效果,操作完成退出系统,效果如下所示: ? 页面布局实现代码如下所示: def __init__(self): self.root = tk.Tk() self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统') self.root.geometry 退出系统非常简单,一行Demo即可实现,如下所示: def quit(self): self.root.destroy()

    29720

    通过补丁比对分析发现HPE IMC系统代码执行漏洞

    通常,这种想法会导致一些草率随意的代码,一旦攻击者在这些代码中发现漏洞,一些后验证性(Post-authentication)Bug就能被攻击者利用,对软件系统形成威胁。 今天,我们要来说的就是,通过身份验证绕过漏洞结合用户输入的表达式注入漏洞,形成对HP智能管理服务器( HPE IMC)系统的远程代码执行。 补丁比对发现HPE IMC系统doFilter方法远程绕过漏洞ZDI-17-161 在下面的web.xml文件中,HPE IMC系统使用了UrlAccessController类作为访问控制过滤器,来限制未授权用户对受保护 /这种样子的,攻击者就能绕过过滤器以未授权用户身份访问受保护的其它系统组件。事实上,这也就是ZDI-17-161漏洞的威胁所在。 至此,攻击者控制的数据可被解析为一个ValueExpression并被完成最终估值,一旦目标Web服务器运行的是系统权限,则攻击者构造的恶意Payload也将会以系统权限执行。

    71170

    Python开发系统实战项目:人脸识别门禁监控系统

    face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别的监控系统 3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序 waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统 整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存 活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image

    18810

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券