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​智能门锁哪家?被动不如主动

例如在开锁方式上,国内市场在短时间内就完成从“密码锁”到“指纹锁”的趋势迭代,大大提升了体验效率;而后,针对复杂场景开门痛点的“人脸识别技术”又迅速走上台前,进一步加速了从2D到3D的场景迭代。...像前不久海尔智能3D人脸可视猫眼锁SV30首发上市,其中的AI 3D人脸识别相比较2D及传统3D技术更安全也更快捷,所搭载的主动式探测雷达,更是能做到人到门前就能自动识别开锁。...可以说,指纹锁时代让智能门锁真正走出与传统机械锁不同的路径,而人脸识别技术的应用,才终于完成智能门锁从0到1的交互革新。 因此,构建智能门锁交互差异化成为品牌的技术护城河。

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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。...data, int width, int height, int format, long timestamp) { //获取摄像头的帧数据,该数据为NV21格式 byte数组 //调用FT人脸追踪引擎的人脸特征查明方法...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop...AFR_FSDKFace result = new AFR_FSDKFace(); //人脸特征 //全部已经保存的人脸特征集合 List...在获得这个信息后,我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征

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人脸识别哪家强?四种API对比

本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?...人脸识别究竟如何工作? 深入分析之前,首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后,不仅成功率大大提高,而且还能实施进行人脸识别。 自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛,这类技术得到了迅猛发展。...inter-rater 可信度 在让计算机进行人脸识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片中人脸数量。同时,我还找了三位同时对图片进行识别。 什么是人脸?...尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来: ? ? ? 边界框 没错,各家的边界框也有差别。亚马逊、IBM和微软都会返回只含有人脸的边界框。

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人脸识别的原理——Haar 特征

OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。...这些计算是重复的,因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点,而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下,并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的,因为卡顿会造成用户体验不好的情况。

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人脸识别系列一 | 特征脸法

我把下载的数据集放到百度网盘了,地址如下:https://pan.baidu.com/s/1lU8XJIcdiPE1thk7s5qP1Q 。...然后人脸识别的时候需要判断一张图像是不是人脸,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征人脸级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到...就调用特征脸法开始拟合数据,然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。...安装下就好了,安装命令如下: pip3 install opencv-contrib-python 结果 给自己人脸打了马赛克。 ? 特征脸法原理 还记得我们前面讲的机器学习算法之PCA降维吗?...计算协方差矩阵的特征值和特征向量,每一个特征向量的维度与原始图像向量的维度是一致的,因此这些特征向量可以看成是一致的,因此这些特征向量就是所谓的特征脸。

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人脸检测的关键特征

今天跟大家继续说说人脸检测的一些事,我们是否考虑过人脸检测,到底哪些特征是比较关键性的??? ? 面部传达着非常丰富的信息,这对于完整的社会互动至关重要。...为了有效地提取这些信息,需要从复杂的视觉场景中很容易地检测到人脸。在这里,我们询问了哪些特征人脸检测的关键?...这些发现表明,人脸检测取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化,产生虚假的人脸感知,但确保真实的面孔不会错过。 ?...通过将特征等级与人脸等级相关联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是关键。...为了进一步检查眼睛和嘴巴是否确实对于面部检测是关键的,在第二实验中,我们去除眼睛或嘴巴,或者两个不与面部、耳朵或牙齿相关的特征,以及用于编辑的图像的测量的真实性得分。

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详解LBP特征与应用(人脸识别)

当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性,只有具备了这些特性,局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测...一:光照不变性 特征对整体光照具有特征不变性,对比度可以保持,LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰,但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。...其本质是基于旋转不变性特征和降维,将LBP的直方图表示从256降到59个BIN即可表示。统一模式的58个LBP表示如下(其中R=1,圆形) ?...而在纹理匹配中,通过傅里叶变换到频域空间,可以得到旋转不变性特征,实现基于LBP的纹理匹配。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ?...OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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应用性能监控哪家质量 产品常见功能有哪些

大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量?当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候,一般都会考虑这个问题,产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量?相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了,很多的企业用户也变聪明了,选择先试用然后再购买。...以上就是关于应用性能监控哪家质量的相关介绍,通过监控产品,可以实现端对端的事务跟踪,能够把复杂数据可视化,所以还是很有必要配备的。

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应用性能监控找哪家 监控系统应该怎么选

因为产品的优势很明显,所以应用性能监控找哪家也成了现在很多企业在纠结的问题,大家都希望一次性选好经济实惠又好用的。...找哪家更好 说起应用性能监控找哪家,其实只有在使用了之后才有发言权,当前有很多知名的品牌商都在从事应用性能监控系统的开发和产品提升,相信在未来会愈加普及,和带来更好的使用感受。...如果企业当前要部署提醒,那么可以通过多考察和对比的来选择出到底哪家,不过要先建立在适合企业需求的基础上,毕竟每个企业用户的系统不同,对产品的要求也有差异,可以先试用一下。...监控系统怎么选 应用性能监控找哪家?...以上就是关于应用性能监控找哪家的相关介绍,有越来越多的企业用户都开始对此类产品感兴趣了,到底应该怎么选择确实需要下一番功夫。

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判别特征学习方法用于人脸识别

为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。...以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。...然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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判别特征学习方法用于人脸识别

为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。...以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。...然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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