学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

用Python实现一个简单的——人脸相似对比

今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 第一步:导入需要的模型。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 第三步:处理待对比的图片。 其实是同样的道理,如法炮制,目的就是算出一个特征值出来,所以和第二步差不多。

1.8K30

c#字符相似对比通用类

本类适用于比较2个字符的相似,代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; public class = _ArrChar2.Length + 1; _Matrix = new int[_Row, _Column]; } ///

/// 计算相似 ); _Result.Difference = _Matrix[_Row - 1, _Column - 1]; } /// /// 计算相似 ", "对比字符二"); // 计算相似, 不记录比较时间 decimal rate = stringcompute1.ComputeResult.Rate; // 相似百分之几 // 计算相似, 记录比较时间 string usetime = stringcompute2.ComputeResult.UseTime; // 对比使用时间

72970
  • 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

    OpenCV进行图像相似对比的几种办法

    对计算图像相似的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: ---- 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标。 由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感较高,人眼对亮度对比差异的敏感较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况 SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比、结构三方面度量图像相似性。 ? 在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量 一种基于局部方差和结构相似的图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。

    3.7K30

    比较两幅图像的相似的各种相似度量结果对比

    对于人眼来说,很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中,我们很容易将它们与原始图像进行比较,并指出其中的扰动和不规则性。 在本文中,我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量,并对比相似的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak rase(blur, org)) print("SAM: ", sam(blur, org)) print("VIF: ", vifp(blur, org)) 对于每一种噪声方法,我们可以看到下面的相似结果 在相似评分中,我们可以看到,与其他噪声方法相比,Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。 利用这些相似指标来评估大量生成图像的再生质量,可以减少人工可视化评估模型的工作。 此外,相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此,这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。

    1.8K10

    不同序列相似和一致对比(全局比对和局部比对)

    一致相似 两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致相似度了。比如下面这两条序列: ? 首先做出它们的全局比对,比对中一致字符的个数是 4 个,全局比对长度 6,一致=67%。相似字符个数 1,相似就是(4+1)/6=83%。 把长度相同的两个序列计算一致相似的方法重新规范一下。尽管长度相同,但是做出的全局比对的长度并不一定等于序列的长度,比如下面这两条序列: ? 让两条序列先以最优的方式比对起来,再从全局比对中数出一致字符和相似字符的个数,除以全局比对的长度,来得到它们的一致相似

    3.1K30

    java 调用百人脸对比api接口

    java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百人脸识别 * @param ak - 百云官网获取的 API Key * @param sk - 百云官网获取的 Securet Key * @return assess_token ; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2.人脸对比 package org.fh.util ; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明:人脸对比 * 作者:F-H * from:www.fhadmin.cn

    34430

    基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似

    最近在知乎上看到这样一个问题:基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型为什么能学到语义相似? 为什么对比学习能学到很好的语义相似? 因为对比学习的目标就是要从数据中学习到一个优质的语义表示空间 众所周知,直接用BERT句向量做无监督语义相似计算效果会很差,这个问题还没搞清楚的可以看我的这篇回答:BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似任务吗 下面来看一下语义相似SOTA模型SimCSE,由陈丹琦发布,它将对比学习的思想引入到sentence embedding中,大幅刷新了有监督和无监督语义匹配SOTA,更让人惊叹的是,无监督SimCSE 回答这个问题,要从语义相似计算的一般范式说起。计算句子A和句子B的语义相似,通常来说,基于交互的方案结果更准确: 如果一共有N个句子,那么就需要进行 N × (N-1) 次相似计算。

    14730

    腾讯云— 人脸识别应用实践

    简单对比理解如下: 人脸验证是 1:1 两张照片的相似比对,需要判断 “此人是否是某人”,即验证某张照片中的人是否是已知身份的某人,如常见的人脸登录场景,系统中在注册时已近完成了人脸的识别和录入,在第二次登录时选择人脸识别登录过程中就是人脸对比的典型场景了 但如果没有任何的预置参数,那我们需要通过人脸检索来实现,摄像头或者提交照片和人员库中百万用户照片比对,找出相似最高的人员照片并且设定相似超过一定阈值的情况下,判定此人为某会员,从而通过验证,生活中小区门禁 在其他云厂商可能不会同时存在这两个功能,因为他们能力相似,那在腾讯云我们需要简单区别下; 腾讯云人脸比对,仅1:1 两张图片中人脸相似结果输出, 腾讯云人脸验证,两张图片中人脸进行对比验证结果是为了验证 这意味着,如果我们在架构中,“人员库”是依赖腾讯云的功能,建议使用人脸验证(接口集成),如果在应用架构中,“人员库” 是独立腾讯云之外的自建或者第三方的,我们选择人脸对比实现相似输出即可,通过自建逻辑完成整个过程 在本身人脸识别技术下,人脸对比人脸验证的逻辑是相似的。

    72610

    使用腾讯 AI 开放平台,打造极致产品

    Lab)、通用 OCR、语音识别-流式版(WeChat AI)三个 API 不过在腾讯 AI 开放平台官方提供了功能体验,可以去看看:官方地址,点击对应的功能即可 我是没看到官网有体验,所以自己用了一个人脸对比的接口 使用人脸识别中的人脸对比接口,对请求图片的两个人脸进行对比,计算相似性以及五官相似 对比接口地址为:https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_facecompare == '') { $str .= $key . '=' . urlencode($value) . '&'; } } $str .= 'app_key face_facecompare'; $response = myCurl($url, $params); echo $response; $response 就是返回的接口结果,similarity就是相似 ret": 0, "msg": "ok", "data": { "similarity": 86, "fail_flag": 0 } } 86%的相似

    55630

    Java 使用百 AI 人工智能人脸识别,一探究竟人脸识别真的容易被破解吗?

    :根据用户上传的图片和指定人脸库中的所有人脸进行比较, * 获取相似最高的一个或者某几个的评分 * * 说明:返回值(数据,只需要第一条,相似最高的数据) * score:相似评分(80分以上可以认为是同一个人) */ @Test public void testFaceSearch() throws Exception { true:false; }else{ return false; } } /** * 人脸查找:查找人脸库中最相似人脸并返回数据 )--> 人脸识别 --> 调用百AI验证 --> 登录成功 实体项目:用户 --> 是否需要提交额外信息(金额等) --> 硬件摄像头采集人脸信息 --> 人脸识别 --> 调用百AI验证 --> 成功 总结: 最后总结一句,用照片来‘敷衍’系统人脸识别是不可行的,除非没有进行活体检测,所以我在测试中都是将活体检测不检测,才能通过上传多个照片进行对比,并且在对比评分中,必须满足人脸对比评分score

    7110

    人脸登录集成

    人脸识别登录 也称为1:N识别,在指定人脸集合中,找到最相似人脸。无需用户任何输入,直接校验当前操作的用户,是否在指定人脸集合中,并返回相似分值,用于判断是否可以完成登录。 2、 配置签名(申请license时的md5为打包签名的文件,所以必须用申请license的签名文件) 因为SDK运行时会对比license里面的md5和签名文件的md5,为了能debug也能使用人脸, 3、配置签名(申请license时的md5为打包签名的文件,所以必须用申请license的签名文件) 因为SDK运行时会对比license里面的md5和签名文件的md5,为了能debug也能使用人脸,所以需要进行下面的配置 该接口能解决双胞胎、重复注册和相似非常高的问题)获得人脸相似分数,超过80分认为是同一个人,认为登录成功。安全级别更高,可以设到90。 Q:人脸识别登录和认证登录有什么区别? A:识别登录使用的是identify接口,不需要uid,传入人脸和group_id,返回注册库里面相似最大的uid和分数。

    79750

    人脸识别登录认证:加强系统认证

    人脸注册,请求demo 人脸搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将人脸认证移到人脸搜索中,人脸搜索有两种模式:一是通过userid去人脸库中查找人脸和当前人脸进行对比 ,二是直接通过人脸人脸对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。 /,进入官网,使用百云账号登陆(没有则先注册) ? 人脸登录: 查阅文档发现在登录和注册之都会使用到AipFace,通过这个配置初始化的以下参数,参数分别是在编码之前我们准备的三个参数 获取APP_ID 、API_KEY、API_KEY, score:我们判断是否认证成功的依据,一般匹配在90以上基本是从人脸库中找到相似非常高的,也就是认证成功, ?

    2.8K30

    图片识别,人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百AI智能识别功能实现图片识别,人脸识别小程序

    一,人脸签到效果图 我们做人脸识别签到,其实就是要拿识别的人脸和数据库里的人脸对比,相识大于一定的值,就可以判定成功。 2-3,创建人脸识别应用 我们这里主要使用的是百人脸对比功能,就是事先把要识别人的照片存到百数据库,然后打卡时,让对应的人拍好照,和数据库里存的人脸图片进行对比相似达到一定数值,比如90%相似 三,接入人脸识别 3-1,官方文档 我们在自己的小程序里接入人脸识别,就必须去看百官方的技术文档。 3-2,人脸注册 我们要想实现人脸识别,就需要一开始先在百的可视化人脸库里注册人脸,要调用的接口如下。 , //学号或者用户电话能唯一标识用户的 user_info: app.globalData.userInfo.name //存储用户姓名 我们注册完以后,可以在百人脸库里看到这条数据,可以看到我们创建的

    21120

    这个技术让我毛骨悚然后背发凉!

    因为该视频涉及到版权问题已被下架,但大家可以看看图片对比来感受一下“移花接木”效果: ? 是不是足够可以以假乱真了! 人脸对齐:就是根据人脸中五个特征点位置(两个眼睛、两个嘴角、鼻子)将人脸缩放到一定的尺寸。 提取特征编码:通过训练一个人脸识别模型来提取人脸特征编码。 编码比对:将某个人脸的编码与编码库中的编码进行对比,得出距离或相似。 然后编码 API 程序,在 /opt/insightface/src/api 创建 app_flask.py 。 代码详见 Github。 3. 构建 Docker Nginx 图片服务器镜像 我们要做人脸搜索系统,在前端页面就是要上传一张图片,然后点击“搜索”按钮,在页面上显示人脸库中与该图片相似最高的 top6 图片,所以我们要用到图片服务器

    82820

    如何基于Python实现人脸识别AI接口的开发?

    目前人脸识别AI是基于Python实现,在输入RTSP流的时候会直接开始识别人脸,并进行对比人脸相似,来判断是不是同一个人。 ,如果想要进行所有的语言都要识别人脸,最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用,所以就要分离各个识别的方法。 = Flask(__name__) if __name__ == "__main__": app.run('0.0.0.0', port=PORT, threaded=False, debug =False) 2、http实现人脸的录入,接口是以json的格式传入 @app.route('/add_user', methods=['POST']) # application/json def ["success"] = True body["message"] = "" return json.dumps(body, ensure_ascii=False) 3、http实现人脸对比

    21920

    『Python开发实战菜鸟教程』实战篇:一文带你了解人脸识别应用原理及手把手教学实现自己的人脸识别项目

    上面所说的人脸识别开发,主要是指人脸验证,就是输入两张人脸照片,系统会对比输出0或者1,代表判断是否是同一个人。 使用Dlib进行开发时,我们直接可以使用训练好的人脸特征提取模型,主要的工作就变成了如何进行人脸的验证。 人脸的验证其实就是计算相似,同一个人的相似就会大,不同的人就会比较小。 可以采用余弦相似或者欧式距离来计算相似。其中余弦相似就是计算角度,欧式距离就是指平方差。都可以用来表示两个特征的相似(距离)。 3.人脸识别验证 在第二步的基础上,我们再进一步,实现将人脸提取为特征向量,从而我们就可以对特征向量进行比对来实现人脸的验证,这里采用的是对比欧式距离的方法。 1:f1 vs 赵丽颖1 对比图片组2:f2 vs 赵丽颖1 对比图片组3:赵丽颖2 vs 赵丽颖1 输出结果 f1 is 赵丽颖 False f2 is 赵丽颖 False 赵丽颖照片.jpg

    28010

    一周简报|APICloud集成腾讯浏览服务,可使用APICloud所有扩展API

    ,可使用APICloud所有扩展API;Face++联合Uber推出司机刷脸上岗,人脸识别成APP必备。 李东旻透露,路网信息与真实道路相似达到75%,道路宽度与真实道路比例表达相似高达95%,可以让虚拟的地图更贴近真实世界,解决用户“看不懂地图”的痛点,减少出行决策失误。 以500万家网站、100万款APP应用、11亿移动智能设备数据作为数据蓝本,从多个维度对互联网用户的全域数据进行对比分析。 Face++联合Uber推出司机刷脸上岗,人脸识别成APP必备 Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能,由Face++提供人脸识别技术。 目前上线的版本,Uber的司机注册时,需要上传身份证照和个人照片,系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符,完成司机的注册。

    54080

    人工智能-浅谈人工智能

    它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器, 实现刷脸登录的核心是人脸处理,在人脸处理中有两个概念: 人脸检测:检测图中的人脸,并为人脸标记出边框。 检测出人脸后,可对人脸进行分析,获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性,如性别,年龄,表情等信息 人脸识别(对比):通过提取人脸的特征,计算两张人脸相似,从而判断是否同一个人,并给出相似评分 目前比较流行人脸检测产品如下 Face++ 腾讯优图 科大讯飞 百云AI 接下来 小编将根据百云AI来给大家做一个简单的demo

    86320

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券