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Python字符串相似检测

python自带的字符串相似检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher

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开发AI人脸对比,如何输出多个对比相似人脸

人脸识别的功能我们已经研究了一段时间,我们主要需要实现的形式是将识别的人脸人脸库中的人脸进行对比,然后通过系统评选出相似最高的人脸进行匹配。 人脸对比接口的入口方法: image.png 传入的人脸检测接口(会不会识别到人脸),和人脸对比接口: image.png image.png 人脸对比接口会返回参数有:注册姓名、相似和成功与否 ;其中相似检测是需要看看怎么实现,以便用于修改。 下面的方法是用于输入人脸与注册人脸进行对比,也有相似的返回值。 返回一个相似,那么就定义一个变量返回多个或者四个图片和相似的值。所以修改如下: image.png image.png image.png 这样修改,接口返回是四张相似最高的人脸识别。

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    图像检索系列——利用 Python 检测图像相似

    本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似。 提到检测“某某”的相似相信很多人第一想法就是将需要比较的东西构建成两个向量,然后利用余弦相似来比较两个向量之间的距离,这种方法应用很广泛,例如比较两个用户兴趣的相似、比较两个文本之间的相似。 《图像相似中的Hash算法》 代码可在微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似」获得 三种哈希算法的实现代码如下: ahash ? dhash ? phash ? 现在诸如谷歌识图、百识图几乎都是采用深度学习的方式进行相似性检索,这个下篇文章介绍。 为什么余弦相似不适合用来检测图片相似 最后我们来讨论下为什么不使用余弦相似检测图片的相似。 用余弦相似表示图片相似的代码同样可以微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似」获得。

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    页面相似检测,对SEO起到什么作用?

    ,我们可能使用众多方式来更新网站,而要保持页面的原创,我们就需要借助页面相似检测工具来进行检测。 64.jpg 那么,页面相似检测,对SEO起到什么作用? 一.页面相似检测是什么意思 所谓的相似检测就是利用工具进行A页面与B页面的指纹对比,(一般来说也有站内相似页面,但我们可以避免而站外数据量众多我们必须借助相似检测工具)包括: 1.字数 2. 二.为什么要做相似检测 1.伪原创 前文我们提过,为了大量的更新内容,我们需要借助站外文章,而站外文章并不是我们独享,所以我们必然会通过伪原创来避免重复,而相似我们无从知晓,只有通过相似工具来检测 四.怎样降低页面的相似 通过相识检测我们了解了页面的相似后,我们要怎么降低页面的相似呢?

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    PyramidBox 人脸检测

    1.png 今天给大家介绍一篇百的论文PyramidBox人脸检测器,这是一款上下文内容辅助的人脸检测器。我自己在比赛中对图像预处理,截取人脸也经常用这个模型去做,效果十分不错。 1. 概述 近几年来人脸检测发展十分迅速,现在主要的挑战是小人脸,模糊人脸人脸遮挡。 我们提出了一款基于上下文辅助的人脸检测器来解决上述的挑战,基于上下文我们做了以下三点工作 我们设计了一种名为PyramidAnchor,这个上下文锚框,通过半监督方法来监督高级上下文特征学习 我们提出了一种低层次特征金字塔网络 PyramidAnchor 设计多尺度锚框有利于人脸检测,但是由于锚框只是设计检测人脸而忽略了多尺度之间的背景信息 PyramidAnchors生成一系列锚框,针对大区域人脸包括更多背景信息,如头部,肩部 总结 百的文章创新点还是很丰富的,把自监督引入人脸检测,通过Pyramid Anchor获取相关背景信息,辅助人脸检测。而且提点不是光靠改网络结构,选择了最朴素的Vgg16进行一定程度加深。

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    用Python实现一个简单的——人脸相似对比

    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。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shape_predictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlib_face_recognition.dat 是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 import os,dlib,glob,numpy from skimage import io # 人脸关键点检测器 predictor_path = "shape_predictor.dat" # : {}".format(f)) img = io.imread(f) candidate.append(f.split('\\')[-1].split('.')[0]) # 人脸检测

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    图像相似比较和检测图像中的特定物

    对普通人而言,识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话,需要先识别出图像的特征,然后才能进行比对。在图像识别中,颜色特征是最为常见的。 每张图像都可以转化成颜色分布直方图,如果两张图片的直方图很接近,就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。 图像比较 先来比对两张图片,一张是原图另一张是经过直方图均衡化之后的图片。 ? 原图和直方图均衡化比较.png 二者的相关性因子是-0.056,这说明两张图的相似很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 中,已经解释过什么是直方图均衡化。 两张相同的图比较.png 最后,来比对两张完全不同的图片,可以看到它们的相关性因子是0.037,表面二者几乎没有什么相似之处。 ? 两张完全不同的图比较.png 直方图比较是识别图像相似的算法之一,也是最简单的算法。当然,还有很多其他的算法啦。

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    Python检测发现相似高达98.4%!

    文摘菌把两家的logo放到一个图片检测的项目里一对比,二者的直方图距离计算结果不仅有着大部分重合,而且平均哈希算法告诉我,两个logo的相似高达96.9% (62/64),感知哈希算法计算出的相似则更高 想知道文摘菌是怎么检测图像相似的吗? 继续看下去吧~ 4种算法对比“头条”与“油条”logo,相似高达98.4% 在本菌一番猛烈的搜索下,发现了Github上一个用Python检测图片相似的项目 identify similar images 在这个项目中一共提到了用4种算法检测图片相似,分别是:直方图距离计算;平均哈希算法;感知哈希算法以及差异哈希算法。 或者你还有什么检测图片相似的好方法吗~欢迎留言告诉文摘菌~

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    开源业内首个口罩人脸检测及分类模型

    2月13日,百宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸,同时判断该者是否佩戴口罩。 此次宣布免费开源的自研口罩人脸检测及分类模型,是基于2018年百收录于国际顶级计算机视觉会议ECCV的论文PyramidBox研发,可以在人流密集的公共场景检测海量人脸的同时,将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注 百研发工程师介绍,口罩人脸检测及分类模型,由两个功能单元组成,可以分别完成口罩人脸检测和口罩人脸的分类。 另一方面,人脸检测模型基于百自研的冠军算法,整个研发过程都是基于百开源的飞桨深度学习平台,能够进行高效、便捷的模型开发、训练、部署。 目前,百提供了两个预训练模型,即服务器端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_server_mask」、以及移动端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_mobile_mask

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    无需人脸检测,即可实时,6自由3维人脸姿态估计方法 | 代码刚开源

    6DoF)、三维人脸姿态估计,无需人脸检测或关键点定位。 我们发现估计人脸的6自由刚性变换比人脸关键点检测更简单,人脸关键点检测通常用于三维人脸对齐。 ? 摘要 我们提出了实时、六自由(6DoF)、三维人脸姿态估计,无需人脸检测或关键点定位。 我们发现估计人脸的6自由刚性变换比人脸关键点检测更简单,人脸关键点检测通常用于三维人脸对齐。此外,6DoF提供了比人脸框标签更多的信息。 为了解决上述的问题,我们重点关注了下面的内容: 关注点1:估计6个姿态自由检测关键点更容易 关注点2:6个姿态自由标签捕捉的不仅仅是框的位置。 贡献: 我们提出了一种直接对图像中所有人脸进行6自由三维人脸姿态估计的新方法,而不需要进行人脸检测 我们介绍了一种有效的姿态转换方法,以保持估计和真实位姿的一致性,在图像和它的特别推荐之间 我们展示了生成的

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    AI战「疫」:百开源口罩人脸检测及分类模型

    2 月 13 日,百飞桨宣布开源业界首个口罩人脸检测及分类模型。 大灾面前,这家科技公司可谓用行动回应了民政部司长陈越良的呼吁:「一个有益的公益软件比捐 10 个亿还管用!」 另一方面,人脸检测模型基于百自研的冠军算法,整个研发过程都是基于百开源的飞桨深度学习平台,能够进行高效、便捷的模型开发、训练、部署。 如果口罩人脸检测及分类模型获得广泛应用,对于检测结果的统计数据还可以为更加深入的研究提供基础。百表示,检测结果可以可以在疫情分析、智慧城市、智慧社区等场景发挥较大作用。 在这段时间里,很多科技公司陆续推出了有关体温检测人脸识别等工作的 AI 算法。而百提出的方法,是首个开源的口罩人脸检测及分类模型。

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    CSP:Object as Point同会议论文,相似思想用于人脸和行人检测 | CVPR 2019

    CSP将目标定义为中心点和尺寸,通过网络直接预测目标的中心和寸尺,相对于传统的RCNN类型检测算法轻量化了不少。 这篇文章的整体思想与CenterNet(zhou. etc)基本一致,但不是抄袭,因为是同一个会议上的论文,CenterNet主要研究常规的目标检测,而这篇主要研究人脸检测和行人检测。 论文通过实验最终只选用了第3、第4和第5阶段的特征进行检测。 Detection Head   在获得concatenated特征图$\Phi_{det}$后,使用简单的detection head将特征转化为检测结果。 Conclusion ***   CSP将目标定义为中心点和尺寸,通过网络直接预测目标的中心和寸尺,相对于传统的RCNN类型检测算法轻量化了不少。

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    学界 | 世界权威评测冠军:百人脸检测算法PyramidBox

    选自arXiv 机器之心编译 近日,百凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox,在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首 虽然这些工作为设计 anchor 和相关网络来检测不同尺度的人脸提供了一种有效的方法,但如何利用语境信息进行人脸检测还没有引起足够的重视,这一问题应该在非常规人脸检测中发挥重要作用。 为了提高人脸检测器处理不同尺度的人脸的能力,高分辨率的低层级特征扮演着关键角色。 因此,很多当前最佳的研究 [25,20,22,19] 在相同的框架内构建了不同的结构来检测可变尺寸的人脸,其中高层级特征被用于检测尺寸较大的人脸,而低层级特征被用于检测尺寸较小的人脸。 最近的研究表明,FPN 类型的框架在目标检测人脸检测上都得到了相当不错的性能。

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    Python爬取图片+百人脸检测过滤高颜值美女

    pexels网站提供了大量贴图,从中搜索美女图片,编写爬虫进行下载,下载后图片中除了女人外,还包含男人,风景、静物和动物,调用百人脸检测模块识别检测,将其中颜值大于60分的美女保存到另外一个文件夹。 颜值检测程序: from aip import AipFace import base64 import os import time import shutil #接入百AI人脸识别的参数 APP_ID ' file_lists=os.listdir(file_path) aipFace =AipFace(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) #将图片转换为BASE64格式,这是百平台的要求 file_path,file_list)),imageType,options) error_code = result['error_code'] if error_code == 222202: #没有人脸 continue if error_code==223110: #人脸太多 continue try: sex_type = result['result']['face_list'][-

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    AI战「疫」:百开源业界首个口罩人脸检测及分类模型

    2 月 13 日,百飞桨宣布开源业界首个口罩人脸检测及分类模型。 大灾面前,这家科技公司可谓用行动回应了民政部司长陈越良的呼吁:「一个有益的公益软件比捐 10 个亿还管用!」 另一方面,人脸检测模型基于百自研的冠军算法,整个研发过程都是基于百开源的飞桨深度学习平台,能够进行高效、便捷的模型开发、训练、部署。 我们可以先看看口罩人脸检测及分类模型的效果,其中绿色边界框为戴口罩人脸、红色边界框为不戴口罩人脸。百团队还提供了在线演示页面,我们可以自己上传图片,并测试模型的效果: ? 在这段时间里,很多科技公司陆续推出了有关体温检测人脸识别等工作的 AI 算法。而百提出的方法,是首个开源的口罩人脸检测及分类模型。

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    这个技术让我毛骨悚然后背发凉!

    这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。 让我们一起来看看 AI 换脸背后的原理: 人脸检测 → 多人脸区域分别做面部关键点检测 → 面部区域分割 → 图像线性融合 顺着这个思路,我们可以看到 AI 换脸里最重要的一环就是人脸检测,要进行人脸识别 ,得经过这么几个过程: 人脸检测人脸对齐 → 提取特征编码 → 编码比对 人脸检测:就是定位一张图片中人脸的位置。 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。 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

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    2) 长相相似很高的非本人的照片 3) 软件合成的虚拟人脸 4) 基于证件照PS的照片 等等。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人脸运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片,也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 因此人脸比对有一个阈值的概念。 设置相似大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 比对的结果相似如下: 假设阈值设定60%,则人脸比对通过率=4/8=50%,误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%,则人脸比对通过率=2/8=25%,误报率=1/8=12.5%。

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    人脸识别再曝安全漏洞:清华创业团队推出全球首个AI模型「杀毒软件

    最终结果显示,添加「噪音」扰动前,两张图片相似低,微软、亚马逊平台判定为「不相同」,但添加扰动后,几套系统均错误识别为「相同」,甚至在微软平台前后相似的变化幅度高达 70% 以上。 ? 检测人脸识别系统「漏洞」的 RealSafe 人工智能安全平台,是全球首个针对算法模型本身进行安全的检测平台,内置领先的攻防算法模型,旨在为企业用户提供从算法测评到防御升级的整体解决方案。 在其他公司的人脸相似对比模型上,AI 把 C 罗的照片错认为是梅西:「同一个人的可能性极高」。我们尝试了上传梅西的不同照片,相似应该是 95% 左右。 而如果用 C 罗未处理过的照片,或者贝尔的照片,相似则只有 75% 左右,并显示「同一个人的可能性较低」。 考虑到当前人脸识别技术应用最为广泛,RealAI 此次推出的 RealSafe 人工智能安全平台主要支持针对人脸比对场景的模型安全评估与检测

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    人脸识别该如何测试

    2) 长相相似很高的非本人的照片 3) 软件合成的虚拟人脸 4) 基于证件照PS的照片 等等。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人脸运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片,也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度,是80%或者是20%,但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。 因此人脸比对有一个阈值的概念。 设置相似大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。 比对的结果相似如下: 假设阈值设定60%,则人脸比对通过率=4/8=50%,误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%,则人脸比对通过率=2/8=25%,误报率=1/8=12.5%。

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      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

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