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图片相似识别:pHash算法

前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码(戳:图片相似识别:aHash算法,图片相似识别:dHash算法),今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。 3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似: ? (image1) ? (image2) 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码,便于进行效果比较。 从上述例子也可以看出,用不同的方法最后的相似度数值不同,因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。

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图片相似识别:aHash算法

aHash、pHash、dHash是常用的图像相似识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。 1 aHash算法 Hash算法进行图片相似识别的本质,就是将图片进行Hash转化,生成一组二进制数字,然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。 距离越近,越相似。当图片缩小为8*8时,通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。 2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似: ? (image1) ? hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似 可见两张图片相似非常低。

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    图片相似识别:dHash算法

    之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码(图片相似识别:aHash算法),本次来继续介绍图片相似识别的另一常用哈希算法——dHash。 2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似: ? ? hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似 可见两张图片相似非常低。 3 优缺点 优点:速度快,判断效果比aHash好

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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。 经过我们讨论,我们现在需要修改这个识别和对比的机制,需要传入一张图片,从注册人脸中找多张(目前是4张)人脸对比图返回出去,而不是一张相似最高的人脸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 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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    python图像识别---------图片相似计算

    1.背景 要识别两张图片是否相似,首先我们可能会区分这两张图是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。 但是让计算机去区分这些图片分别是哪一类是很不容易的,不过计算机可以知道图像的像素值的,因此,在图像识别过程中,通过颜色特征来识别相似图片是我们常用的(当然还有其特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等 ,这些有分为直方图,颜色集,颜色局,聚合向量,相关图等来计算颜色特征), 为了得到两张相似的图片,在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似: 直方图计算图片的相似 通过哈希值,汉明距离计算 通过上面运行的结果可以看出来,img1和img2的相似高一些。 三、余弦相似(cosin) 把图片表示成一个向量,通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似。 1. 精彩推荐 knn分类器实现人脸识别 mnist手写数字识别------原理及源码 win10下安装GPU版本的TensorFlow(cuda + cudnn) TensorFlow-GPU线性回归可视化代码

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    树莓派调用百人脸识别API实现人脸识别

    前言 树莓派配置OpenCV,配置起来有点繁琐且耗时,但是调用百智能云的人脸识别API来进行人脸识别是一个快速的解决方案 一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用 在百智能云人脸识别项目中创建应用 picamera import PiCamera import urllib.request import RPi.GPIO as GPIO import base64 import time #百人脸识别 result']['user_list'][0]['user_id']#获取名字 score = result['result']['user_list'][0]['score']#获取相似 if score > 80:#如果相似大于80 if name == 'yusheng_02': print("欢迎%s ! 下一步我们将把人脸识别成功后,把print语句换成其它的的操作语句,做一个人脸识别控制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章:树莓派人脸识别实际应用:智能门禁

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    人脸识别API Java调用

    package com.xs.demo.common; //相关的必要参数可以保存到常量 public class APIConstants { //百人脸识别应用id public static final String APPID = "管理中心获得"; //百人脸识别应用apikey public static final String API_KEY = "管理中心获得"; // 百人脸识别应用sercetkey public static final String SERCET_KEY = "管理中心获得"; //百人脸识别token 有效期一个月 public static com.xs.demo.common.APIConstants; import com.xs.demo.util.HttpUtils; import com.xs.demo.util.Image4Base64; //人脸识别 face.detect(Image4Base64.GetImageStrByte(path),map); System.out.println(result.toString(2)); } } 以上就是百人脸识别

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    java 百人脸识别 接口代码

    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

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    用Python实现一个简单的——人脸相似对比

    整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 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。 人脸识别模型、提取特征值 face_rec_model_path = "dlib_face_recognition.dat" # 训练图像文件夹 faces_folder_path ='train_images 源码及模型下载:https://download.csdn.net/download/m0_38106923/10772957 拓展项目:Python+OpenCv实现AI人脸识别身份认证系统

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    如何识别“答非所问”?使用gensim进行文本相似计算

    在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似,以此衡量评论的客观性。 那么Python 里面有计算文本相似的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大。 使用gensim进行文本相似计算 原理 1、文本相似计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似,从而把最相似的排在最前返回给用户。 4、相似的计算 使用余弦相似来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小,越相似。 ,其次是doc0,与doc2的相似为零。

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    java 百人脸识别接口调用配置

    /**人脸识别处理中方法 * @param * @throws Exception */ @RequestMapping(value="/faceRecognition") @ResponseBody PageData(); upd = photoService.findFace(pd); if("1".equals(times)) { //第一次存,第二次根据两个base64进行头像识别 { errInfo = "success"; upd.put("STATE", "yes"); photoService.editFaceState(upd);//更新识别状态 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

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    开放离线人脸识别SDK,活体识别率超过98%

    近日,在百AI开发者实战营深圳站中,百宣布开放人脸识别离线能力,并以SDK的方式一站式集合离线人脸采集、离线活体检测、离线识别(对比/搜索)三大功能,按设备维度授权,最低仅需199元/个。 ? 百AI技术生态部高级产品经理吴延宇介绍,百大规模开放多项人脸识别离线能力,正是为了满足开发者或企业的上述特定需求,提供更完善、便捷、友好的人脸识别服务。 据悉,本次百开放的三大人脸识别离线能力包括离线人脸采集、离线活体检测、离线识别(对比/搜索),并以SDK的方式开放。 用户获取上述离线人脸识别能力,仅需一个百人脸离线SDK,吴延宇介绍,百旨在打造一款功能最完善、体验最友好的SDK。 此前,百宣布人脸识别接口免费开放,正是针对API云端接口,它更适用于中大型人脸库检索、网络良好的场景,可由云端统一业务管理,比如零售会员识别、金融APP远程开户、人脸支付等。

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    人脸识别技术禁令再来!美国又一城市禁止面部识别软件

    美国会两党罕见地共同提案,拟立法暂停使用人脸识别软件。在人脸识别技术应用方面,美国似乎走向了保守。 继旧金山之后,全美第二个禁止面部识别技术的城市出现了。 美国会两党共同提案:立法暂停使用人脸识别软件 上个月,美国国会两党在一场国会听证会上正式讨论了对执法部门使用面部识别软件所带来的日益担忧。 但是,改进技术以更好地识别黑色面孔只是过程的一部分:准确很高的技术仍然可能被用来支持有害的警务。 如何使用这项技术很重要,这就是政策可以防止滥用的地方。 美国在人脸识别这样的技术应用方面似乎走向了保守的道路,旧金山、波士顿郊区已经成为正式立法禁止警方和市政部门使用人脸识别软件的两个城市,奥克兰也在考虑类似的禁令。 在纽约,人脸识别被尝试用于在大桥上识别车内司机面孔,结果是彻底失败。 像人脸识别这样的人工智能技术应用,到底应该鼓励还是禁止,欢迎读者朋友留言讨论。

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    Java工具集-百人脸识别工具类

    ,在百云中获取 private static final String APP_ID = "该内容请在注册百云之后,在百云中获取"; private static final String API_KEY = "该内容请在注册百云之后,在百云中获取"; private static final String SECRET_KEY = "该内容请在注册百云之后,在百云中获取 "; private static final String IMAGE_TYPE = "该内容请在注册百云之后,在百云中获取"; private static final String true : false; } /** * 功能描述: * 〈人脸更新 :更新人脸库中的用户照片〉 * * @params : [userId, :查找人脸库中最相似人脸并返回数据〉 * 处理:用户的匹配得分(score)大于80分,即可认为是同一个用户 * * @params : [image] *

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    人脸识别服务API首次对外开放

    人脸识别服务开放 7 月24日,百研究院深度学习实验室(IDL)宣布,通过APIStore将其自主研发的百人脸识别技术免费对外开放。 深度学习带给人脸识别技术的不断进步,使得机器识别人的身份成为可能。特别是基于深度学习的人脸识别技术,其效果大大超越了传统模式识别的技术方法。 在此之前,深度学习实验室的人脸识别技术仅仅提供给百公司内部产品使用,其在百的众多产品中都得到了应用,比如曾经火爆一时、最高日PV近一亿的PK大咖。 、多人脸比对等细分场景的一站式人脸识别服务。 目前体验专区中的即用服务全部免费,包括百首次对外开放的OCR文字识别人脸识别等百独家服务。

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    手把手教你调用百人脸识别API

    在百AI开放平台使用百人脸识别能力,只需要三个核心步骤即可操作完成: 获取接口权限 准备接口调用工具 进行接口调用,全部流程走通只需要十分钟时间。 获取接口权限 获取接口权限是调用接口的前提,主要分为以下几步: 1、进入百云的人脸识别控制台 地址: https://console.bce.baidu.com/ai/? 2、创建人脸识别应用 账号登录成功,您需要创建应用才可正式调用AI能力。 验证调用结果 进入百云后台的人脸库可视化管理界面,点击人脸库名称并逐级进入到人脸维度,即可看到注册成功的人脸图片(注:调用在线API接口添加用户后,会延迟几分钟再展示到此页面,如果没更新,请勿着急) 以上就是人脸识别api的调用啦 其实大多数的api调用都是大同小异 多琢磨琢磨都没问题的!

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    利用GO集成百AI人脸识别算法的开发实践

    TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术,比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。 目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合,今天来和大家分享一下开发中的小技巧。 我们在利用GO集成百的AI算法,将百AI算法进行二次封装。 使用需要识别的AI接口,并暴露给go层调用。但是在调用时人脸没有对比成功。compareInfo.num为1,其他的参数信息为0,导致对比没有值。 首先将检测到的人脸特征值给保存到数据库,然后从数据库取出人脸特征值传入,保存起来,下次用作人脸对比。 4)使用百api(compare_feature)函数进行对比操作: 上述首先获取实时流中所有的人脸信息,再进行保存的人脸特征值进行一个一个对比,取出对比分数最高的值。

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    广告行业中那些趣事系列26:基于PoseNet算法的人体姿势相似识别

    首先介绍了项目背景,因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性,所以需要利用CV算法对图片进行相似打分;然后详细讲解了人体姿势相似识别算法,主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似两个流程 ;最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似识别项目。 下面是表情和姿势的模仿效果图: 图1 夸张搞笑表情和姿势的效果图 因为表情和姿势的识别其实是两个模型,我主要负责姿势相似识别,所以本文主要讲下如何识别姿势的相似。 02 人体姿势相似识别算法详解 2.1 项目目标和效果图 人体姿势相似识别项目的目标其实非常简单,就是输入两张人体姿势的图片,输出姿势相似的得分。 需要说明的是因为模型主要目标是识别图片中人的姿势,也就是人身体的关键位置点,所以并不会关注图中的人是谁,也就是说不会进行人脸识别(好处在于可以保护人的隐私)。

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    基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似

    命名实体识别步骤,采用BERT+BiLSTM+CRF方法(另外加上一些规则映射,可以提高覆盖) 属性映射步骤,转换成文本相似问题,采用BERT作二分类训练模型 技术细节 命名实体识别 构造NER的数据集 我们这里采用BIO的标注方式,因为识别人名,地名,机构名的任务不是主要的,我们只要识别出实体就可以了,因此,我们用B-LOC, I-LOC代替其他的标注类型。 ? 模型总体架构 1、 实体检索:输入问题,ner得出实体集合,在数据库中检索出与输入实体相关的所有三元组 2、 属性映射:bert分类/文本相似 + 非语义匹配:如果所得三元组的关系(attribute 相当于字符串匹配),将所得三元组的答案(answer)属性与正确答案匹配,correct +1 + 语义匹配:利用bert计算输入问题(input question)与所得三元组的关系(attribute)属性的相似 反思 其实用question和attribute进行一个相似计算做排序是有缺陷的,毕竟question的句子明显更长,语义明显比attribute更丰富,单拿attribute进行匹配有种断章取义的感觉

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    政府AI合同遭抗议,微软终低头:号召全面限制人脸识别软件

    facial-recognition-technology-the-need-for-public-regulation-and-corporate-responsibility/ 近期微软因一份涉及人脸识别软件的政府合同而受到广泛抨击 作为人脸识别软件主要制造商之一,微软表示它将采取措施降低这些系统产生偏差的可能性;制定新的公共原则来管理技术;并会更谨慎地出售其在该领域的软件和专业知识。 微软、谷歌、亚马逊等公司因向美国政府和当地警方出售 AI 软件,尤其是人脸识别软件而受到民间自由团体及这些公司内部雇员的抨击。 微软的研究机构致力于修正研究者在其人脸识别软件中发现的问题。 随着技术的迅速发展,微软提倡适应云计算和人工智能等新兴领域的新法律。 Smith 写道,政府规范应该考虑的问题是警察使用人脸识别软件是否需要人类监督和控制,零售商是否必须张贴显眼的标识(如果他们在公共区域使用了此类软件)。

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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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