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关键词

用Python做个电脑人脸屏幕解锁神器

前言 最近突然有个奇妙的想法,就是当我对着电脑屏幕的时候,电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人,如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语,答对了才会解锁并且有三次机会。 我去网上找了张图片类似这样子 识别功能已经完成了接下来就是语音识别和语音合成,这需要使用到百度AI来实现了,去登录百度AI的官网到控制台选择左边的语音技术,然后点击面板的创建应用按钮,来到创建应用界面 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 运行后我说了你好,可以看到识别出来了。那么我们的小模块功能就都做好了接下来就是如何去整合它们。 playsound播放音乐的时候会一直占用这个资源,所以播放下一段音乐的时候会报错,解决方法是修改~\Python37\Lib\site-packages下的playsound.py文件,找到如下代码 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 结语 至于发送邮件的功能和锁屏解锁的功能我就不一一去实现了,我想这应该难不倒在座的各位吧。

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使用深度学习的方法进行人脸解锁

今天,我们将使用深度学习来创建面部解锁算法。要完成我们的任务需要三个主要部分。 查找人脸的算法 一种将人脸嵌入向量空间的方法 比较已编码人脸的函数 人脸面孔查找和定位 首先,我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。 为了比较人脸并找出两个人脸是否相似,我们需要在向量空间中对它们进行编码,如果两个人脸相似,则与它们相关联的两个向量也都相似(接近)。 好的,我们有一种方法来找到脸,看看它们是否彼此相似,现在我们可以创建我们的脸解锁算法。 总结 我们已经看到了一种仅使用2D数据(图像)创建人脸解锁算法的有吸引力的方法。它依靠神经网络对相似面孔彼此靠近的高维向量空间中的裁剪面孔进行编码。

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    如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能?

    ▌理解 FaceID 工作原理 ? FaceID 的设置过程 首先,我们需要分析 FaceID 的工作原理,了解它是如何在 iPhone X 上运作的。 这意味着,要解锁你的手机,该网络只需计算在解锁过程中拍摄的人脸照片与注册时所存储的人脸照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会解锁手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。 每种颜色代表不同人脸(这里部分颜色被重复使用) ▌实验! 现在,我们将模拟一个通用的 FaceID 解锁过程,看看其中的模型是如何进行运作的。 首先,注册一个用户的脸部信息;在解锁阶段,其他用户在正常情况下都不能够成功解锁设备。如前所述,神经网络会在解锁阶段计算当前人脸与所注册人脸图片之间的距离,并且会查看该距离是否小于某个阈值。 嵌入空间中来自不同用户的人脸距离计算 因此,将距离阈值设置为 0.4 就足以防止陌生人解锁你的手机。

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    从诺基亚 X6 聊人脸解锁:安全基础是TEE

    原题目:从诺基亚 X6 聊人脸解锁:你以为有结构光就叫安全吗? 那个时代的人脸解锁体验当然比现在差远了,尤其识别率和对场景的要求,都和现在的人脸解锁解决方案相去甚远。 但这是次要的,在人脸解锁功能推出初期,谷歌似乎没怎么考量过这项功能的安全性,所以用照片来欺骗 Android 4.0 的人脸识别解锁是完全可行的(即第一阶段的安全性差)。 ---- 用指纹或人脸解锁设备时,系统究竟在做什么? 其实我不知道诺基亚 X6 的人脸解锁用的是哪家的方案(诺基亚当前全系支持人脸解锁设备的手机应该都是同一套方案),可能并不是时下国内厂商普遍流行的 Face++(旷视)。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别是识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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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。 积分图的原理是从第二次遍历图像开始,通过第一次遍历图 像时保留下来的矩形区域 4 个角的值来提供需要的像素的总和。 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。 ,不同人脸在欧式空间中距离较远。 算法原理 2.1. 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。 用数学的方式方式可以表示为:假设输出人脸图像是 ,已称为anchor,同一个人的人脸图像 ,也称为positive,另一个不同人的人脸图像 ,也称为negative,需要使得 和 之间的向量距离较近

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    ·简述人脸识别开发原理

    0、文章概述 我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛,人脸考勤,人脸社交,人脸支付,哪里都有这黑科技的影响,特别这几年机器学习流行,使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。 下面将带着大家揭秘下这项黑科技的原理。 1、人脸识别流程 人脸识别是由一系列的几个相关问题组成的: 首先找到一张图片中的所有人脸。 最后将这张脸的特点与已知所有人脸进行比较,以确定这个人是谁。 第一步:找出所有的面孔 很显然在我们在人脸识别的流程中得首先找到图片中的人脸人脸识别就这样达成啦,来来我们再回顾下流程: 使用HOG找出图片中所有人脸的位置。 计算出人脸的68个特征点并适当的调整人脸位置,对齐人脸。 2、人脸识别应用场景 人脸识别分两大步骤,人脸检测和人脸识别,它们应用场景也各不相同。 ? 人脸检测目的是找出人脸,得到人脸的位置,我们可以在美颜,换肤,抠图,换脸 的一些场景中使用到它。

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    Openface人脸识别的原理与过程

    Openface人脸识别的原理与过程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文: 《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》 第一步:找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。 最终的结果是,我们把原始图像转换成了一个非常简单的表达形式,这种表达形式可以用一种简单的方式来捕获面部的基本结构: 利用HOG去detector人脸 ?

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    锁的实现原理解锁的实现加锁的实现

    实现锁的原理 前面得出来的锁的可见性:线程A解锁及其先前操作 happens-before 线程B加锁及其后续操作  将前面得出的可见性分解为三个等级: 线程A解锁 happens-before 线程 在前面实现锁的原理中,得出实现可见性的原理是在加锁解锁前后加上内存屏障。乍一看这不是和volatile的原理是一模一样的吗,连使用的内存屏障种类顺序都一样。 setExclusiveOwnerThread(null); } setState(c);//在释放锁的最后,写state return free; }  根据volatile原理知道 ,写state这个volatile变量也就相当于 storeStoreBarrier(); 解锁; storeLoadBarrier();  这样的内存屏障和前面锁原理分析的是一样的,所以写volatile ,读state这个volatile变量也就相当于 加锁; loadLoadBarrier(); loadStoreBarrier();  这样的内存屏障和前面锁原理分析的是一样的,所以读volatile

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    【保姆级】大神手把手教你python+Opencv完成人脸解锁

    那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。 [00de12917933a745dd56f437bf260b72.png] 解锁原理原理呢,其实很简单,没有那么复杂难懂(当然除了官方语言之外)。 我们先来通俗的说一下利用Face++实现人脸匹配的原理。给大家推荐一个学习交流的地方:719+139+688,现在你打开了摄像头,然后恰好你按下了抓取。 ,将face_token提取出来(这很重要,face_token相当于一把钥匙)然后你把拿到的face_token放到python的if里面去判断如果face_token相符就验证成功,如果不相符那么解锁失败 [b9c80990ef31c808e83ff1c372ab57ab.png] 完成~ 当然,按理说到现在应该开始有喷子来喷,用图片解锁不安全了吧,没关系,如果你想做的更高级,完全可以加上一些摇头 眨眼等等乱七八糟的验证

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    小米新机背后的人脸识别解锁供应商,被我们找到了

    首先是人脸识别解锁。锁屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿手或戴手套的影响。 人脸识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,人脸识别早已变成了习以为常的事情。 不过在手机应用方面,人脸识别解锁确实是新现象。在小米宣布推出前的一周,vivo在印度发布的V7+宣布开始应用人脸识别解锁。 △ 旷视科技 人脸解锁背后的旷视科技 发布会上,小米并未公开人脸识别解锁的技术供应商。 其次是人脸识别在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。 之前不少人担心人脸识别的安全性问题,比如拿一张照片就能解锁,或趁着睡觉解锁。 因为新一代iPhone将采用的3D人脸识别解锁,和我们今天报道的2D人脸识别解锁,还是会有原理上的不同滴。

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    人脸识别相关及其内部原理

    人脸验证和人脸识别 Verification与Recognition的差异: 验证: 输入图像,名字/ID 输出输入的图像是否和输入的名字/ID是同一个人 这是个1:1问题。 人脸识别与二元分类 将人脸识别看作二元分类是三元组损失的另外一种替代方案。 ? 将人脸识别看作二元分类监督问题,你使用一组图像当做输入,输出1或者0如上图所示。

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    基于指纹解锁、RFID解锁、APP解锁等功能的智能防盗门

    3.蓝牙开门:利用手机蓝牙配对连接进行开门 4.指纹解锁开门:利用生物技术将门锁与指纹解锁结合在一起达到开门的目的。 光学指纹模块:利bai用光的折射和反射原理,光从底部射向 三棱镜,并经棱镜射出, 射出的光线在手指表面指 纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。 半导体指纹模块:无论是电容式或是电感式,其原理类似,在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上,手指贴在其上与其构成了电容(电感)的另一面,由于手指平面凸凹不平,凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样 ,形成的电容/电感数值也就不一样,设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总,也就完成了指纹的采集。 防伪指纹能力强,射频识别原理只对人的真皮皮肤有反应,从根本上杜绝了人造指纹的问题。 ? ? ?

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    基础篇:详解锁原理,volatile+cas、synchronized的底层实现

    可以理解为代码块执行前的加锁,和退出同步时的解锁 那monitorenter和monitorexit,又背着我们干了啥呢? synchronized修饰方法原理也是类似的。 如果期间有第二个线程来加锁,则会发现状态变量为加锁状态,则放弃执行同步代码块 要素2:使用volatile修饰状态变量,禁止指令重排 volatile保证同步代码里的操作happens-before解锁操作 state, 0 , 1)){ // 1 加锁成功,只有一个线程能成功加锁 ... // 2 同步代码块 cas(state, 1, 0); // 3 解锁时 volatile+cas机制保证了代码的同步性和可见性,而AQS封装了线程阻塞等待挂起,解锁唤醒其他线程的逻辑。

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    Oracle 用户解锁

    5、此时用户已解锁:CONN SCOTT/TIGER; ? 6、若要加锁的话:ALTER USER scott ACCOUNT LOCK;

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    人脸支付技术原理和基本概念介绍

    近日,支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场,笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究,在此做一下记录和分享。 什么是人脸支付技术 人脸支付技术是利用受理终端的人脸采集能力,通过人脸识别技术(1:1 or 1:N)获取持卡人支付账户信息,结合Token技术、PIN加密技术、大数据分析等形成的新型支付技术。 人脸支付技术通常涉及两个方面,一方面是人脸支付受理终端,一方面是人脸支付受理平台。 从人脸支付受理终端侧来看,主要涉及:人脸图像采集及检测技术、人脸图像预处理技术、活体检测等。 从平台侧来看,主要涉及:人脸图像特征提取技术、人脸图像匹配与识别技术。 ? 人脸支付技术中涉及的一些关键技术概念和原理 从上述的几项技术中,我们需要首先了解下面的这些关键技术概念和原理。 总结 相信大家看了本文,对人脸支付技术原理和概念有了一个初步的认识和理解。后续我们将展开为大家分别来分享支付宝蜻蜓、微信青蛙以及银联系的人脸支付的具体方案。 ----

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    万能指纹出现,能解锁各种指纹密码,以后都要用人脸识别了

    指纹识别的地位正在被人脸识别、虹膜识别所取代。 据外媒报道,近日,来自纽约大学和密歇根州立大学的研究人员开发了一种“万能指纹”,解锁成功率高达65%。 ? 研究人员表示,手机上的指纹识别传感器面积较小,只能识别人手指的一部分指纹,而为了解锁的准确率,手机需要存储手指的多个部分的指纹,这也就大大提高了碎片化指纹出现匹配错误的几率。 从研究人员的表述中,我们了解到“指纹识别”的安全性正在逐步下降,而在当下,在指纹识别之外,人脸识别、虹膜识别作为更为安全的身份验证方式被人们越来越多的提及。 比如最近发布的、配置了虹膜识别功能的三星Galaxy S8,以及将于下半年发布的、传闻将配备人脸识别解锁功能的苹果新一代iPhone等等。 而除了手机,在现实生活中,不管是银行验证、软件登录/付款……因为更为提高的安全性,人脸识别正越来越多的进入了人们的生活之中。

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    【破译大脑识别人脸原理人脸识别判断人贫富程度,准确率53%

    这一研究表明,表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码),这对于揭示人脑识别人脸原理是一个较大推动。 带表情的一组:提供带表情的陌生人脸部图像;不带表情的一组:提供不带表情的陌生人脸部图像。这一“训练”阶段允许被试者了解所提供的照片中的脸部特征,并认识这些陌生人的人脸。 论文摘要 我们根据相同人脸的不同表情进行了识别实验。这种对社会交往及其关键的能力,是人脸感知中的一个基本特征。 这一发现清楚地表明,表情识别会影响人脸识别的进程。 关键词:视觉感知,人脸感知,人脸识别,人脸表情,表情依赖 论文地址:http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2041669517710663

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    项目需求讨论-APP手势解锁及指纹解锁

    而是快捷登录,而常用的就是 指纹解锁 和 手势解锁 二种. ---- 好了,我们就开始我们今天的解锁之旅。 这边我只是展示我的需求的逻辑,不同项目可能逻辑不同,不影响本文主要内容。 我的判断可能比较笼统,当然还有更好的: 我直接就判断SDK是否>= 23,因为指纹解锁是SDK 23 出来的,但是很多国产手机可能是Android 5的系统,但是也有指纹解锁。这里我就直接忽略了。 接下去弹框出来了要点击一种解锁,然后进行下一个界面。我们先从简单的手势解锁来说好了。 手势解锁 ---- 指纹解锁 ? ? ? 首先我们知道谷歌提供了fingerprint包。包下面的类具体有下面这些: ? Key Cryptography Standard #7)的方式去产生用于填充AES数据块的字节,这样就是要保证每个数据块的大小是等同的(因为需要异或计算还有方面算法进行数据处理,详细可以查看AES的算法原理

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