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人脸识别登录认证:加强系统认证

人脸库 一、创作动机 早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用 ,帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能,而且这个接口可以无限次调用。 二、需求介绍 在系统中,我们不用输入任何账号和密码,直接通过人脸识别,实现登陆。 id,userid就当前注册人脸的标识,该userid适合你系统的用户关联的,options是可选的,具体配置请参看官网介绍。 score:我们判断是否认证成功的依据,一般匹配度在90以上基本是从人脸库中找到相似度非常高的,也就是认证成功, ?

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)人脸识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件,实现人脸识别。 示例代码如下所示:

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    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

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

    目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度,好吧,今晚熬夜加班编写,在上一节中,实现了人脸数据的采集,在本节中将对采集的人脸数据进行训练,生成识别模型。 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例 第一步:采集人脸数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下: import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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    基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求

    这几天分别介绍了:基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求 基于可信环境的远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成,模块应在可信环境中执行。 服务器端由活体判断、质量判断、人脸注册、人脸数据库、人脸比对、比对策略、安全管理等模块组成。人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 规范根据GB17859-1999的安全保护等级划分的思想,并基于GBT 18336.3-2015中EAL 3 和 EAL 4的安全保障要求,本标准将人脸识别认证系统的功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 人脸识别系统当错误接受率为0.01%时,错误拒绝率应不大于5%活体检测正常通过率宜不小于99%。活体检测攻击拒绝率宜不小于99%。

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    给你的电脑做个简单的“人脸识别认证

    因为如果你将你的计算机解锁,有人会玩得开心并改变你的壁纸或别名你sudo( linux系统管理指令,注*文章作者使用Linux系统)的东西。 有一天,我开始思考,为什么我不能自动化呢? 我们将使用人脸识别库。 你可以在数据库中找到很多很好的例子,我相信一个对我们很有用。 它使用OpenCV从相机捕获流。 我还决定使用构造神经网络来定位框架中的面部。 要有更好的准确性。

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    Django-认证系统

    先说一下这种认证的机制。每当我们使用一款浏览器访问一个登陆页面的时候,一旦我们通过了认证。 ,即验证用户名以及密码是否正确,一般需要username  password两个关键字参数 如果认证信息有效,会返回一个  User  对象。 authenticate()会在User 对象上设置一个属性标识那种认证后端认证了该用户,且该信息在后面的登录过程中是需要的。 User对象 此函数使用django的session框架给某个已认证的用户附加上session id等信息。 用于检查用户是否已经通过了认证。 通过认证并不意味着用户拥有任何权限,甚至也不检查该用户是否处于激活状态,这只是表明用户成功的通过了认证

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    python实现人脸签到系统

    本文实例为大家分享了python实现人脸签到系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 简易版人脸签到/签退系统 管理员可进行录入人脸操作,以及导出各类签到情况表; 普通学生只可人脸识别进行签到签退操作。 trainFace() say(engine, "训练完毕 ") #say(engine, "请选择登录方式 ") say(engine, "输入 0管理人员模式 1 进入签到/签退模式 2 退出学生签到系统 ") user=input("\n0:管理人员模式 1:进入签到/签退模式 2:退出学生签到系统\n") if user=='0': say(engine, "输入管理员密码 ") pd=input engine, "输入密码错误 请重新输入 ") pd = input("\n输入管理员密码 :\n") count += 1; elif user=='1': say(engine, "欢迎进入学生系统签到 (engine, "输入错误请重新输入 ") student_sql.py 学生 import pymssql as py import pandas as pd # 连接数据库,创建学生表,进行表查询

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (二):人脸识别

    人脸识别系统首先用摄像头采集含有人脸的图像或视频流,然后用人脸检测技术检测人脸位置、定位五官关键点、提取人脸,随后才能进行人脸图像预处理及人脸特征提取。 在进行比对时,我们在 Milvus 中查询要识别的人脸的特征向量,Milvus 将返回库中与该人脸向量最相似的向量和相似度。 | 应用 上面介绍了如何通过 MTCNN、InsightFace 和 Milvus 实现一个人脸识别项目。在具体的应用中,我们通过结合人脸识别和声纹识别实现了一个生物多因子认证系统。 所谓生物多因子认证,就是利用认证人所拥有的生物信息(包括指纹、人脸、声纹等)实现的一种更加安全的身份认证方式。 我们实现的生物多因子认证系统具体搭建步骤可以参考: https://github.com/milvus-io/bootcamp/tree/master/solutions/MFA。

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    铁路查询系统

    start = True city_list =[] #用于存储一级菜单的列表(城市) xian_list =[] #用于存储二级菜单的列表(线路) print("\033[31;1m欢迎访问地铁查询系统 print("退出 \033[31;1mq\033[1m") #提示语句退出按q print("".center(36,"=")) # 生成分隔符 c_city=input("请选择你要查询的城市编号 033[31;1mq\033[1m") print("".center(36,"="))#分割线 c_xian = input("请选择你要查询的线路 :") #让用户输入查询的线路 print("".center(36,"="))#分割线 if c_xian == "b" or c_xian

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    操作系统认证和密码文件认证

    这些权限通过SYSDBA 和SYSOPER获得 注意:sysdba的默认schema是sys,sysoper的默认schema是public ---- 管理操作的认证方式 可以通过如下方式进行sysdba 或sysoper的认证 操作系统(OS)认证 密码文件认证 网络认证服务(Oracle Internet Directory) ? ---- 操作系统认证 通过如下方式开启操作系统认证 新建系统账户用于认证 把改用户加入到dba组或oper组 如何连接 通用方式 CONNECT / AS SYSDBACONNECT / AS SYSOPER Windows平台中可以进行远程操作系统认证(通过安全网络) CONNECT /@net_service_name AS SYSDBACONNECT /@net_service_name AS SYSOPER ---- 密码文件认证 ---- 密码文件认证请参考如下链接 密码文件 ---- 参考连接 https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e25494

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    DJANGO的用户认证系统

    Django自带的用户认证系统,为开发者提供了许多在用户登陆登出方面的快捷开发命令。这篇博文为初学者讲解如何使用django的用户认证系统。 它使用username和password作为参数进行验证,对每个身份验证后端(setting.py 中的 authentication backend)进行一一检查,如果有一个认证后端返回一个user对象 下面的例子综合了上方的authenticate方法和login方法,完整的展示了一个简单的用户认证登陆过程。简便期间,使用视图函数处理。

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    DJANGO的用户认证系统

    Django自带的用户认证系统,为开发者提供了许多在用户登陆登出方面的快捷开发命令。这篇博文为初学者讲解如何使用django的用户认证系统。 它使用username和password作为参数进行验证,对每个身份验证后端(setting.py 中的 authentication backend)进行一一检查,如果有一个认证后端返回一个user对象 下面的例子综合了上方的authenticate方法和login方法,完整的展示了一个简单的用户认证登陆过程。简便期间,使用视图函数处理。

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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。 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。 Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点,对于认脸图像 ,通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量,Triplet Loss 的目标是使得相同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离相近,不同的人脸图像在欧式空间中的向量的欧式距离较远。 总结 在FaceNet系统中,通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中,并通过设计Triplet Loss,使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近,而不同人脸在欧式空间中的距离较远。

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    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 演讲首先介绍了人脸检测器及其用途,然后概述了系统的工作原理,如何与广播业务的其它设备相结合,最后展示了一些用例。 目录 人脸检测器 人脸检测器特点 系统概述 用例展示 用例1 —— Relay race 用例2 —— Assisting Cameraman 未来展望 人脸检测器 人脸检测器 人脸检测器是一个基于 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 人脸检测器特点 人脸检测器的三个主要特点是实时处理、精度高、操作简单。 实时性:该系统的处理速度为 3fps,这对于直播系统而言足够了。

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    工商注册核名查询系统 查询系统核名流程

    但是名字并不是自己想取什么样的就可以通过审核,需要通过工商注册核名查询系统的审核。工作人员会在规定的工作日内,完成名字的审核,如果不合格的话,还会给大家返回来重新改名字。 工商注册核名查询系统是做什么的 查询名字是否有重复,名字是否过审。所有的企业在取名以后,都会进行的一个步骤是登记在册。也就是说这些名字都会录入系统当中。后面再有公司想要注册新的名字的话,需要做查重。 查询系统能够帮助得大家核实,自己的企业名称是否重复。还有一个作用是,审核名字是否过审。 查询系统核名流程 大家可以先登录官网,登录以后会有注册的界面,按照界步骤地提示提示挨个进行填写。在填写的过程中要注意的是,自己的公司信息需要是准确无误的。 企业名称对于企业来说很重要,但是由于现在工商注册核名查询系统过于严格,很多情况下没有办法通过审核,就不能使用自己喜欢的名字。所以大家可以找一些专业的人员,先帮自己审核,再向系统提交,通过率会更高。

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    Python人脸识别签到考勤系统

    前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计,系统实现功能: 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式(Excel表格) PS:本系统2D人脸识别,节约了繁琐的人脸识别训练部分 print("当前调用人俩检测摄像头编号(0为笔记本内置摄像头,1为USB外置摄像头):") self.Videocapture_ = "0" 「OutWindow.py」获取当前系统时间 ## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型 ,系统误识别率较高,安全性较低 系统优化较差,摄像头捕捉帧数较低(8-9),后台占有高,CPU利用率较高 数据保存CSV格式,安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习,提高系统人脸识别安全性与准确性

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    系统伪激活查询

    image.png 按住Win+R打开运行窗口,输入 slmgr.vbs -xpr 回车,查看电脑系统激活天数,查了下自己的电脑,发现是临时激活的。

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    .Net Core 认证系统源码解析

    Security文件夹下,源码自行去github下载.里面提供了若干个认证方法,常见的Cookie认证、JwtBear认证等等.还包括FaceBook、Google等远程认证方式. ? 本文暂时不讲解具体的认证方式,主要阐述核心认证流程. (1)、认证系统的执行过程 Core启动认证系统的方式很简单 ? 很简单的一段代码,看看它干了什么 ? 核心代码,首先拿到DI中注入的认证请求处理器集合,接着去DI中获取认证处理方案集合中的处理认证请求上下文的方案类.接着去处理器集合中拿到处理远程认证请求上下文的方案类对应的认证请求处理器,接着执行处理器的 远程认证流程执行完毕之后,直接return.反之,如果当前不是使用远程认证,接着去认证方案中拿到默认的认证方案,不为空,执行上下文的扩展方法context.AuthenticateAsync,这个方法干了什么如下 先判断存不存在默认认证方案,不存在抛异常,接着去所有的认证处理器集合中拿到默认认证方案的处理器.接着调用处理的认证方法,认证成功,判断当前用户身份集合中在临时缓存中存不存在,不存在,可以执行Claim的转换

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    Django 用户认证系统使用总结

    Django用户认证系统使用总结 测试环境 Win7 Django 1.11 使用Django认证系统 本文按默认配置讲解Django认证系统的用法。 如果默认的认证无法满足项目,Django提供了对认证系统的扩展与定制。 Django身份验证同时提供身份验证和授权,通常称为身份验证系统,因为这些特性有些耦合。 john') >>>u.set_password('new password') >>>u.save() 注:这里new password为明文 如果已经安装了Django admin应用,也可以在认证系统管理页面修改用户密码 defmy_view(request): ... login_required() 做以下事情: 如果用户未登录,重定向到settings.LOGIN_URL变量指定的url,并把当前请求的绝对URL赋值给查询字符串 默认的,查询字符串参数名称为“next”,如果想用其它名称,需要使用loging_required的可选参数redirect_field_name,举例如下 fromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_required

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