当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。 今天和大家分享一个技术干货：如何控制人脸识别比对的时间间隔。 人脸智能分析项目在识别到人脸后，随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后，控制对比的时间间隔。 在后台打开人脸识别的策略后，就会使用GO协程开启一个定时任务，在后台配置的时间间隔内，定时改变识别的状态，将人脸对比改为true可对比状态，如图： 而在识别到人脸进行对比过后，再将状态改为false， 那么下次回调I帧时，通过定时任务，人脸识别状态为true时再次对比。 这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。
链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 本文章我们来学习一下使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别 利用这种的人脸对比方式，有可以实现人脸识别。 首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中，加关联到该人脸的信息； 然后要进行识别时，把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比，当对比为识别为同一个人脸，就算识别成功 这样的处理方式好处是 这个是人脸识别方式是不推荐使用的，它就是一个分类的操作，输入一张人脸图片，获取对应的人脸的label和概率。 但是如果要加入新的人脸，需要收集大量该用户的人脸，并再次进行训练，得到新的模型。 这样的识别方式，扩展性非常弱，但是识别速度比较快，不需要每张人脸都进行对比。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
人脸识别究竟如何工作？ 深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。 直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。 自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛，这类技术得到了迅猛发展。 比较四种SDK 以下是四种工具支持的语言： ? inter-rater 可信度 在让计算机进行人脸识别之前，我先记录下了自己所观察到的图片中人脸数量。同时，我还找了三位同时对图片进行识别。 对这张图，我们四人有不同的结论，分别是10张、13张、16张和16张人脸。所以我打算取平均值，14。 比较结果 ? 图中可以看出，微软智能达到17.55%的人脸检测率，为什么成功率如此低？ 首先，图片数据集中的确有一些故意刁难识别器的图像，另外要知道，机器的能力比人类还差得远，想提高人脸识别的效率，还有很大的进步空间。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。 View.OnTouchListener 、CameraSurfaceView.OnCameraListener，第一个监听器用于设置触摸对焦，第二个监听器就是我们实现人脸识别的最基础一步：设置、获取摄像头的数据
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在 minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。 由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个人身份的标志,用于身份的鉴别。 ? 人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相比,人脸识别有其无法比拟的优势,如对识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。 尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。 同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。
据悉，耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico，它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身，认识自我。 不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。 而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。 虹膜识别技术就是通过采集、提取、分析和比较这些复杂纹理的差异性。 目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。 为什么虹膜识别适应性极强？因为在采集虹膜图像时，虹膜识别系统对虹膜区域的大小等会进行校正，以便解决瞳孔下意识的缩小和放大。同时，由于眼盲没有这种生理反应，所以不能被注册。 未来智能机器人识别的主流方向或许就是科技感十足的虹膜识别。只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( Path_Backup['id'] = item_num # 马上记录当前文件数量 for j in range(0, item_num): # 文件依次对比 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。 Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。 Azure人脸API可以对图像中的人脸进行识别，返回面部的坐标、性别、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑，是否带眼镜等等非常有意思的信息。 对人脸识别后的结果信息组装成字符串，当鼠标移动到人脸上的时候显示这些信息。 Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测，还可以对多个人脸进行比对，检测是否是同一个人，这样就可以实现人脸考勤等功能了，这个下次再说吧。
说到指纹识别，用过它的都知道，只要在指定区域用手指一轻轻碰，就能解开锁屏。但是说到不常见的人脸识别，相信大家对此就很陌生了。不过没关系，现在就由小编帮你了解一下人脸识别。 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。 这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。 比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。 降落 看到这，大家是否对人脸识别有了更深一步的了解呢？
该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
known_face_encodings = [] for i in img_path: # 遍历，通过同文件夹下的图片比对 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理 》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸的向量容器 vector<Rect> faces(0);
但是在面对特殊的应用场景时，人脸识别的功能还是有一定的用处的，比如在考勤领域。 鉴于本文实质是我理解人脸识别这一需求的一个思维过程，所谓文章整体会比较墨迹，干货部分我会加黑处理，大家可以选择性阅读。 人脸识别 （FR引擎） 当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。 第三步： 经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! 我们先来看看官方的 Demo 是如何处理的： if (msg.arg1 == MSG_EVENT_REG) { //人脸特征信息识别成功，弹出一个对话框，输入该特征的注册名字（关联的人员信息，此处根据业务需求处理
而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。 人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。 本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。 生物识别工具的易用性减少了人类手工劳作，促进更快、更自动的验证过程。在不同的生物识别特征中，人脸是无需用户配合即可获取的。 本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。
首先我们一样先调取人脸检测接口试试水： 人脸检测接口： 我们先来看看文档对该接口的介绍： ? 可以看到接口完全按照我们的需要将全部参数进行返回，我们就可以在客户端根据需要对人脸进行聚焦等特效的控制。就比如可以针对接口返回的72个特征点或者150个特征点的具体坐标进行具体操作： ? ? 3.实现人脸识别功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法，而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结： 其实人工智能基于前人的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。 人脸识别系列文章到本篇就结束了，有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。
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