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人脸识别该如何测试

02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。...但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任何可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人脸,或者不完整的表现。详细场景比如: 1) 人脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理,在测试时需要考虑不同肤色,或者是面部特征过于复杂的案例,比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对。...阈值设定过高,则人脸比对通过率低,误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别测试中,除了要关注通过率,还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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人脸识别SDK识别速度测试报告

xx型号人脸识别SDK测试报告 ▌一、测试环境 1.1测试设备信息 设备信息 配置信息 系统版本 Android 9 运行内存 2G 内置存储 16G CPU 4核1.6gHz 人脸识别SDK xx型号自研人脸识别...SDK(下文简称xxSDK) 1.2 照片库标准 1)图片光线自然,无过度曝光; 2)人脸为正面,五官不存在遮挡; 3)人脸区域分辨率不低于 100*100,照片不大于5M ▌二、测试场景 功能模块...人脸识别 测试目的 测试xx型号xxSDK人脸识别速度 测试数据 测试人脸库照片4600张,包含测试人员照片 测试样本人员 Xx、qq、ee、rr、tt、yy等 测试场景描述 室内自然光线下,...测试人员正脸在设备前停留,距离30cm-50cm 2.1 测试场景 ▌三、测试结果 3.1 测试结果 1)在测试中,人脸识别成功时间与人脸角度,距离摄像头远近有关; 2)xxSDK支持遮挡或丢失部分特征值...测试结果数据分析: 以上数据为正脸识别测试测试次数为40次,平均识别成功用时为990毫秒 ▌四、测试结论 1)xxSDK支持部分特征值不完整的场景 2)进入识别范围时要稍作停留才可以识别成功 3

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

小石阿.90后天秤座.喜欢分享 人脸识别技术的发展,你的脸就是身份证 人脸识别以前在小编的记忆中,都是电影的情节,[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!!...现如今人脸识别已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的人脸识别技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见??...如今人脸识别这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们如何去测试人脸识别呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ?...阈值设定过高,则人脸比对通过率低,误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别测试中,除了要关注通过率,还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

02 影响人脸识别性能的因素&解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。...但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任何可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人脸,或者不完整的表现。详细场景比如: 1) 人脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理,在测试时需要考虑不同肤色,或者是面部特征过于复杂的案例,比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对。...阈值设定过高,则人脸比对通过率低,误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别测试中,除了要关注通过率,还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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人脸图像识别(python人脸识别技术)

python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等...# 1.人脸数据 # 2.算法 # 3.建立模型 # 4.训练模型 # 5.测试模型 # 6.上线使用 # 1读取 face_image = face_recognition.load_image_file...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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Android人脸识别识别人脸特征

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。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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人脸识别demo

process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'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

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