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Qt音视频开发40-线

,连个屁的网,不联网看你怎么上传,于是线应用应运而生,比如我们手机上的就是本地库在运算,至于本地模型库估计会联网更新,以保持最新的状态。 百度的线做的还行,看官网的sdk开发包,更新也是蛮快的,提供了windows、linux、android等版本。 本篇文章采用的百度线SDK作为解决方案。 百度线SDK文件比较大,光模型文件就645MB,估计这也许是率比较高的一方面原因吧,不断训练得出的模型库,本篇文章只放出Qt封装部分源码。 调用compare_feature函数进行比对。 百度线版和线版SDK的封装: 线版要求支持C++11的编译器,而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 二、功能特点 支持的功能包括比对、搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等。 在线版的协议支持百度、旷视,线版的支持百度,可定制。

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Python的开源库:线率高达99.38%

中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。 图片中的谁出现在照片里??

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    基于Python的库,线率高达99.38%!

    -欢迎原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、线的网络 app,支持组织者使用技术或二维码所有受邀员。有了世界上最简单的库,使用 Python 或命令行,即可和控制。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习技术构建,在户外部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行!1.找出下面图片中所有的:? 图片中的? unknown_image)results = face_recognition.compare_faces(, unknown_encoding)你甚至可以使用该库和其他的 Python 库执行实时

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    Python的开源库:线率高达99.38%

    来源:Linux学习ID:LoveLinux1024以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    语义技术全线免费,线能力开放,百度为 AI 开发者带来福利

    5 月 11 日,百度 AI 开发者实战营第二季走进深圳,聚焦「免费」,进一步开放 AI 能力,大幅降低开发者和合作伙伴转型 AI 门槛,同时全面开放线能力,用户可灵活组合选用,保障业务安全。 语义技术全线永久免费从去年起,百度相继宣布接口、语音全系列接口免费政策,本次再度公布语义技术全线永久免费。 线能力全面开放另外,百度宣布全面开放线能力,提供支持多平台、灵活、易用的线 SDK,以满足开发者业务落地过程中无网络、需要数据保密等特定需求。 百度 AI 技术生态部高级产品经理吴延宇介绍,百度线 SDK 包含采集、活体检测和线三大功能,所有能力仅需一个 SDK,各类硬件终端均可快速整合能力,完成智能升级。 据悉,百度线 SDK 按照设备授权激活码实行阶梯定价,最低仅需 199 元个,突破了行业中项目打包购买或绑定硬件售卖的模式。

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    【源码】Python的开源库:线率高达99.38%

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    Python的开源库:线率高达99.38%(附源码)

    以往的主要是包括图像采集、预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。 在中有106个关键点的。 一般在小型办公室打卡系统中采用的(应该)是这种方法,具体操作方法大致是这样一个流程:线逐个录入员工的照片(一个员工录入的一般不止一张),员工在刷打卡的时候相机捕获到图像后,通过前面所讲的先进行检测 在线录入员工的时候,我们可以将名对应,这样一旦在校验成功后,就可以知道这个是谁了。 分类现在随着技术的发展,技术主要分为了三类:一是基于图像的方法、二是基于视频的方法、三是三维方法。

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    资源 | 基于Python的开源库:线率高达99.38%

    选自Github机器之心编译参与:路雪仅用 Python 和命令行就可以实现的库开源了。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、线的网络 app,支持组织者使用技术或二维码所有受邀员。有了世界上最简单的库,使用 Python 或命令行,即可和控制。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行图片中的每张图片中的物。? 注意事项该模型基于成年照片训练,因此对儿童照片的效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6,容易混淆儿童的面部。

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    百度开放线SDK,活体率超过98%

    近日,在百度AI开发者实战营深圳站中,百度宣布开放线能力,并以SDK的方式一站式集合线采集、线活体检测、线(对比搜索)三大功能,按设备维度授权,最低仅需199元个。? 据悉,本次百度开放的三大线能力包括线采集、线活体检测、线(对比搜索),并以SDK的方式开放。 “线”可实现设备本地完成全流程。 用户获取上述线能力,仅需一个百度线SDK,吴延宇介绍,百度旨在打造一款功能最完善、体验最友好的SDK。 本次开放的线SDK,则更适用于中小库、且有网络限制的场景,实现设备端线作业,比如门禁、考勤机等。

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    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 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追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 必选参数,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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ,但由于SD卡内无文件,无法匹配? 按下F1按键,进入注册模式,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,可完成(红灯闪1000ms)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

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    face++

    该系统主要分为:1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,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)?

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    What-

    ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像。 对于图像而言,其预处理过程主要包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 基于知的表征方法主要是根据器官的形状描述以及他们之间的距特性来获得有助于分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距、曲率和角度等。

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    python

    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 检测6 检测多张7 检测视频中的8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    线技术,助力智慧社区的建设

    在过去智能门禁效率低,受网络稳定性影响大。线技术出现,大大提高了效率,及安全性。线技术,为智慧社区发展提供了强大的活力。 timg.jpg不受网络稳定性影响在线式智能门禁受网络影响大,在的瞬间网络不稳定,导致开门失败,影响用户体验。 而线式智能门禁设备,不需要时时使用到网络,用户在注册时,信息会同步到设备。用户在时候,当前信息和设备存储库的信息进行比对,做到高效,准确无误。 活体检测加强安全性活体检测可防止包括照片和屏幕类翻拍的攻击,其原理是通过攻击内容里面漏出的各种类型的边框,图像质量,图像中是否变形等方式,结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍,通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击 智慧社区快速发展,不开物联网技术。线技术发展,给智能门禁如同插上翅膀,智能门禁作为智慧社区重要组成部分,其发展程度也影响智慧社区发展上限。

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章:OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇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、加载检测器,加载模型。3、检测4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。5、如果是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; 建立用于存放的向量容器 vector faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

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