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Android特征

本文我们接着来看看,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。 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 result.isEmpty()) { //追踪到据,取出当前追踪的,取出当前帧的NV21据(用于) mAFT_FSDKFace = result.isEmpty()) { //追踪到据,取出当前追踪的,取出当前帧的NV21据(用于) mAFT_FSDKFace = 这里在废话几句:FD与FT引擎功能大致相同,完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 组中检测的位置 Rect 与角度信息。

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imagepath="xhs.jpg" image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图,降低算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的据来对新图片进行的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(   image,#必选参,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层,通常范围1.01~1.5 参越小,层越多,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

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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据集(Labeled Faces in the wild):该据库工有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。 绝大多为彩色图,少为灰度图。该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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    QPS费问题

    茫然间,发现的购买方式新增了一个QPS费。 image.png 基于这个购买页面,客户购买的是一个月的资源包,但是第二个月会续费。 (查看通知设置) 自2020年5月7日开始,文字的服务一键即可全部快速开通,无需单接口分开通。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_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 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,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)。

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    What-

    图像特征提取:系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统特征、图像变换系特征、图像代特征等。特征提取就是针对的某些特征进行的。 特征提取,也称表征,它是对进行特征建模的过程。特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知的表征方法;另外一种是基于代特征或统学习的表征方法。 优化的形变统校正理论 基于统形变的校正理论,优化姿态;强化迭代理论 强化迭代理论是对DLFA检测算法的有效扩展;独创的实时特征理论 该理论侧重于实时据的中间值处理,从而可以在速率和效能之间 需要积累采集到的大量图像相关的据,用来验证算法,不断提高准确性,这些据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络据 )、orl据库、麻省理工学院生物和算学习中心据库、埃塞克斯大学算机与电子工程学院据等。

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    face++

    该系统主要分为: 1.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:就是随着图片量的增加不利于网络性能) ? 2.深度卷积神经网络 该网络包含10层和最后一层softmax函,在softmax层之前的隐藏层采取 作为输入图像的特征。最后表示然后用PCA模型进行特征约简。 论文详细如下: ? ? ? ? ?

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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 训练据并 8.1 训练据 8.2 1 读取图片 8 训练据并 8.1 训练据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels () recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 /trainer.yml') # 准备的图片 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) #

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,工智能指在算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和学等知,制造能模拟类智能行为的算机系统的边缘学科。 在工智能的范畴内有两个方向:算机视觉、自然语音处理(NLP,国内外也有称NPL)。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和,该软件包使用dlib中最先进的深度学习算法,使得准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 代码部分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    拯救:的伦理问题研究(Computers and Society)

    尽管披露有偏见的绩效是必要的,但出于好意的算法审尝试,可能会对这些措施旨在保护的群造成伤害。在审核面部等生物系统时,这种担忧甚至更为突出。 在这些系统中,据是敏感的,而且该技术常常被用于道德上出现问题的行为。 我们在审商业面部处理技术的特定案例中展示了五种伦理担忧,强调了审师需要意到的额外设考虑和伦理紧张,以避免加剧或补充被审系统所传播的危害。 ,Margaret Mitchell,Joy Buolamwini,Joonseok Lee,Emily Denton 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.00964 -的伦理问题研究(Computers and Society).pdf

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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: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<Rect> faces(0);

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    Android 注册

    该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及,我们可以理解为从一个专门保存特征值的据集合中找到最匹配的一组特征值。 (FR引擎) 当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。 if (! ,并且将特征信息保存到本地,这个据将会用于获取员信息的流程。

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的功能了。 可以看到我们成功得到检测API的响应了,因为默认只返回框、概率和旋转角度,我们添加选传参返回更多信息: ? 我设置返回所有参,图片检测最多为5,照片类型为生活照。 3.实现功能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: 其实工智能基于前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,其实难度系都不高,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行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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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现中的注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢? 这样的返回其实也是可以的,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂性,所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该静默注册到库,就是添加参action_type: REPLACE ,判断其中的是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。) 其他参不多进行解释,接下来贴上请求参和返回参可以自行理解: ? 到这里其实SDK关于的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口,必须账户进行企业实名认证才有权限调用,在这里我就不介绍了。

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    Python OpenCV (

    3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区待调查 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取到的 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存结果

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴的写了一个demo。 ( 可以满足所有的需求 ) 1.需要引入 tracking.js 第三方库 2.检测到自动 stop 3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... that = this; that.tracker_fun(tracker,video,context,canvas); //open 摄像头,执行tracker_fun( 传入参 let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ // 每秒 检测 that.first){ // if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,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,我们想树莓派成功后,发送蓝牙串口据给 一、树莓派发送的蓝牙串口据 树莓派自带蓝牙功能,我们可以调用系统指令发送蓝牙信号, 创建一个bluetooth_test.py文件,分定义初始化指令、开门指令、关门指令,分发送字符串’1‘,’2’ import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云库中寻找有没有匹配的 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是库中的

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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,的准确度得到了较大提升,也涌现出了一批相关的初创企业,典型的如旷视科技的Face++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片中的进行一些操作(如形变、替换等),从而达到趣味性的照片效果,总体上有如下几类: 一、效果分类 1、拉伸形变 ? 5、色彩转换 色彩转换的目的是使当前与要被替换的色彩相近,方法有很多,有兴趣的可以搜索关键字“color transfer”,本demo采用直方图调整的方式来做,实现起来相对简单:先算当前图像和目标图像的颜色直方图

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    懂点

    如果你在零售业里混的话,还要了解最近非常火的技术,近期在跟进一些零售客户发现大家都在关注,而且很多都已经划实施或者已经开始实践这项技术。 扶正是为了得到位置端正的图像;图像增强是为了改善图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于算机的处理与。 4. 大致可以分为两类: 1:1的筛选其身份验证模式本质上是算机对当前据库进行快速比对,并得出是否匹配的过程,可以简单理解为证明你就是你。 目前可以通过三种方式进行流量统:红外线客流统、视频客流统和WIFI客流统,视频客流统的优势是精度教高,并可进行与CRM打通。 4.会员 商家可通过手机app,小程序在会员注册时采集据,也可采集每位进店客户的部信息,获得ID并作为会员认定依据。

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    树莓派调用百度API实现

    前言 树莓派配置OpenCV,配置起来有点繁琐且耗时,但是调用百度智能云的API来进行是一个快速的解决方案 一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用 在百度智能云项目中创建应用 1.4在库管理中添加据 在库管理中新建用户组,再从用户组中新建id和照片; ? ? pip install baidu-aip python setup.py install 三、测试是否成功 以上我们就把树莓派的基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行 四、最后 通过控制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派的已经能正常工作了。 下一步我们将把成功后,把print语句换成其它的的操作语句,做一个控制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章:树莓派实际应用:智能门禁

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