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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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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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    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。 ,二是直接通过人脸人脸库对比,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现人脸识别认证,无需输入任何字符。 client =new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY); 登录时后台接受到一个参数 String img(base64编码的) 拿到image后我们就可以进行身份的验证 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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    声纹识别技术助力远程身份认证

    作者 | 李通旭,刘乐 责编 | 何永灿 “声纹”作为一种典型的行为特征,相比其他生理特征在远程身份认证中具有先天的优势,文章介绍了声密保在远程身份认证中的应用,解析了一些在声纹识别准确率、时变问题和噪音问题等方面的技术难点和工程解决经验 人们在实践中发现,生物特征具有唯一且在一定时间内较稳定不变的特性,这种独特的优势使得生物特征识别技术被认为是终极的身份认证技术。 生理特征和行为特征 生物特征可分为生理特征和行为特征两类,现在人们熟知的基本都是生理特征,包括指纹、人脸、掌纹、虹膜、DNA等,这些特征的特点是具有稳定性和持续的唯一性,因此基于这些特征建立的身份验证系统识别率高 总结 声纹作为生物特征中的行为特征,配合语音识别技术,通过互动方式在远程身份认证“用自己来证明自己”方面有其他生物特征难以替代的优势。 只有通过结合声纹和其他生物特征组成多因子认证手段,才能更好地保证远程身份认证安全。 作者简介: 李通旭,清华大学博士后,主要从事说话人识别方向的研究。现于清华大学与得意音通声纹识别联合实验室。

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    基于 Web 端的人脸识别身份验证

    现阶段,人脸识别身份验证作为非常重要的身份验证方式,已被广泛的应用于诸多行业和领域,例如:支付宝付款、刷脸签到等方面。 本文将介绍基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证的整体方案,以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现人脸自动采集。 场景描述及分析 适用场景:人脸识别身份实名认证。 用户使用人脸识别身份验证功能时,只需要将人脸对准摄像头,程序自动对人脸进行检测。 如果检测到当前摄像头可视区域内仅存在唯一一个人脸,则采集当前人脸图片进行人脸对比、活体检测、身份识别等多项组合能力,快速完成用户身份核验。 可以使用 百度 AI 的实名身份认证服务 (https://ai.baidu.com/tech/face/personverify),将待比对的人脸图片 + 身份证号码 + 姓名上传到百度 AI 服务,

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    给你的电脑做个简单的“人脸识别认证

    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。 我建议在锁定屏幕之前稍等一下,因为有时它无法识别某些画面上的脸部。 或者你可以暂时离开。 优化 使用该解决方案,它有一个令人讨厌的延迟用于读取帧和坏帧。 所以我决定对其进行优化,并使用多处理将识别过程移到单独的过程中 首先,我们需要重写我们的函数来查找用户,以便它能够被Process和Pipe 调用代替返回: def find_user_in_frame

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    人脸识别终结者】多伦多大学反人脸识别身份欺骗成功率达99.5%

    ---- 新智元报道 来源:eurekalert.org 编辑:肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。 论文地址: https://joeybose.github.io/assets/adversarial-attacks-face.pdf 在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 在这个案例中,研究人员证明了对最先进的人脸检测器进行快速对抗攻击是可能的。 ? 研究人员开发了一种“隐私滤镜”,可以干扰人脸识别算法。 两个神经网络相互对抗,形成“隐私”滤镜 研究人员设计了两个神经网络:第一个用于识别人脸,第二个用于干扰第一个神经网络的识别人脸任务。这两个神经网络不断地相互对抗,并相互学习。

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (二):人脸识别

    近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用 人脸识别是视觉 AI 领域中技术成熟度、商业应用程度都比较高的一个技术。人脸识别又称为面部识别,是基于生物特征的识别方式。 | 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。 关于声纹识别的介绍请参考本系列的第一篇文章:Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):声纹识别

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    疯狂的身份证 | 一张身份证如何攻破人脸识别技术

    央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后,一时间引起广泛关注。其实,绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。 (三)第三方支付平台身份认证 用虚假身份来进行第三方平台的账号并进行实名认证,这些账号,无论是自用,还是在黑市上出售,其使用的目的都不会太正经。 黑产的威力远不止如此,不光静态的身份认证已经被攻破,连动态的在线人像视频认证,也已经被轻松搞定。 但这种视频认证占用人力资源较高,效率低,所以通常只是银行或证券行业使用。各类网络平台,因视频验证的量级大。 另一种是采用机器算法自动识别的非人工验证方式,来完成动态视频的验证过程。 ? (二)用Crazytalk软件将拿到的大头照或身份证相片,圈定人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴角、牙齿等等参数;导入到软件中便可生成初步的信息,但这些都动态无声音、无背景音的; ?

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    Face++人脸识别身份证、银行卡扫描

    年前忙着赶项目,也没时间更新,现在告一段落,因为是贷款类项目,涉及到审批验证等信息,不可避免的使用到了人脸识别身份证验证、银行卡扫描等相关技术,这里就来聊聊这些吧 说明:我们使用的是融360(Face 教程里面说的比较详细,按照它们说的做就好了,然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo,银行卡demo需要单独要(貌似Face++官网现在都没有,只有签约才会给你). 1. MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit 这个比较坑的,一定要注意,在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd , 开发文档里面没说明,我跑去face++工作群问才解决 -> 解决 (2)运行它们的demo(不管是银行卡、身份证还是人脸识别 集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的,可是我明明添加了,然后删除,重新添加一遍好了。 4.

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    Kubernetes-身份认证

    2、认证策略(Authentication strategies) Kubernetes的用户可以使用客户端证书、Bearer Token、身份验证代理或HTTP基本认证,通过身份验证插件来验证API请求 , etc) 2.1 X509客户端证书 客户端证书身份认证模式通过在API Server中设置–client-ca-file = SOMEFILE选项来启用。 使用客户端证书身份验证时,可以通过easyrsa、OpenSSL或cfssl手动生成证书,x509证书一般会用到三类文件,key(私用密钥),csr(证书请求文件,用于申请证书),crt(CA认证后的证书文件 数字证书则是由证书认证机构(CA)对证书申请者真实身份验证之后,用CA的根证书对申请人的一些基本信息以及申请人的公钥进行签名(相当于加盖发证书机构的公章)后形成的一个数字文件。 3、匿名请求 如果用户请求没有Kubernetes任何方式的身份认证,在正常情况下,Kubernetes会直接返回 “401” 错误信息。

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    揭秘丨反人脸识别身份欺骗成功率达99.5%

    在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 在这个案例中,研究人员证明了对最先进的人脸检测器进行快速对抗攻击是可能的。 ? 研究人员开发了一种“隐私滤镜”,可以干扰人脸识别算法。 两个神经网络相互对抗,形成“隐私”滤镜 研究人员设计了两个神经网络:第一个用于识别人脸,第二个用于干扰第一个神经网络的识别人脸任务。这两个神经网络不断地相互对抗,并相互学习。 除了禁用面部识别之外,这项新技术还会干扰基于图像的搜索、特征识别、情感和种族判断以及其他可以自动提取面部属性。 接下来,该团队希望通过app或网站公开这个隐私滤镜。

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    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( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 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)。

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    Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

    、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别 : 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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    人脸识别

    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 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。

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    Sensory TrulySecure - 多模态语音和视觉生物识别身份认证技术

    TrulySecure是Sensory融合面部和语音的具备高度灵活性的身份认证技术解决方案,提供比传统的用户名和密码,PIN码更安全,更易用的身份认证用户体验。 在面部被具备遮挡的情况下(partially obstructed),语音声纹识别可以提供额外的安全身份验证。 开发者可以应用TrulySecure所提供的声纹和面部融合识别技术,为用户提供无缝的和无需接触的(seemless and contact free)安全认证体验。 Sensory声纹识别,面部识别,和生物识别融合算法,利用Sensory在语音处理,计算视觉和机器学习强大技术能力,为客户提供简单易用而安全性极高的身份识别服务,且无需任何特殊的硬件,仅使用设备的标准MIC 其中Convenience为声纹和面部识别融合技术方案。 以下为TrulySecure SDK规格 - ?

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    人脸识别

    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:

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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 应提供除人脸识别身份鉴别机制以外的其他身份鉴别机制,采用口令、令牌、数字证书以及其他具有相应安全强度的两种或两种以上的组合机制。

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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 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 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 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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