日常生活中我们喜欢的就可以拿python写出来了，不要放弃，python很简单，很多时候我们可以先调用别人的API实现出来。
AI边缘智能硬件智能分析网关部署了多种AI深度学习算法，支持对视频流中的人、车、物、行为等进行智能检测与分析，对异常情况进行智能告警。该硬件可实现的AI智能检测与识别能力有：人脸检测、人脸识别、车辆检测与识别、车牌识别、电瓶车识别、安全帽识别、烟火识别、区域入侵识别、抽烟行为识别等。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
最近，我用一个以 Go 语言为后端的软件，实现了一个人脸识别项目。它能够识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错，我决定试一下也给你们介绍一下项目的整个过程。
做人脸识别用 Python 比较多，但是今天碰上一个另类，他就跟别人不一样，就不用 Python 用 Go。其实不管是 P 还是 G，能认出脸来就是好样的。
在过去的几年里 Python 一直在快速增长，尤其是在 2017 年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上，关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快，作为世界
解释型语言：不需要编译，在运行的时候逐行翻译解释；修改代码时可以直接修改，可以快速部署，不过性能上会比编译型语言稍差；比如 JavaScript、Python ；
---- layout: default title: 『电子书』分享一波码农必备编程开发类书籍[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 分享一些书籍 看到书籍很多,感觉很不错,就收藏下来了,是百度盘的连接,失效的可以评论一下以此更新一下连接. 书籍清单 Python编程快速上手 细说PHP(第2版) Python核心编程（第3版） Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版） python高手之路 iOS编程（第4版） Python编程：从入门
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
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2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
据澎湃新闻报道，上海虹口区检察院通报了一起从特大虚开增值税普通发票案中牵出的非法人脸识别案。由于在注册“皮包公司”用于虚开发票的过程中，人脸识别是关键环节，犯罪分子为注册工商营业执照，联系上了吴某和周某二人。之后，二人通过破解人脸识别技术等方式，将从别处购买的他人高清头像和身份证信息利用“活照片”App 进行处理，让照片“动起来”，形成包括点头、摇头、眨眼、张嘴等动作视频，然后利用特殊处理的手机“劫持”摄像头，使得在人脸认证环节手机系统获取的是之前做好的视频。经查，二人以此方式致使犯罪分子虚开发票超过 5 亿元。虹口区法院以侵犯公民个人信息罪，判决两人分别获刑三年和二年，并处以罚款。
如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件，希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人。 1、项目名称：智能家居的架构 项目简介： 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及 google 收购 nest 等，智能家居热度
去年4月30日，在微软的开发者大会上，其介绍了一个网站——“How-Old.net”，然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式，比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图，让人不禁掬一把同情泪。不过，不管是被系统认定为小鲜肉，还是老腊肉，如果忽略年龄的话，单从结果来看，该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中，关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。 在跨越了一年多的时间后，人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。此前，“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂，以树莓派4B为微处理器，ESP32为辅助控制，结构是中心对称结构（仿工业结构）。mechArm 270-Pi本体重量1kg， 负载250g，工作半径270mm，设计紧凑便携，小巧但功能强大，操作简单，能与人协同、安全工作。
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
雷锋网按：本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来，主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
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。每逢谈到人脸识别技术，就会想到人工智能，近年来，人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展，极大的带动了这场革命。
每届两会互联网行业最关注的都是李彦宏和马化腾的提案——另外一位大佬马云不是两会代表，因此没有提案。今年提案跟往年一样，马化腾侧重于数字经济、信息安全、未成年人上网等应用层面，工程师出身的李彦宏的提案则更具技术范儿，依然是站在工程师角度思考问题，希望用技术解决现实民生问题。 为何李彦宏的提案全都与AI有关？ 李彦宏今年一共提交了三个提案，分别是：1、利用人工智能和大数据技术，帮助解决走失儿童问题。2、打造智能交通信号灯，缓解交通拥堵问题。3、在人工智能上制定国家层面的总体行动计划，大力推进“智能+经济”的发
Android的扩展工程包含在external文件夹中，这是一些经过修改后适应Android系统的开源工程，这些工程有些在主机上运行，有些在目标机上运行； 工程名称 工程描述 aes 高级加密标准（Advanced Encryption Standard） apache-http Http服务器 bison （主机）自动生成语法分析器程序 bluez 蓝牙库 bsdiff （主机）用于二进制文件生成补丁 bzip2 （主机/目标机）压缩文件工具 clearsilver （主机）模板语言，包括Python、J
https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383
去年，马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能，本月初，微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动，要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看，我们可以知道，基于人们对于安全性的进一步高要求，安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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，进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
图形图像是进阶资深程序猿的重要一步，不论平台，不论语言，图形图像都是核心岗位的核心技能，so，你需要get它。
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
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人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
点击去创建自己的应用名称，其实最主要的就是 API_key 和 Secret_key
当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候，其也就结束了淘金的黄金时期，当前的人脸识别正处于这一阶段。
本文为零基础实现人脸识别的教程，读者不需要人工智能学习背景，不需要机器学习相关基础，只要能读懂简单的Pyhton代码，便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别（两个文件，加注释共96行）。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
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