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 ）在4600张全脸识别场景中，xxSDK的识别平均速度在990ms
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁，在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术，而且除了检测、跟踪、识别功能，现在也支持对年龄与性别的识别。 ? 而这种黑科技虹软是行业的佼佼者，他的双摄算法能力已经充分说明其竞争力与实用性。而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。来想象一下，离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势： ? 机器人识别人物：无需网咯，机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄，从而提供不一样的差异化服务，喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 人脸门禁与闸机：固定的场所，确定的人员，刷脸即可。 智能家居：人脸门锁，人脸灯控、人脸音响已不用多说，您可能有更多想象 社区监控：社区门禁、安保报警、黑名单监控，人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入，现在算法与行业事实上都已有了足够的准备，
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。 ---- 最新深度网络用语人脸的部分介绍与分析： DeepID网络结构 DeepID是第一代，其结构与普通的卷积神经网络差点儿相同。结构图例如以下： ? 该结构与普通的卷积神经网络的结构相似。 ---- ---- ---- ---- 再来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告：《人脸检测与识别年度进展概述》 ? Yale Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) ---- 最后我附上我近期做的效果图，是基于视频中人脸检测与识别的 还有很多人脸检测的框架，以后本平台会慢慢把总结的分享给大家，也感谢大家对我们的支持与关注，谢谢！ ----
捷通华声作为国内最早提出并倡导多种生物特征识别技术的融合发展、融合应用与融合服务的企业，于2015年推出了灵云人脸识别等全智能能力平台系列产品。 灵云人脸识别技术能准确检测、追踪人脸，并通过优化测光、影像处理，获取清晰、明亮的人脸图像，能很好的适应光照较暗情况下拍照;的关键点检测技术可对眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部轮廓等区域的关键点进行定位，提取特征并与原始人脸模型进行全面比对 在中国人民银行的征信业务办理中，捷通华声为其柜面、自助终端提供人脸识别服务，确保了征信申请人与所持证件的“人证合一”，不但大幅减轻了银行柜员的征信服务量，更为广大企业和社会大众提供了安全、便捷的自助征信查询服务 以私有云的方式部署在企业内部，可与企业业务系统进行无缝对接，为企业需要人脸识别技术的各个业务节点提供人脸识别服务。 如果企业需求拓展声纹、指纹、证照识别，只需在平台上挂接灵云声纹、指纹、证照识别引擎，便可实现对“人脸+声纹+指纹”等生物特性的识别与身份证、工作证等社会属性的识别，确保“认证合一”，构建具有多种生物特征识别能力的高安全等级身份认证系统
自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。 2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。 在前DL时代，以VIPL实验室三代半SDK为例，关键技术点包括1）分块人脸特征融合：Gabor特征+LPQ特征。 2）子空间学习进行特征降（PCA+LDA）。3）融合多尺度的人脸归一化模板。 SDK3.5的相关技术在FRGC实验4上取得了0.1%错误接受率条件下96%的确认率，至今依然是FRGC数据集上最好结果。 ? 需要指出的是，虽然深度学习强调特征学习，但学习特征并不是DL的专利。 2014年，Facebook发表于CVPR14的工作DeepFace将大数据（400万人脸数据）与深度卷积网络相结合，在LFW数据集上逼近了人类的识别精度。
据悉，本次百度开放的三大人脸识别离线能力包括离线人脸采集、离线活体检测、离线识别（对比/搜索），并以SDK的方式开放。 “离线人脸采集”通过人脸检测与追踪、人脸关键点、人脸质量检测、人脸动态捕获，能够实时采集人脸图片并校验。 用户获取上述离线人脸识别能力，仅需一个百度人脸离线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。 ，最快30分钟即可完成开发与集成，易用性强。 本次开放的离线识别SDK，则更适用于中小人脸库、且有网络限制的场景，实现设备端离线作业，比如人脸门禁、人脸考勤机等。
1-2秒，再输入与支付宝账号绑定的手机号，确认后即可支付，过程不到10秒。 据颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。 疑惑三：别忘了SDK留下的那些后门 有专家指出，人脸特征与指纹、虹膜相比，是一个具有弱隐私的生物特征。例如，很多人都会发自拍照，也是相对公开的特征。如何保证用户数据安全尤为关键。 旷视科技副总裁谢忆楠表示，旷视在SDK采集到照片后会对照片进行脱敏处理，只提取照片特征，而非照片本身，即使这些特征在传输过程中被窃取，也无法还原出照片，过程是不可逆的。 陈继东说，目前支付宝已经对人脸识别SDK进行了加密、脱敏的技术防范，可以将人脸信息变成一个不可逆的数字信息，不能还原、比对。
人脸识别离线sdk https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383 最近经过一周的深入研究，终于把2个针对人脸识别的和图像对比的 sdk对接成功，目前2个sdk都是针对人脸识别离线方面的一个扩展，然后底层都是基于c和c++开发的，针对windows下 离线进行开发和对接。 1. sdk 基本上都提供了封装好的dll，不需要单独用c去封装dll； 2. 针对方法体，要查看c++源码里面的头部名称和参数说明； 3.
大会上ArcSoft虹软展示的免费人脸识别SDK引擎吸引了众人的目光。 ? ? 人脸识别是当前的热点技术，使用范围广，用户体验良好，对硬件的依赖低，不需要昂贵的传感器芯片，一个摄像头就可以完成。 对于想进军这一蓝海市场的有实力的大公司来说，采购定制化的人脸识别SDK解决方案，以获取前沿的视觉AI人脸识别能力是他们的主要选择。 中小企业本身的规模小;资源紧张，不具备定制化人脸识别解决方案的能力和实力，这成了中小企业AI产业化升级的难点。 人脸识别SDK现实困境：费用高、在云端 人工智能应用落地最主要的是要满足用户的核心诉求。 对于想被AI视觉技术赋能的中小企业来说，市面上已经有的人脸识别SDK多数费用高昂，动辄几十万，根本无法“降本增效”，反而是经营中不能承受之重。 不同于其他的人脸识别API，ArcSoft虹软的人脸识别包括人脸检测，人脸跟踪，人脸比对识别，人脸属性识别(如年龄与性别)。
=dlib.image_window() win.clear_overlay() win.set_image(img) #特征提取器的实例化 dets=detector(img, 1) print("人脸数 ：",len(dets)) for k, d in enumerate(dets): print("第",k+1,"个人脸d的坐标：", "left:",d.left(), "bottom:",d.bottom()) width=d.right()-d.left() heigth=d.bottom()-d.top() print('人脸面积为 FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,255,255)) #显示一下处理的图片，然后销毁窗口 cv2.imshow('result',img) cv2.waitKey(0) 人脸数 ：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为：24025 算法：基于Dlib的人脸检测与识别是通过多级级联的回归树进行关键点的回归
日前，在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五，实现200毫秒内快速完成人脸比对，并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。 MegaFace是目前最为权威热门的评价人脸识别性能的指标之一， 由华盛顿大学(University of Washington)计算机科学与工程实验室于2015年针对名为 “MegaFace Challenge 人脸识别技术已成熟应用 目前市场上还缺少成熟落地的使用人脸识别或商品识别技术的无人零售技术服务商，基本尚处于实验或宣传阶段，并未规模化使用。 其联合创始人兼CTO史健表示：“我们将学术界最前沿的人脸识别领域的深度神经网络基于千万级的人脸样本数据，经过大规模的神经网络训练，同时，结合我们实际零售场景下复杂环境中的真实人脸数据对模型进行优化，大大提高了人脸识别模型的识别准确率和鲁棒性 史健强调：“在零售方面，我们把AI技术中人脸识别和商品识别落地到场景了，目前错误识别率为零。人脸识别的速度已达到200毫秒以内。”
Openface人脸识别的原理与过程： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文： 《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》 第一步：找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。 我们的目标是找出并比较当前像素与直接围绕它的像素的深度。然后我们要画一个箭头来代表图像变暗的方向： 用梯度来代替像素这事看起来没有明确目的，但其实背后的理由很充分。 最终的结果是，我们把原始图像转换成了一个非常简单的表达形式，这种表达形式可以用一种简单的方式来捕获面部的基本结构： 利用HOG去detector人脸 ? 但是，并不是让它去识别图片中的物体，这一次我们的训练是要让它为脸部生成128个测量值。
参考 博客：博客园 | CSDN | blog 写在前面 Closed-set 和 Open-set 人脸识别的对比如下， ? 两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。 在人脸识别中，可通过对人脸分类来驱动模型学习人脸的特征表示。但该损失追求的是类别的可分性，并没有显式最优化类间和类内距离，这启发了其他损失函数的出现。 类内希望距离越小越好，类间希望越大越好（大于margin），这恰与人脸识别特征学习的目的相一致。 LOSS（上） 人脸识别的LOSS（下） 深度挖坑：从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用
之前我已经写过一篇关于局部二值模式(LBP)文章，当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展，本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化，涉及到局部二值模式的不变性介绍，包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性 ，只有具备了这些特性，局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测，或者纹理识别等实际应用。 四：应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征的人脸检测与识别，运行结果如下图所示： ? 对应OpenCV代码如下： ? OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快，原因在于LBP特征不会产生小数数据，避免了浮点数计算开销。
集成地图SDK 国内常用的地图SDK就是百度和高德了，二者的用法大同小异，可按照官网上的开发指南一步步来。 galaxy lib host missing meta-data,make sure you know the right way to integrate galaxy” 该问题是因为key值对应的签名与app 2、百度地图SDK3.6及以上版本找不到overlayutil包。 即百度sdk与高德sdk是互斥的，不能同时存在于同个工程中，必须分开来使用。 显示地图和定位 对于一个地图SDK来说，首先要显示地图，然后定位到当前城市。 这方面百度地图和高德地图的处理代码差不多，下面是两种地图sdk显示并定位的代码例子： 百度地图 // 以下主要是定位用到的代码 private MapView mMapView; private
作者&编辑 | Menpinland 1 基本概念 在许多的研究中，研究者通常会把人脸表情识别区分为静态的人脸表情识别（static facial emotion recognition）和动态的人脸表情识别 左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。 基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。 总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。 后面的1篇专栏将会围绕近几年基于视频的人脸表情识别论文介绍主流的基于深度学习的方法实现。 有三AI秋季划-人脸图像组 ?
从上图，还能看到现在火的无法用形容词去修辞的技术之一了，那就是人脸检测与识别。 人脸检测与识别技术已经被研究很久了，除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术，主要我们现实生活的需求，越来越需要这样的技术。 我先大概说下该领域遇到的一些问题： 1 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图像则在期望条件下被采集，图像质量对于提取图像特征很重要，因此，即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响 5 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响； 6 遮挡：用户脸部可能会遮挡，被其他人或物体（如眼镜等）遮挡，在这种情况下很难识别这些采集的脸。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。
从上图，还能看到现在火的无法用形容词去修辞的技术之一了，那就是人脸检测与识别。 人脸检测与识别技术已经被研究很久了，除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术，主要我们现实生活的需求，越来越需要这样的技术。 我先大概说下该领域遇到的一些问题： 1 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图像则在期望条件下被采集，图像质量对于提取图像特征很重要，因此，即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。 下期我将带大家一起去回顾近几年人脸检测&识别的新框架，及创新点、优缺点，并附上开源代码，希望大家都可以动手自己去实践。
我先大概说下遇到的一些问题： Ø 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图像则在期望条件下被采集。 ，姿态变化难以准确识别人脸； Ø 面部形状/纹理随着时间推移的变化：有可能随着时间的推移，脸的形状和纹理可能会发生变化； Ø 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。 对了，现在不是因为图像中的人脸检测，识别都已经很出色了，很多团队都做到接近满分了，所以现在来说说未来的趋势，也许这已经不算趋势，因为现在已经有很多人在这条路上摸爬打滚，而且有些团队也有一些成就，希望接下来大家在这领域都能取得好成就 ■Yale Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) 最后我附上我近期做的效果图，是基于视频中人脸检测与识别的
未命名1613697203.png EasyCVR语音对讲主要用于实现本地平台与前端设备所处环境间的语音交互，解决本地平台需要与现场环境语音交流的需求。 非转发模式，即本地PC与登录的设备之间实现语音对讲；转发模式，即本地PC与登录设备相应通道上连接的前端设备之间实现语音对讲。 调用 CLIENT_StartTalkEx，设置回调函数并开始语音对讲。 用户自行将原始音频数据编码成与对讲编码类型一致的数据，并在编码后的数据前添加8个相应的私有协议字节，最后调用 CLIENT_TalkSendData，发送音频数据。 SDK 功能使用完后，调用 CLIENT_Cleanup 释放 SDK资源。 次 CLIENT_SetConnectTime(nWaitTime, nTryTimes); // 设置更多网络参数，NET_PARAM 的 nWaittime，nConnectTryNum 成员与
腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。
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