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人脸识别 + 手机推送,从此不再害怕老板背后偷袭!

不用担心,不用着急,基于最新的人脸识别 + 手机推送做出的 BossComing。 老板站起来的时候,BossComing 会通过人脸识别发现老板已经站起来,然后通过手机推送发送通知 “BossComing”,并且震动告诉你有情况。 效果展示 不明真相吃瓜群众和身后领导: ? 身后领导扭头过来,马上被人脸识别程序发现,并标记为 boss: ? 手机收到推送,并震动: ? Boss Coming: ? 运行命令 python bosscoming.py 体验人脸识别部分命令: python bosswatching.py 打开电脑上摄像头,开始捕捉画面。然后调整角度,对准需要观察的位置。 项目说明 受 《在你上司靠近你座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换》启发,文章地址:在你上司靠近你座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换,所介绍的项目是 BossSensor :Hironsan/BossSensor

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4步实现树莓派人脸识别、拍照与推送

一直闲置着,倒不如用它做一个简易监控,如果检测到人脸后,就拍照上传到指定地方,或发消息提醒。 ? 本内容来源于“基于树莓派的魔镜”,感兴趣的童鞋可以点击观看:演示视频和教程。 先看效果吧: ? ? 可参考视频:教程(三) 第三方库的安装 2、推送消息部分。我用的是免费的企业微信推送,需要注册一个企业微信(https://work.weixin.qq.com)。 童鞋们也可以使用免费的Qmsg酱推送到QQ或Server酱推送到微信(免费的QQ微信消息推送机器人,想要不?)。 requests.post(url, data=json.dumps(data)) errmsg = html.json()['errmsg'] print(">> 发送 => "+errmsg) # 人脸识别并截图 (这里是主要入口函数) def faces_video(): """人脸识别并截图(这里是主要入口函数)""" # LED init GPIO.setwarnings(False

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    vue人脸识别_vue信息识别系统

    vue报错:无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称 未进行环境配置 找到vue.cmd所在位置 进行环境变量的配置 配置完我试了几次还是不行,重启电脑,就可以了

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    人脸识别系统FaceNet原理

    概述 近年来,随着深度学习在CV领域的广泛应用,人脸识别领域也得到了巨大的发展。 Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。 采用端对端对人脸图像直接进行学习,学习从图像到欧式空间的编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别人脸验证和人脸聚类等。 Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点,对于认脸图像 ,通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量,Triplet Loss 总结 在FaceNet系统中,通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中,并通过设计Triplet Loss,使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近,而不同人脸在欧式空间中的距离较远。

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    Python人脸识别签到考勤系统

    前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计,系统实现功能: 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式(Excel表格) PS:本系统2D人脸识别,节约了繁琐的人脸识别训练部分 ## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame = 'unknown'): ##签到判断:是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型 ,系统识别率较高,安全性较低 系统优化较差,摄像头捕捉帧数较低(8-9),后台占有高,CPU利用率较高 数据保存CSV格式,安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习,提高系统人脸识别安全性与准确性

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    Python人脸识别签到考勤系统

    前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计,系统实现功能: 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式(Excel表格) PS:本系统2D人脸识别,节约了繁琐的人脸识别训练部分 ## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame = 'unknown'): ##签到判断:是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question print('签退操作失败') self.ClockOutButton.setEnabled(True) 项目目录结构 后记 因为本系统没有进行人脸训练建立模型 ,系统识别率较高,安全性较低 系统优化较差,摄像头捕捉帧数较低(8-9),后台占有高,CPU利用率较高 数据保存CSV格式,安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习,提高系统人脸识别安全性与准确性

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    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 人脸检测器还可以识别戴口罩、太阳镜等的人。由于新冠疫情,戴口罩逐渐成为生活常态,这给人脸识别带来了巨大的困难。但是我们人脸探测器是可以识别戴口罩或太阳镜的人的。 对于广播业务而言,准确率比识别率更重要。因此我们选择优先考虑准确率。我们系统识别率和准确率的实验结果如下图所示,系统没有过度检测任何受试者。 识别率和准确率 易于操作:即只需要一台笔记本或台式机,在没有网络连接的情况下,人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练,而人脸检测器只需要一张样本图像。

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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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    人脸识别安全帽识别系统

    人脸识别安全帽识别系统对于高危自然环境的工作中,对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管,工作人员超出规范化管理中要求的限制,系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。当工作人员总数较多时,可以对员工的重复和一部分屏蔽掉。工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。 人脸识别安全帽识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证;依据脸部特点测算二张脸的相似度,并全自动识别。保证每一个考勤管理工作人员的信息确实靠谱,防止冒名。

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    搭建个性化人脸分析系统~Face And Face++

    不过多的介绍了,API调用,很简单的,看看官方文档即可~ Face++ http://www.faceplusplus.com.cn/uc_home/ 您只需要...

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    简单的Python人脸识别系统

    显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # ') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale (gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle 0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸

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    基于 opencv 的人脸识别系统

    人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置,人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对,得出相似度信息。 本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测,采用 PCA(Principal Component Analysis)降维算法得到特征脸子空间,将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台 ,最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别,实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。 (四)人脸识别 特征提取是人脸识别的关键问题之一。PCA 是一种数据降维方法,它将数据维数高的样本用尽可能少的特征向量去描述,以达到压缩数据的目的 [9]。 :将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间; step6:计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离; step7:根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人,结束。

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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、需求介绍 在系统中,我们不用输入任何账号和密码,直接通过人脸识别,实现登陆。 id,userid就当前注册人脸的标识,该userid适合你系统的用户关联的,options是可选的,具体配置请参看官网介绍。 ,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。

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    4步实现树莓派人脸识别、拍照与推送、舵机旋转

    一直闲置着,倒不如用它做一个简易监控,如果检测到人脸后,就拍照上传到指定地方,或发消息提醒。 本内容来源于“基于树莓派的魔镜”,感兴趣的童鞋可以点击观看:演示视频和教程。 可参考视频:教程(三) 第三方库的安装 2、推送消息部分。我用的是免费的企业微信推送,需要注册一个企业微信(https://work.weixin.qq.com)。 童鞋们也可以使用免费的Qmsg酱推送到QQ或Server酱推送到微信(免费的QQ微信消息推送机器人,想要不?)。 xfxuezhang.cn/WEB/MagicMirror/images/'+imgName url = msgUrl + imgUrl requests.get(url) # 人脸识别并截图 (这里是主要入口函数) def faces_video(): """人脸识别并截图(这里是主要入口函数)""" haarcascade_path = r'data/haarcascades

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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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    人脸识别系统如何建模_3dmax人脸建模

    本发明涉及生物特征识别,特别是涉及人脸识别中的特征建模方法。 背景技术: 人脸识别技术一般包括四个组成部分,分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别,具体来说: 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据 人脸识别过程受到很多因素的干扰,准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。 在此基础上可以容易地获得与识别有关的人脸各器官特征以及扩展的其他特征点位置,用于进一步的识别算法。 发明人经过研究发现,经现有技术中的所选取的关键特征点,在进行情绪识别时,识别的准确度较低。 图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图; 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。

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    人脸识别+手机推送让你立刻知道

    不用担心,不用着急,基于最新的人脸识别+手机推送做出的 BossComing。 老板站起来的时候,BossComing 会通过人脸识别发现老板已经站起来,然后通过手机推送发送通知 “BossComing”,并且震动告诉你有情况。 效果展示 不明真相吃瓜群众和身后领导 ? 身后领导扭头过来,马上被人脸识别程序发现,并标记为 boss ? 手机收到推送,并震动。 ? BossComing ? 是不是就像“同桌的他”,用胳膊肘不停地戳你,并且小声的说:老师来啦,来时来啦。 ▌技术介绍 人脸识别技术 face_recognition The world's simplest facial recognition api for Python and the command 然后调整角度,对准需要观察的位置 ▌项目说明 受 《在你上司靠近你座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换》启发,文章地址:在你上司靠近你座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换 - 知乎专栏 ,所介绍的项目是

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    基于tensorflow的人脸识别登陆系统

    概述 本项目基于tensorflow机器学习,实现web端人脸识别登陆,人脸注册。 提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。 功能 软件架构 tensorflow 用于人脸识别的机器学习 vue web端开发 redis 保存token,因为方便失效 MongoDB 保存人脸已编码的数据和用户信息 flask 用于开发web 接口,和返回静态页面 face_recognition 人脸识别python库,可以从照片中识别人脸 使用 更新记录 下载文章文字内容到txt 下载文章图片 保存HTML文件,并将图片链接指向本地 生成模型,验证图片等 face_login_app 文件夹中保存移动端代码,使用weui+vue,build后的dist代码放入到APP的dist中 vue-element-admin 文件夹为网页边人脸识别登陆前端代码

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    AI安全帽识别人脸识别智能分析网关在EasyCVR配置告警信息推送

    智能分析网关是TSINGSEE青犀视频研发的智能硬件设备,部署了全新嵌入式多算法框架软件,可支持AI视频智能分析功能,包括人脸识别、车辆检测及识别、烟火识别、物体识别、行为识别、轨迹跟踪等,在视频监控场景中具有重要的应用意义 图片将智能分析网关与EasyCVR视频融合平台结合使用,能实现前端接入资源的统一汇聚管理、监控观看、告警推送等视频能力。 近期我们对智能分析网关新增了烟火识别、车辆识别、车牌识别以及烟火告警、车辆违停告警等功能。今天和大家分享一下,如何在EasyCVR平台配置告警信息的推送。 1)首先,将智能分析网关通过国标GB28181协议级联到上级EasyCVR;图片2)打开分析推送,并填写上级EasyCVR的推送地址;图片3)当抓拍到告警数据时,在EasyCVR中就可以看到智能分析网关推送的告警信息了 ;图片智能分析网关设备能提供多算法接入能力,实现毫秒级识别,支持一键替换算法模型,满足用户的多算法场景,可针对行业视频智能分析需求,提供丰富、完善、专业的平台功能,满足用户的多样化、个性化、场景化方案需求

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    未戴安全帽人脸识别系统

    未戴安全帽人脸识别系统不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行识别,还可以对人脸进行识别抓拍,可以充分满足日益增长的客户需求。    未戴安全帽人脸识别系统应运而生,不仅可以对未佩戴安全帽的行为进行告警,还可以对未佩戴安全帽的人脸进行识别、抓拍,方便管理人员对未按要求佩戴安全帽的工作人员进行管理。                          (2)系统会按照天、周、月的时间段方式(或用户自定义时间段)来统计报警类别、报警源,显示报警状态是否被处理,并根据以上信息系统会给出相应的报警趋势预测。    (4)多级用户权限管理机制,让拥有不同权限的用户能够在自己相应的权限范围内使用相应的功能,增加了系统的安全性。

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