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Android人脸识别之识别人脸特征

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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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

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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，4069人只有一幅图像。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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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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What-人脸识别？

说到指纹识别，用过它的都知道，只要在指定区域用手指一轻轻碰，就能解开锁屏。但是说到不常见的人脸识别，相信大家对此就很陌生了。不过没关系，现在就由小编帮你了解一下人脸识别。起飞人脸识别，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。技术方向人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。识别算法一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。

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face++人脸识别

该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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python人脸识别

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 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 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) # 人脸识别

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人脸识别demo

我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。代码部分效果识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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人脸识别模型的动手实践！

作者：宋志龙，算法工程师，Datawhale成员人脸识别已经成为生活中越来越常见的技术，其中最关键的问题就是安全，而活体检测技术又是保证人脸识别安全性的一个重要手段，本文将向大家简单介绍活体检测，并动手完成一个活体检测模型的训练，最终实现对摄像头或者视频中的活体进行识别。我们可以达成的效果人脸识别的技术关键——活体检测一般提到人脸识别技术，即指人脸比对或人脸匹配，即将待识别的人脸和系统中已经提前录入的人脸信息（如身份证照片）进行特征的比对，而在使用神经网络提取特征进行比对之前，需要首先对识别到的人脸进行活体检测，以确定摄像头前的人是个活人。因此整个人脸识别过程一般为（并非一定要这样）：人脸检测 -> 关键点检测 -> 人脸对齐 -> 活体检测 -> 人脸特征提取 -> 人脸比对。

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OpenCV人脸识别之三：识别自己的脸

本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看）在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别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、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸的向量容器 vector<Rect> faces(0);

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Android 人脸识别之人脸注册

该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测，使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。人脸识别，我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。人脸识别（FR引擎）当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。第三步：经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ，并且将人脸特征信息保存到本地，这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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NodeJS人脸识别(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实现上一篇文章的人脸识别功能了。首先我们一样先调取人脸检测接口试试水：人脸检测接口：我们先来看看文档对该接口的介绍： ? 3.实现人脸识别功能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：其实人工智能基于前人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，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。人脸识别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人脸识别(2)

上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，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文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？基于图片的活体检测：基于单张图片，判断图片中的人脸是否为二次翻拍举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，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去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，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去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。）；质量检测：返回模糊、光照等质量检测信息，用于辅助判断图片是否符合识别要求； ? 我们先看下测试结果： ?

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Python 人脸识别 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别待调查 import cv2 # 引入人像识别训练库“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') # 获取识别到的人脸 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来 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识别结果

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vue 人脸识别 demo

看到很多网上 vue 实现人脸识别的 demo ，很多都是不成形的源码。没办法，工作需要，自己借鉴别人的写了一个demo。（可以满足所有的需求） 1.需要引入 tracking.js 第三方库 2.检测到人脸自动 stop 3.canvas 压缩图片体积正在上传中........... let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ // 每秒检测人脸 that.first){ // if --- > else 检测到人脸 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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手把手教你调用百度人脸识别API

KS Knowledge Sharing 知识分享现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。在百度AI开放平台使用百度的人脸识别能力，只需要三个核心步骤即可操作完成：获取接口权限准备接口调用工具进行接口调用，全部流程走通只需要十分钟时间。 2、创建人脸识别应用账号登录成功，您需要创建应用才可正式调用AI能力。 4、进行调用接口在postman上可以快速进行接口请求，调用人脸识别接口需要输入正确的接口地址，提前准备人脸图片，具体如下：输入请求地址可直接复制的请求地址：“https://aip.baidubce.com 以上就是人脸识别api的调用啦其实大多数的api调用都是大同小异多琢磨琢磨都没问题的！

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基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别

0X00 前言最近使用iPhone x，把人脸识别代入了我们的生活中。前段时间了解了一个Python的一个开元函数库，并对其进行了分析、学习和实践，那么今天我们就来讲解一下如何使用face_recognition这个库来实现简单的人脸识别。按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了通过face_recognition库实现人脸识别代码如下其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的人脸比对成功的效果图我就不贴了 3、识别照片中的人脸 0×02 总结总的来说，该开源库使得人脸识别的普及实现不再那么的遥远。调用该库，只需几行代码，便可实现人脸识别。有什么问题可以在下面评论讨论哦，各路大牛勿喷。

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手 Q 人脸识别动画实现详解

更加复杂的情况是当存在多个人脸的时候进行主次脸动画的切换，摄像头移动的时候动画的追踪，多个动画的之间的时序控制等问题，总之，UI展示加上各种业务逻辑使得这个动画变得异常复杂。 */ 人脸识别动画完全解析所有的动画元素可以分解为以下几种，这里我们主要讲解第一种——扫描控件，因为这个是难度最大的先来粗略看下扫描控件的设计稿（这还不是全部的，一共有好几张，看不清的同学可以放大来看由于三角形是在圆周上，假设圆心(a, b)，半径r，和三角形所在的角度m，其实这几个变量都是知道的，圆心坐标(a,b)则是人脸的中心点，可以通过人脸识别后的矩形坐标返回，半径r则是设计稿给的初始半径，角度我们已知了这个外接圆的半径（设计稿给出），圆心坐标，现在要知道的是三角形三个顶点的角度，然后我们就可以分别算出它们的坐标了。没关系，还是按照我们上面的套路，改变下初始角度就可以了，算法在手，三角形我有！

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树莓派人脸识别实际应用：人脸识别门禁

在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 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):#是人脸库中的人

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人脸识别应用之“变脸”

人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深度学习的应用，人脸识别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++，识别准确度一直处于世界前列，产品合作也很多，应用广泛。 “变脸”应用也是以人脸识别为基础，通过对照片中的人脸进行一些操作(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、人脸拉伸形变 ? 这类效果现在在很多app上都有应用，如美图秀秀、in、Snapchat等，在定位到人脸后，在某些位置贴图，从而形成趣味效果，特别是实时视频，贴图跟随人脸，甚至会有增强现实的体验。 3、人脸交换 ?

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