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Android特征

本文我们接着来看看,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 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 追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程 整体上比注册还要简单,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 → 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结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //线程 class FRAbsLoop

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降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 ,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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    1.的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配 ? 按下F1按键,进入注册模式,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,可完成(红灯闪1000ms)。

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    What-

    说到指纹,用过它的都知道,只要在指定区域用指一轻轻碰,就能解开锁屏。但是说到不常见的,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。 起飞 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 基于知的表征方法主要是根据器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。 算法 一般来说,系统包括图像摄取、定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,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

    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 检测 6 检测多张 7 检测视频中的 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 8 训练数据并 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 /trainer.yml') # 准备的图片 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) #

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,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,制造能模拟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,该软件包使用dlib中最先进的深度学习算法,使得准确率在《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操作。 代码部分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    模型的动实践!

    作者:宋志龙,算法工程师,Datawhale成员 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安全性的一个重要段,本文将向大家简单介绍活体检测, 并动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。 我们可以达成的效果 的技术关键——活体检测 一般提到技术,即指比对或匹配,即将待和系统中已经提前录入的信息(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 ,需要首先对到的进行活体检测,以确定摄像头前的是个活。 因此整个过程一般为(并非一定要这样):检测 -> 关键点检测 -> 对齐 -> 活体检测 -> 特征提取 -> 比对。

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    OpenCV之三:自己的

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

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    Android 注册

    该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及,我们可以理解为从一个专门保存特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 (FR引擎) 当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。 if (! ,并且将特征信息保存到本地,这个数据将会用于获取员信息的流程。

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    NodeJS(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实现上一篇文章的功能了。 首先我们一样先调取检测接口试试水: 检测接口: 我们先来看看文档对该接口的介绍: ? 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法,而调取API我们则需要动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结: 其实工智能基于前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,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行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(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现中的注册,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文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,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,判断图片中的是否为二次翻拍举例:如用户A用机拍摄了一张包含的图片一,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去进行操作,这种情况普遍发生在金融开户 ,判断其中的是否为二次翻拍(举例:如用户A用机拍摄了一张包含的图片一,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,用于辅判断图片是否符合要求; ? 我们先看下测试结果: ?

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    Python 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待调查 import cv2 # 引入训练库“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') # 获取到的 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来 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结果

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴的写了一个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 that.first){ // if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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    教你调用百度API

    KS Knowledge Sharing 知分享 现在是资源共享的时代,同样也是知分享的时代,如果你觉得本文能学到知,请把知分享。 在百度AI开放平台使用百度的能力,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,调用接口需要输入正确的接口地址,提前准备图片,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DIY

    0X00 前言 最近使用iPhone x,把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。 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 代码如下 其次还要准备一个images文件夹进行摄像头的比对 成功的效果图我就不贴了 3、照片中的 0×02 总结 总的来说,该开源库使得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。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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    Q 动画实现详解

    更加复杂的情况是当存在多个的时候进行主次动画的切换,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。 */ 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)则是的中心点,可以通过后的矩形坐标返回,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,三角形我有!

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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,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 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云库中寻找有没有匹配的 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):#是库中的

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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,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++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片中的进行一些操作(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、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,在定位到后,在某些位置贴图,从而形成趣味效果,特是实时视频,贴图跟随,甚至会有增强现实的体验。 3、交换 ?

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