本文授权转载自公众号：论智 编者按：有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了，那么哪种人脸识别的API最好？ 人脸识别究竟如何工作？深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。 Viola-Jones的人脸识别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。自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛，这类技术得到了迅猛发展。 尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来：???边界框没错，各家的边界框也有差别。亚马逊、IBM和微软都会返回只含有人脸的边界框。
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。 哪一个人脸识别软件服务供应商对你的项目来说是最好的呢？让我们深入了解它们在成功率，定价和速度方面的差异。 虽然人脸和物体识别挑战自 90 年代以来就一直存在，但在 Viola - Jones 论文发布后，人脸及物体识别变得更加繁荣。 不要与面部识别混淆了（面部识别可以辨别某张脸是否属于某个人），我也没有深入探讨 API 可能提供给你的其他功能。例如，亚马逊可以告诉你某人是否在微笑，某人是否留着胡子或者闭着眼睛。 如果你不仅仅需要基本的面部检测，我强烈建议你根据你的目的阅读和测试他们的规格。 结论那么，现在哪个供应商是最好的呢？对此，确实没有正确的答案。每个供应商都有自己的优势和劣势。
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作者 | 来自镁客星球的波点近日，《信息安全技术人脸识别数据安全要求》国家标准（以下简称“国标”）的征求意见稿面向社会公开征求意见。 而此次《个人信息保护法》草案第27条也对人脸识别进行专门规定。 要求在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守国家有关规定，并设置显著的提示标识；所收集的个人图像、个人身份特征信息只能用于维护公共安全的目的，不得公开或者向他人提供；取得个人单独同意或者法律 对于强制刷脸、存储等国标也有相关的规定，如要求同时提供除人脸识别外的其他身份识别方式，让数据主体选择使用，不应因数据主体不同意收集人脸识别数据而拒绝数据主体使用基本业务功能等。 值得注意的是，国标中还特别提到了“原则上不应使用人脸识别方式对不满十四周岁的未成年人进行身份识别”。人脸识别技术的研发与应用能够为生产、生活带来极大便利和效益。
，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。 在获得这个信息后，我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息，然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法，一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配，取出其中匹配值最高的那组特征值
imagepath=xhs.jpg image = cv2.imread(imagepath)gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_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 必选参数，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: cv2.
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。
github.com1061700625OpenMV_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”（可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ，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）。摄像头向IoT平台发送消息，以示匹配成功?
作者：司明【新智元导读】视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等人工智能前沿技术和养猪会碰撞出什么火花？ 近日，南方农村土墙上一条条人工智能养猪横幅刷爆了朋友圈，科技前沿的人脸识别、语音识别技术与接地气的养殖业结合充满欢乐。? 人工智能如何提升养猪效率全流程的人工智能技术，能大大提升养猪效率，这其中涉及的技术有视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等。 ，能大大提升养猪效率，这其中涉及的技术有视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等。 用AI去办实事，实现科技扶贫其实人工智能在畜牧业应用已并非什么新鲜事，国外近期也有一家农场，引入图像识别技术对牛群进行管理，并对每头牛的体温、行为、饲料等情况进行监察，帮助饲养员清楚地了解牛群状态。?
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)?
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? ，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用 人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度 优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间 比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。?降落看到这，大家是否对人脸识别有了更深一步的了解呢？
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# 导入模块import 8 训练数据并人脸识别8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport 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 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备识别的图片 face_detector.detectMultiScale(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
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 标签：人脸识别 攻击 安全性 GAN人脸识别技术作为一种在机场和其他高安全场景下识别人群的方法，正在飞速发展和普及，但它距离“万无一失”还有很长一段路要走。 同时，他们使用人脸识别算法去检测CycleGAN生成的图像会被识别成谁。在生成了上百张图片后，CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A，但是人脸识别系统识别成B的图像。? 尽管如此，考虑到人脸识别算法的高度相似性，他认为这种攻击在实际的机场系统中也很有可能发生。第二，如今的攻击需要大量的时间和资源。CycleGAN需要很强的算力和技能经验去训练和执行。 “人工智能和人脸识别是帮助人们识别、核实人员的功能强大的工具，” Povolny 说道。
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 faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小，使用双线性差值
但是在面对特殊的应用场景时，人脸识别的功能还是有一定的用处的，比如在考勤领域。 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。 鉴于本文实质是我理解人脸识别这一需求的一个思维过程，所谓文章整体会比较墨迹，干货部分我会加黑处理，大家可以选择性阅读。 人脸注册即将一张图片中的人脸信息，提取出特征值，将该特征值与人员信息建立联系。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 (!
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。
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？ 这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别本质就是为了提升用户体验，降低操作复杂性，所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE ，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。） 到这里其实SDK关于人脸识别的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口，必须账户进行企业实名认证才有权限调用，在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。
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 stop3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... export default { name tracker,video,context,canvas){ 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) { if(rect.x){ that.first 有问题，请大家帮忙指出
库的版本OpenCV 3.4.1 (cp36)■haarcascades下载https:github.comopencvopencvtreemasterdatahaarcascades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.xmlface_patterns = cv2.CascadeClassifier(rD:opencv-masterdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml ) # 读取图片image = cv2.imread(C:Usersx230DesktopDSCF9093.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cv2.imwrite(C:Usersx230Desktopresult.png
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 GPIOimport base64import timeimport bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close#百度人脸识别 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 if name + + Time: + str(curren_time)+n) f.close() return 1 if result == pic not has face: print(检测不到人脸 ) if True: getimage()#拍照 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
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?
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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