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Android特征

,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。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,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特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

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转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 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:    cv2.

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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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    金融级支付?

    这样重大的事情,智客急不可耐地想进行学习了解,这里有三个关键词:全、、支付,全是整体的全方案,达到金融级全,是指包括算法在内的软硬件,支付就是基于IFAA技术方案的进行支付 最新《iOS 11全白皮书》中描述了全:原深感摄像头会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行ID验证时自动查找您的部。 也就是说IFAA这一金融级全方案首先是在学习追平苹果,在Android上用TEE+SE的全基础全设施保证,并通过IFAA方案整合了生态一起协作完成的。 目前已经发布或正在起草的的有关相关全技术标准有(非完全统计):正在起草信息全技术 认证系统全技术要求正在起草信息技术 移动设备生物特征 第3部分:正在公示信息全技术 基于可信环境的远程认证系统技术要求即将实施公共全技术 应用 图像技术要求已经实行GAT 1212-2014 应用防假体攻击测试方法最近由泰尔实验室领头起草的《移动终端基于TEE的全评估方法》则是可信执行环境的角度定义了移动终端设备在中的

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_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”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 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? 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)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

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    Qt音视频开发41-嵌入式

    一、前言 大概几年前搞过一套嵌入式linux上的程序,当然的核心算法并不是自己开发的,关于算法这一块,虽然有众多的开源库可以用,甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的, 目前市面上绝大部分的库提供的都是X86的或者ios的库,并没有嵌入式linux的库,估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低,还有一个就是依赖特定编译器,本众多难以提供,市场也小, 所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包,这个就比较鸡肋,所以很多终端厂家最终弃用linux而选用作为载体系统,这样就可以用上高大上的库了,比如萤火虫开发板,RK3288 RK3399 ,当然这是所有设备的通病,必须依赖补光或者调整装位置增加抗逆光摄像机来处理,这样一来对施工就有要求了增加了复杂度,设备成本也上来了,对于小终端厂商来说,这个要选择一个平衡点才行,只有用户愿意付出对应的成本才提供对应的本 二、功能特点 支持的功能包括比对、搜索、活体检测等。 在线还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等。 在线的协议支持百度、旷视,离线的支持百度,可定制。

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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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    What-

    ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 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。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了越的性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像。 这项技术在近两三年发展迅速,使技术逐渐走向实用化。技术流程?系统主要包括四个组成部分,分为:图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及匹配与算法?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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    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# 导入模块import 8 训练数据并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 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    我们破解了几乎所有旗舰手机的,iPhone幸免于难

    从商场到工作场所,无处不在,好像我们的每天都在被扫描。但智能手机应该保护用户数据,使其免于泄露,而不是侵犯隐私。 如果你是一位手机用户,那么请马上把手机从眼前移开。 为了测试破解智能手机的难易程度,福布斯记者用 3D 打印的头部测试了四款畅销苹果智能手机。遇到假的,所有的手机都被打开,但苹果却未被攻破。 结果四台手机全部解锁,只是解锁难度有所区。iPhone X 是唯一幸免于难的手机。手机抵抗攻击的性能也存在差异。如,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开。 「您的手机可能会被与您长相类似的或物解锁,」该手机提醒道。「如果仅使用全性会低于使用手势密码、PIN 及密码。」但奇怪的是,在设置该设备时,首先出现的解锁选项是和虹膜。 虹膜不会被「假头」模糊的眼睛欺骗,但被欺骗了,尽管需要先调整角度和照明。Note 8 具有「快速」功能,根据制造商的表述,「快速」的全性比普通还要差。

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    ·极简装Dlib

    ·极简装Dlib库Dlib介绍Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。 它广泛应用于工业界和学术界,包括机器,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。 推荐使用清华源,下载装,选择合适的平台本。 (faces*.jpg) print(paths) for path in paths: img = imread(path) dets = detector(img) print(检测到了 %d 个 pip install imageio输出结果检测到了 1 个- 0:Left 270 Top 128 Right 912 Bottom 770原始照片 ?

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新的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 faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

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    Android 注册

    但是在面对特殊的应用场景时,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实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及注册即将一张图片中的信息,提取出特征值,将该特征值与员信息建立联系。 (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 (! 在下一篇中,我们再来看看官方 Demo 中是如何实现的。

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    苹果高管不屑:手机的技术很糟糕

    这位苹果高管谈到了iPhone X和,以及增强现实技术和智能家居技术等话题。关于iPhone X上的,席勒解释说,相比系统,苹果的最大的优势就是整个iOS系统的集成。 此外,席勒并没有称赞其他智能手机制造商的面部系统。他在采访中说道:“他们都很糟糕,他们不会在我们需要的所有方式上工作。 们尝试过的其他面部技术并非如此,Face ID是一种非常独特的实现方式。” 席勒当然也提到了一些对隐私问题的担忧,包括使用系统,以及开发者对原深感摄像头(TrueDepth Camera)的访问权限。 他表示,苹果“非常努力”想要维持它与用户在如何处理个信息方面建立的信任。席勒说:“没有任何数据会被发送给第三方。所以,你注册Face?

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    微信小程序之生物

    生物有三个接口1、wx.checkIsSupportSoterAuthentication 用来获取本机支持的生物方式(、指纹、声纹) 2、wx.startSoterAuthentication bindtap=checkIsFacial>检测是否可以 bindtap=HaveFingerPrint>该设备是否录入指纹 bindtap=FingerPrint>指纹js代码Page( ** * 生命周期函数--监听页面加载 * onLoad: function (options) { var that = this 查看支持的生物认证 比如ios的指纹 部分机器是不能用指纹的 var txt = 不可以使用指纹 if (boole) { txt = 可以使用指纹 } show(提示,txt,false); }, 是否可以 checkIsFacial: function () { var boole = this.data.isfacial var txt = 不可以使用 if (boole){ txt = 可以使用 } function SUCC()

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    Ubuntu装Opencv记录(附例子)

    0x00 前言和朋友聊了一下的东西,自己动手来实验一番。 装依赖1sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev 执行下面这个装命令就行1sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62 新建一个目录,找到源码里面的sample中的例子,copy过来。 就是换了一个xml文件……1.FaceDetect --cascade=usrlocalshareOpenCVhaarcascadeshaarcascade_eye.xml --scale=1.5

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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我们则需要手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? 这样的返回其实也是可以的,但是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静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE 此能力可用于H5场景下的一些采集场景中,增加注册的全性和真实性。?我们先看下测试结果: ? 到这里其实SDK关于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。

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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 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 that.first){ if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect) { if(rect.x){ that.first

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    Python OpenCV (

    ■环境Python 3.6.0Pycharm 2017.1.3■库、库的本OpenCV 3.4.1 (cp36)■haarcascades下载https:github.comopencvopencvtreemasterdatahaarcascades import cv2 # 引入训练库“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cv2.imwrite(C:Usersx230Desktopresult.png

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