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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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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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    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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    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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    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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    Python开发系统实战项目:人脸识别门禁监控系统

    face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别的监控系统 3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序 waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统 整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存 活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image

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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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    Python+OpenCV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: 1.人员人脸识别并完成签到/签退 2.考勤时间计算 3.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 = face_recognition.face_distance(encode_list_known, encodeFace) name = "unknown" #未知人脸识别为 = 'unknown'): #签到判断:是否为已经识别人脸 buttonReply = QMessageBox.question( ,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 1.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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    基于python人脸识别考勤系统(语音播报)

    好了废话不多说了,直接上图 初始化界面: [在这里插入图片描述] 可以看到所有的功能都展现在了左边的功能栏中了 点击信息录入 [在这里插入图片描述] 在此处填写完必要的个人信息之后,系统会对使用者的面部进行特征提取 进行人脸签到: [在这里插入图片描述] 在签到完成之后,系统会普配到使用者的姓名,同时将会以语音播报的方式将信息播报出来,以是提示使用者签到已完成了 签到信息的可视化 [在这里插入图片描述] 总结:简单介绍就到这里了

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    独家 | 如何戏弄人脸识别系统

    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。 研究人员已经证明他们可以欺骗现代的人脸识别系统,使它辨别出一个根本不在那里的人。 来自网络安全公司McAfee的某小组针对一个与目前用于机场验证护照的系统相类似的面部识别系统发起攻击。 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。 ? 尽管该研究对人脸识别系统的安全性提出了明确的担忧,但也有一些注意事项。首先,研究人员并没有进入机场真正用来识别乘客的系统,而是使用了一种最先进的、开源算法对其进行估计。 但是人脸识别系统和自动化护照管控在世界各地的机场中的使用率都逐渐升高,新冠疫情带来的转变和对于非接触式系统的需求也加速了这种趋势。

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    基于Amazon Rekognition构建人脸识别系统

    人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了,有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。 对于入门深度学习来说,从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的,但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感,也为后续学习提供动力。 目前人脸识别的api有旷视、百度等,今天我们使用的是Amazon Rekognition提供的api来搭建人脸识别,通过这个api只需要编写一个简单的python脚本就可以进行人脸检测和人脸识别识别结果中不仅包括人脸的边界位置,还有人脸的年龄估计、面部情绪、性别等多中信息。 多人脸检测识别 现在我们可以从图片中检测和识别单个脸部,接下来我们想要识别出图片中多个人脸并标记出她们的名字,这样当我们发送一张Twice的新图片时,它可以检测每个成员的面部并显示他们的名字。

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    智慧工地下的人脸检测识别系统

    人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别,当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启,工作人员进入施工区域,否则不予放行。 2.jpg   智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度,确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率,提升安保级别及规范管理,同时可以大大减轻管理人员的工作量。 施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理,既提高了工作效率,又避免了冒用他人身份通行的行为发生,可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产,还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。 场景模式应用   联动门禁模式   在施工区域入口处部署人脸检测识别系统,当工人要进入工作区域进行工作时,需先进行人脸实名制匹配,否则将无法开启门禁,防止外来人员冒用他们身份证行为,还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况 在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统,不仅方便对施工区域工人进出管理,还可以防止外来人员冒用他人身份通行。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理,有效预防事故的发生。

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    PaddlePaddle实现人脸识别系统一——人脸数据集的获取

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统人脸数据集是必须的 所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍,为我们之后开发人脸识别系统做好准备。 公开人脸数据集 公开的人脸数据集有很多,本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。 该项目可以分为两个阶段,第一阶段是人脸图片的获取和简单的清洗,第二阶段是人脸图片的高级清洗和标注人脸信息。人脸信息的标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。 删除没有人脸或者过多人脸图片的关键代码片段如下。

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    深度学习人脸检测和识别系统 DFace

    基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。 DFace 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 pytorch 框架开发。 所有的人脸数据集都来自 WIDER FACE和CelebA。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据,而CelebA包含了人脸关键点定位数据。 prepare_data/gen_Onet_train_data.py --dataset_path --anno_file --pmodel_file --rmodel_file 生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件 python src/prepare_data/gen_landmark_48.py 乱序合并标注文件(包括人脸关键点) python src/prepare_data/assemble_onet_imglist.py

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    人脸识别系统下的大数据采集

    随着互联网和新科技的高速发展,在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到人脸识别人脸识别属于生物特征识别技术,人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个人信息被过度采集的风险。 人脸识别简单来说就是通过识别人脸获取您的数据信息,在大数据时代下,人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题,一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个人的数据。 一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。 人脸识别数据的采集: 1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据, 2,采集公共场所摄像头采集到的人脸数据 3,在各种人脸识别系统的应用下,只要识别一次,就可以采集一次新的公开数据信息

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    java 开发 face++ 人脸特征识别系统

    out.close(); 80 in.close(); 81 } 82 } 83 } 84 85 } 人脸识别类 24 int length = faces.size(); 25 26 //识别出多少个人脸,就是循环多少次 27 for(int i = 0;i < length PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> 131 <html> 132 <head> 133 134 <title> Java开发人脸特征识别系统 link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/sg/css/sg.css" /> 23 24 <title> Java开发人脸特征识别系统 " method="post" enctype="multipart/form-data"> 42

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