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关键词

到底

让我对有了一个新的意。后来公司需要做个的一些应用场景,根据这些场景,看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。 大家都玩过扫一扫,其实有了以后,我们的就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫 13. 图13 景区出入园检票 14.对比(娱乐类) 主要通过后的特征,和其他比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。 总结: 应用很广泛,除了上面列举的以外,其实还有很多方面等着们去挖掘,除了自身的功能应用外。其实在结合大数据背景下,发挥的功效作用更大。我们的其实就是一张二维码。 从技术角度来看,就是一个可的URL地址,刷就是调用后台接口传用户名和密码- -。接下来你能提供什的样的信息和服务,就看你的数据量有多大了。 ?

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有什作用?安全性

在我们的日常生活之中非常常见,手机解锁需要通过,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要,在付款的时候同样可以利用进行线上支付。 方便了大家的生活,也让很多在出门的时候甚至连手机都不用带,只需要靠着一张就可以轻松完成“衣食住行”,造就出真正的“靠的社会”。那究竟有什作用呢?它背后的安全性又是如何的呢? ,像解锁、付款等都是1秒钟不到的事情,比起普通的方法,显然是提升了便捷性;三是提升科技性,无论是在哪一个方面,依靠着先进科技,完成它的使命,实际上也是提升了整个社会的科技性 二、安全吗 的安全性能是很有保障的。 综上所述,的性能是很不错的,也期待它之后能够有更加不一样的突

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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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    检测与技术(去创新?)

    因为最近检测与火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于领域的相关知与分析,让更多的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的检测技术。 ---- 检测与的趋势和分析(增强版)这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题,现在我们要把这领域做得非常优秀,并且超越类的极限,只能通过一一排除所有的困难,才可以实现超类的检测与技术 现在用传统的技术已经不能再有新的突,所以现在流行了DL架构,打类的极限,又将检测,,跟踪等技术上升到另一个高度。 今天就以多尺度这个难题来详细说说! 我们都知道,现实生活无论是照片还是视频,其中的都是在变的,通过镜头的远近,的尺度大小一直在变化,这种尺度变化问题就会导致检测精度的降低,那现在我们就要针对该问题去解决它。 那该办??? 这就需要读者您自己慢慢去体会,去处理这方面的问题,也希望通过本次简单的介绍和分析,可以给有帮助的您带来一些解决!

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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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    到底是

    根据技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分,即图像的采集与预处理、检测、特征提取、和活体鉴检测重点关注以下指标: 检测率:正确的/图中所有的。检测率越高,检测模型效果越好; 误检率:错误的/出来的: 我们可以在系统中设定一个相似程度的数值,再将对应的图像与系统数据库中的所有图像进行比对,若超过了预设的相似数值,那系统将会把超过的图像逐个输出,此时我们就需要根据图像的相似程度高低和本身的身份信息来进行精确筛选 但是,基于几何特征的方法也存在着鲁棒性不好,一旦表情和姿态稍微变化,效果将大打折扣。 基于深度学习的方法: 深度学习的出现使技术取得了突性进展。 在取得突性成果之后,中国香港中文大学的 DeepID2 项目将率提高到了 99.15%。

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    译大脑原理】判断贫富程度,准确率53%

    这一研究表明,表情依赖与脑对过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,部要素的改变和都在相同的框架下进行编码),这对于揭示的原理是一个较大推动。 “类并没有真正意到他们做出判断时依据了哪些线索。” Bjornsdottir 说,“如果你问他们为什,他们说不出来。他们对自己如何做出判断并不自知。” 在研究中,作者提出了一个问题:通过改变表情,的大脑对能力是否也会相应地被改变? 反过来,这一实验也可以证明,和表情的在大脑中是分开进行处理的和是一起处理的。 这一发现清楚地表明,表情会影响的进程。 由于这种表情上的依赖性与中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,部要素的改变和都在相同的框架下进行编码),所以这表明,的标签是标志的一个重要部分。

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    JD的猪有什不一样?

    前段时间,JD搞了个猪的比赛,大家都看得沸沸扬扬,但是这个其实是一个很不错的AI+畜牧业的应用,比如在养牛行业。大家知道吗? 牛其实不愿意看到类的,他们会视类为捕食者,因此养牛场的工作员会给牛群带来紧张情绪。那我们就把农场的管理交给工智能吧。 ? 工智能通过农场的摄像装置获得牛以及身体状况的照片,进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析,然后帮助农场主判断出那些牛生病了,生了什病,那些牛没有吃饱,甚至那些牛到了发情期。 除了摄像装置对牛进行“牛,还可以配合上可穿戴的智能设备,这会让农场主更好的管理农场。 原文用的方法主要是使用迁移学习的方法,而不是简单的把已有的模型进行finetune,那迁移呢?

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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-

    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。 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就是将待特征与已得到的特征模板进行比较,根据相似程度对的身份信息进行判断。 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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    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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    2C潜力极大,但仍需突

    ,虽然许多资本、企业都加入了的大染缸,但是目前的开拓方向主要集中在金融和安全领域,而在此领域之下,公司又几乎盘踞在B端市场,这其中有着什样的说道呢? 各路资本纷纷加码 ,顾名思义就是基于。说到此,应该有一部分会将其与电影《速度与激情7》中“黑科技”之一的“天眼”混淆,事实上,与“天眼”之间并不是一个相等的关系。 C端市场潜力很大,但仍需突 根据前文内容,我们已经知道B端市场的竞争已经进入红海化,而红海化在某一层面则意味着市场的饱和。 不过,既然当前还没有一家公司去“染指”C端市场,这其中一定有着一些尚不成熟的因素,在阻碍企业前进的脚步,因而,若想进入C端市场,公司还需做出一些突。 ? 为了打开C端市场,公司应该打造一个多元化的产业链,扩宽产品的类,或是在现有产品中做出一些改变,找到一个突点,这个点能够让消费者在有了认知的基础上,也对它的使用产生兴趣,继而改变用户习惯

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    一张A4纸攻某AI产品

    一、简介与应用场景 1.1、什 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 用摄像机或摄像头采集含有的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪,进而对检测到的进行的一系列相关技术,通常也叫做、面部。 1.2、发展历程 早在20世纪50年代,认知科学家就已着手对展开研究。 20世纪60年代,工程化应用研究正式开启。 香港中文大学的Sun Yi等提出将卷积神经网络应用到上,采用20万训练数据,在LFW上第一次得到超过类水平的精度,这是发展历史上的一座里程碑。 三、的攻击面 3.1、技术 主要分为检测(face detecTIon)、特征提取(feature extracTIon)和(face recogniTIon)三个过程

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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功能,我们可以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 对比 本接口主要功能有: 两张图片相似度对比:比对两张图片中的相似度,并返回相似度分值;多种图片类型:支持生活照、证件照、身份证芯片照、带网纹照四种类型的对比;活体检测:基于图片中的绽分析 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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