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人脸识别不光能逃犯,还能闯红灯?很神奇,但要谨慎

从现场呈现出来的情况来看,采用的关键技术正是人脸识别。 当然,这也不是什么创新性的应用了,人脸识别早就在安防方面发挥了巨大的作用,比如广泛流传的歌神张学友演唱会的“逃犯”功能,从去年五月份演唱会抓到第一名逃犯后,到18年年底,民警在张学友的多场演唱会上一共抓捕了 通过人脸识别逃犯的原理跟闯红灯行人的原理几乎是一样的,只是比对的数据库不太一样,闯红灯行人比对的数据库是身份证信息库,而逃犯比对的数据库是逃犯信息数据库。 其实不光是张学友的演唱会具备逃犯功能,现在各地政府都在推进雪亮工程,在城市的大街小巷里布满了各式各样、或明或暗的摄像头,时刻在监控着城市公共空间里人们的行为,只要有犯罪行为发生,就会马上被监控捕捉并记录下来 ,贴在自己的衣服上,然后摄像头看见这几个图像,就判断这个不是人,然后就不再对他做任何的人脸识别,就能“屏蔽”掉人脸识别系统,出入自由。”

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人脸识别太强大,张学友演唱会又双叒逃犯了!

三次演唱会,三度抓到逃犯,歌神的魅力连逃犯都能征服,对此不少网友调侃道“歌神,你难道是警察安插在娱乐圈的卧底?”其实张学友当然不少什么“逃犯克星”,真正让逃犯无所遁形的还是要归功于高科技。 如此炫酷的科技自然是大大助力了为民除害的工作,只需1秒这些照片就会和公安网上逃犯数据库里几十万数据计算对比完毕,一旦发现逃犯,警报就会响起,出警坏人完事。 人脸识别与智能安保 面对海量的视频及图像信息,发现犯罪嫌疑人的线索,对警方来说一直是最迫切的需求。得益于人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面的天然优势,智慧安保人像识别应运而生。 ? 特征提取:利用海量数据,训练卷积神经网络;将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。 特征比对:主要是利用Metric Learning等技术,进一步提升识别准确率。 人像态视识别与智能安保的发展趋势 人像态视识别,是构建深度人像识别的一个新概念,也是未来智能安保的发展趋势。安防的重点是人,特别需要关注和获取重点人群的全面信息。

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    逃犯为何偏偏在张学友演唱会上被人脸识别在中国大爆发

    今年,犯罪嫌疑人参加张学友演唱会被的新闻不断被报道,哪里有张学友演唱会,哪里就有罗落网的逃犯。“他来看我的演唱会,获赠手铐一对”。 警方利用面部识别技术,在数千名尖叫的粉丝中找出嫌犯。 科研:人工智能如何识别人脸? 面部识别是一种能够通过数字图像或视频来源的帧来识别或验证一个人的技术。 在他看来,面部识别是对人们外表的识别,包括性别、年龄和身份的识别。你可能认为它像大脑或神经网络,先使用数据来训练它,然后,它学习模型。技术的挑战在于使用更少的数据来构建更好的模型和计算更好的算法。 根据MarketWatch的数据,到2022年,全球面部识别技术市场预计将产生96亿美元的收入,年复合增长率为21.3%。 在安防领域,城市安装了人工智能摄像头,日夜工作以帮助识别通缉犯。 中国还开发了一种快速便捷的三维人脸解锁功能,采用新型3D传感器和领先的人脸识别技术,将该技术应用于手机。 人工智能还可以为金融业带来便利。面部识别是银行开户、转账、购物、网上支付最便捷的安全手段。

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    中兴视觉大数据:人脸识别系统“揪”出逃犯,颤抖吧

    中兴智能视觉大数据报道:说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵,“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像,在数据库内进行比对,达到一定的相似度,会立即通过电脑指挥系统进行报警。 在中兴视觉大数据看来用例子进行说明,大家可能更清楚点,在近些年的时候,其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。 民警说,这套系统按安装启用不久就发挥了作用,这名男子是辖区内首个被系统“识出”的逃犯。“它能极大提升识别效率,经海量数据分析后,可以在茫茫人海中精确辨识出犯罪分子并发出预警。” r6.jpg 下面中兴智能视觉大数据就以自己公司研发的智能动态人脸识别研判预警系统给大家详细说说: 智能动态人脸识别研判预警系统是针对监控区域实战需求而开发的以人脸识别为主的人员布控 今年两会期间所采用的动态人脸识别实时预警系统就可以实现这样的操作,引发广泛关注。

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    高铁新建人脸识别系统,如何做到整容也可以识别逃犯

    然而今日的一则关于“高铁人脸识别逃犯”的新闻一出[2],在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于,人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗? 降维:减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成,在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测(即在一张完整的图片中探测到人脸区域),以及图片的预处理、归一化等步骤(例如自动把倾斜的照片摆正)。 万一哪个逃犯换了发型、戴了墨镜怎么办呢?比如有人说“我今年入关的时候,为了迷惑他们的识别系统,特意换上了黑框眼镜”,这样行得通吗? 人脸识别系统是否能准确无误地识别逃犯,现在还不好说,特别是对于我们这样有着十几亿人口的国家,因为目前任何识别系统应该都没有处理/索引过如此大量的不同个体。 高铁新安装的逃犯识别系统效果如何,就像铁路网上订票系统一样,还得通过实践的检验。

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    中兴智能视觉大数据:3场演唱会3个逃犯,“逃犯克星”

    官媒称,原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别,所以这并不令人感到多少意外。 在中兴智能视觉大数据看来,智慧城市是人脸识别技术应用的大舞台。人脸识别作为一种重要的身份识别标识,在公安机关各警种业务中起着举足轻重的作用。 人脸识别系统的结构化云识别存储管理可为这类实战应用效率,结合其他的案件线索,提升公安的实战能力。 比如:利用人脸识别技术,只需拍下疑犯面像,通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库,系统即可自动与面像数据库中的逃犯面像比较,迅速准确地作出身份判断。 海康威视近期发布深眸人脸摄像机,内置深度学习算法,可以对人脸进行快速定位抓拍,有效解决漏误报问题。即使周围环境光线不佳,人员戴帽子或一定角度下低头、侧脸,仍然可以做到准确识别

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    我们混进了警察叔叔的世界,发现他们正在用AI逃犯

    计算机视觉公司纷纷意识到,人脸识别技术非常适合用来抓捕在逃嫌疑犯。 比如旷视科技Face++,它们把人脸识别系统装配在一个便携的单兵作战箱中,把摄像头拍摄的画面接入进来,就可以识别出公众场合的海量人脸,从而对比筛选出在逃嫌犯。 ? 像此前赣州张学友演唱会上逃犯这样的工作,这台机器完全可以做到。 这款产品已经在全国帮助公安民警抓捕数千名逃犯,“在浙江,我们刚装上就抓了一个人。” △ “他来听我的演唱会” “在逃亡的罪犯第一次被” 除了识别人脸,靠着装打扮来寻找小偷小摸也是计算机视觉的一大应用。 除此之外,华为、格灵深瞳等企业也在警博会上展览了自己的人脸识别系统。如此多的企业都在做人脸识别逃犯,看来离天下无贼的那一天不远了,藏在人山人海里的逃犯们,终究逃不过被法律制裁的那一天。

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    AI 高效“逃”,为何总在张学友演唱会?

    3 、现在逃犯没有听过张学友的演唱会,在圈子里都没有排面了。 4、谢谢你们被通缉,还来听我的演唱会。 5、对于如此高密度的逃犯,以后张学友开演唱会不到人当地警方是不是要受处分了。 “准确锁定、捕捉到他们的,是‘天网工程’人脸识别系统,” 南湖区公安分局技术与数据服务中心综合管理室主任沈月光介绍说。 其次,静态人脸识别场景下,用户都是主动配合的,摄像头捕捉到的图片质量、人脸信息等都较为准确。但在演唱会动态人脸识别环境下,用户人脸信息因光线、角度等问题大多都是“残缺”的,出现模糊、不全等情况。 幸运的是,受益于人工智能算法的进步,目前机器在视觉部分已经突破了人脸识别的阈值,原先通过肉眼达到的准确度,目前机器也可以做到。 其实,与大多位置不佳的人脸识别场景相比,演唱会安检门光线固定,另外需要逐个采集人脸信息,因此所采集到的人脸信息质量较佳。

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_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 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,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)。

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    Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

    、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别 : 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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    人脸识别

    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 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。

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_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。 ,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:

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等 学生在进入公寓时需要进行人脸识别,机器会进行识别。系统有两种识别方式,一是识别人像,二是进行刷卡,刷卡会将自己的信息读取,会与数据库的信息对比,也是一种识别的方式。 我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,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。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 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识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    春节小剧场 | 大哥你搞AI,你搞它有啥用?

    话说“杠精”这次倒是没有抬杠,当前人工智能的发展程度,确实还没有大规模应用到实际生产中,但在某些行业已经实现了商用,比如游戏、安防、新零售: 另外,近几年开始逐渐推广的人脸支付、人脸签到,都是用的人脸识别技术 : 你看,你手里的IphoneX,就是用的人脸识别技术实现的“刷脸解锁”: 在座的有位做安防行业的同学也表示赞同,现在卖的监控设备,已经不像我们印象中只是单纯的录像,除了能捕捉人的动作,还能结合人脸识别技术 “贼”,最著名的例子就是“逃犯克星张学友“,实际上是演唱会安检环节的人脸识别技术发挥了关键作用。

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    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 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 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 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    LBPH人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别 特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离

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    python人脸识别

    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 8 训练数据并人脸识别 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 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 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) # 人脸识别

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    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法 , num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值

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    人脸识别demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《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识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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