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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。 到这里整个的流程我们就都已经清晰的掌握了,如果没有看白,就下载我加过注释的源码,再仔细看看代码是如何实现的。

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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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    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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    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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    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。 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)。 系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的图像,以及数据库中的若干已知身份的图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表的身份。

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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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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,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++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片中的进行一些操作(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、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,在定位到后,在某些位置贴图,从而形成趣味效果,特是实时视频,贴图跟随,甚至会有增强现实的体验。3、交换?

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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 faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

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    出门也靠?狗技术可化妆后的汪,准确率99%

    新智元报道 来源:cntechpost编辑:雅新【新智元导读】从到狗,图像技术正如火如荼地开展。 目前这个问题是不存在的...技术正如火如荼地开展,狗技术也不甘落后。就在这周,支付宝开放了「宠物鼻纹」技术,将根据鼻纹信息创建宠物电子档案,主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。 狗技术:汪出门在外也靠 众所周知,养宠物是需要为宠物建立档案,而目前芯片植入宠物是国内主要给宠物建档的方式,有时芯片植入难度大,宠物体验不佳,更是让主心疼不已。 计算机发展这么久,最近几年才火起了技术,说这项技术有一定的难度。 而我们知道,狗技术都是通过深度学习,多次训练实现的。这不仅需要消耗大量的时间,同时其成本也是高昂的。爱喵的铲屎工表示,「啥时候能有猫?」?

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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 ,判断其中的是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含的图片一,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 (

    库的版本OpenCV 3.4.1 (cp36)■haarcascades下载https:github.comopencvopencvtreemasterdatahaarcascades以下训练库之间的区待调查 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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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,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 def go_api(image): result = client.search(str(image, utf-8), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云库中寻找有没有匹配的 if name + + Time: + str(curren_time)+n) f.close() return 1 if result == pic not has face: print(检测不到 ) 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):#是库中的

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    系列一 | 特征

    前言从这里开始,我会不定期的更新一些的有趣算法和小demo算法,源码也会开放出来,自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴,无论是从源码角度,还是从原理角度,我说清楚了,对在看的你有帮助就是我最大的幸福 的需要的数据集可以自己制作,也可以从网上免费下载。我这里选了中入门级的一个数据集ORL库,不得不说,我是在CSDN下载的这个库,花了我7个金币来着。 然后的时候需要判断一张图像是不是,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征的级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到 OpenCV有3种算法,Eigenfaces,Fisherfaces和Local Binary Pattern Histogram。 这几个算法都需要对图像或视频中检测到的进行分析,并在的情况下给出的概率。我们在实际应用中可以通过卡阈值来完成最后的工作。

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    Python系列之三——检测、

    之前有利用C++和OpenCv写过的系列文章,对于的基本理解和步骤流程等基本知不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.(一)——从零说起 2.(二)——训练分类器 3.(二)——训练分类器的补充说 4.(三)——源码放送 我是华丽丽的分割线 ,下边有请詹小白简单讲讲python版本的检测与,鼓掌~一、检测 python版检测基本上可以参照C++版本的程序,根据语法不同进行改写即可。 也可以和检测一样参照c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的进行介绍。 首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,该库使用 dlib 顶尖的深度学习技术构建,在户外部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild

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    Python系列之三——检测、

    这是关于的又一篇原创!之前有利用C++和OpenCv写过的系列文章,对于的基本理解和步骤流程等基本知不做反复叙述。 比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢1.(一)——从零说起2.(二)——训练分类器3.(二)——训练分类器的补充说4.(三)——源码放送一、检测 python waitKey(10)&0xFF==ord(q):#按下q,退出循环16 break 17camera.release()18#cv2.waitKey(0)19cv2.destroyAllWindows()二、也可以和检测一样参照 c++版本的程序,但是学python时候接触到一个很牛*的模块,这里做图片集的进行介绍。 首先,这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块,该库使用 dlib 顶尖的深度学习技术构建,在户外部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild

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    懂点

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点:一、技术的简单认知二、的应用场景一、技术的简单认知我们来看看技术的原理是怎样的,首先我们了解下的大致流程 ? 在采集上各个企业是八仙过海各显神通,比如我们经常在微信上玩的小游戏或是商场中的颜值pk等等都是获取基础数据的方式。当然除了这些方式外常规采集的方式大致有几种:摄像头、照片、视频录像。 预处理是过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。 归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化图像。2.检测首先说下,检测只是的一个环节,千万不要把检测和弄混了。 4.大致可以分为两类:1:1的筛选其身份验证模式本质上是计算机对当前像数据库进行快速比对,并得出是否匹配的过程,可以简单理解为证你就是你。

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