一、前言： 大家好，今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目！...我先大致简单介绍一下项目的整体功能实现： 本项目核心是在Linux平台上利用摄像头采集人脸，并进行人脸识别。这个项目使用的是FFMPEG+OPENCV+虹软框架完成。...并把人脸图片的特征读取出来，然后把人脸特征存储到数据库里面。具体的运行程序参数如图： ..../asfort_face_insert face_path face_name 其中face_path是人脸图片的路径，如....(小提示：这里的人脸图片最好利用电脑自带的摄像头进行拍照，或者用自己的一个正面照即可)。
而跨镜追踪（ReID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足，行人重识别能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。...难点： ReID技术与人脸识别技术类似，存在较多的困难点需要克服，例如光线、遮挡、图片模糊等客观因素。另外，行人的穿着多样，同一人穿不同的衣服，不同的人穿相似的衣服等等也对ReID技术提出更高的要求。...云从科技本次提出的方案有几大优势（1）结构精巧：该方案实现了端到端的直接学习，并没有增加额外的训练流程，（2）多粒度：融合了行人的整体信息与有区分度的多粒度细节信息，（3）关注细节：模型真正懂得什么是人...云从科技本次的方案不是以堆数据这么”简单粗暴”的方式提高精准度，而是通过对深度学习对行人学习的本质研究，通过设计针对性的网络结构与算法，使得人工智能对行人识别的理解达到一个全新的高度。...「刷脸」是计算机视觉领域的重要的应用，而「识人」将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技作为人脸识别领域的领导者之一，同样对行人识别的技术前景、应用场景、社会价值有极其深刻的研究。
不同于实验室环境下各种受限条件下采集的人脸库，LFW主要取材于新闻图片中的真实人脸，在视角、姿态、表情、光照、遮挡（如衣领帽子）甚至年龄等方面具有较高的多样性。...LFW数据库共包含约13000张人脸，共5749个身份，其中1680个人含有多于一张图片。...在众多模式识别的应用领域中，人脸识别是一项兼具研究价值与应用价值的课题。解决人脸识别的关键在于能否找到一种稳定的，不轻易随着光照、视角、姿态、表情等外部因素变化而变化的，描述人脸身份ID的特征表达。...传统的解决方案主要依赖于人工抽取特征（如HOG、LBP等），但限于底层特征的表达能力有限，难有突破性进展。...不仅如此，UFACE模型也展现出巨大的应用价值，在业务数据集的测试表明，采用UFACE模型进行人脸身份比对，相较非深度方法在同等误识率条件下漏识率降低了50%以上。
第二是由于光照、年龄、胡须、还有眼镜等等因素，人脸识别的稳定性会比较低。...第三是指纹识别、虹膜识别都有主动性，人脸识别具有被动性，这也是之前 iPhoneX 刚出来的时候，很多人担心不经意被人错刷，或者去误刷支付或者检索等等——弱阴私性，弱稳定性还有被动性，就对人脸识别的商业化应用提出了更高的技术要求...我先简单跟大家介绍一下人脸识别的一个基本原理：首先我们会从一幅图片里面去做人脸检测并做出标识，相当于在一张图片里面找到这张人脸，并且表示出整个人脸上的一些基本关键点，如眼睛、眉毛等等。...然后，我们会把整个人脸的那部分抠出来，这样就可以避免周围物体对它的影响，抠完之后的人脸会经过深度学习网络，最终生成一个叫做表示的东西，可以把表示理解为这张图片生成的一张向量，认为是在机器认知里面这张图片就是通过这样的向量来进行表示的...大家可以看一下左侧的这张表，然后这边的返回值里面提供了千分之一、万分之一、十万分之一不同的近似度，这些表示的是误识率，在不同的误识率下会有一个域值，假设我们认为在千分之一误识率下，如果分数大于 60 分
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。...文章图片部分来源于网络如果侵权请及时联系删除 —END—
拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...考虑到苏宁人脸应用丰富的场景，光是线下门店就有几千家，为了降低服务成本，我们采用了“端+云”的解决方案。...安防摄像头通常置于棚顶，一般距离地面都有2.7米以上，在行人经过最佳采集位置时很难采集到正脸，而且镜头分辨率较低，成像噪声大，即使采集到了人脸也无法满足人脸识别应用的需求。...对于人脸最优照片采集，这更多的是一个工程化的工作，其对最终的产品表现也有很重要的影响。通常要考虑人脸的朝向、人脸的模糊程度、人脸的面部表情、是否存在遮挡等因素给采集的人脸图像做一个质量打分。...考虑到后续人脸提取的神经网络会对人脸进行归一化，我们认为人脸大小在满足比对要求时控制在150个像素是比较合适的。同时对图片质量的压缩也是非常必要的。
人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。...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。...本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。...，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。...软件设计部分，自动人脸识别的大概过程如下： step1：摄像头采集图像； step2：平滑处理、灰度均衡； step3：图像中的人脸检测与定位； step4：归一化处理，并载入样本人脸库数据； step5
前一段时间，有司机冒充赵薇老公到公证处通过人脸识别技术办理了委托公证证明，以委托人的身份卖掉了赵薇家一处价值千万的豪宅。这条新闻不禁让人们对于人脸识别的准确性和安全性持怀疑态度。...对比现在的生物识别技术：指纹、人脸和虹膜，他们的误识率分别在 0.4%、2.5% 和 0.0001%。相较前两者而言，虹膜识别误识率可低至百万分之一。...图为虹膜酷客采集的虹膜图像 双目摄像头能采集立体信息，比如通过双目成像捕捉面部的 3D 信息，颧骨、额头是否突出或眼窝是否凹陷，实际上都可以通过双摄像头系统进行复原，起到防伪作用。...虽然国内很多用的是单摄像头方案，采集单眼信息，但是双眼方案的成本未必会比单眼高多少。 所以对于这款产品，实际上我们是重新布板和设计，让它更符合消费类产品的外形。...图片来源：中国科学: 信息科学2012 年第42 卷第7 期: 859-868 虹膜识别技术流程主要包括虹膜图像采集、虹膜图像的预处理、虹膜图像的特征提取及编码、以及编码匹配与决策四个主要部分，其中虹膜图像的预处理部分又包括虹膜定位
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...3) 连续检测：通过连续的检测，验证人脸运动轨迹是否正常，防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片，也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别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人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE...此能力可用于H5场景下的一些人脸采集场景中，增加人脸注册的安全性和真实性。 ? 我们先看下测试结果： ?...frr_1e-4：万分之一误识率的阈值；frr_1e-3：千分之一误识率的阈值；frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。...误识率越低，准确率越高，相应的拒绝率也越高 可以看到返回的thresholds值为0.97.代表基本上不可能为同一个人。因为我选择的是两张不同的网络图片。...到这里其实SDK关于人脸识别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。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...03 采集场景 正常场景下，在合适的光源下，采集人脸的正面，包含正常完整的人脸轮廓，毫无遮挡的五官，清晰的被拍照设备拍到，这样才能够准确的捕捉到特征，并判断出来。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
2、人脸识别的一般流程： 1）人脸采集： （1）简介： 不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像...，一共有100张人脸，算法检测出80张人脸，其中75张是真实人脸，5 张是把路标误识为人脸。...相似度为0.9的图片一共100张，其中正样本为99张。虽然0.9阈值的正确率很高，为99/100；但是0.9阈值正确输出的数量确很少，只有99/600。这样很容易发生漏识的情况。...（2）解决方案： 1. 补充数据：针对该年龄层次的人脸图片数据做补充。不仅补充正例（“XXX”应为多少岁），还应补充负例（“XXX”不应为多少岁）。 2....3）数据标注 （1）数据图片的采集： 在文档的指引下，从公开网站上爬取收集符合模型训练的人脸图片、或是运用公司的数据图片等。
图片来源：OPPO官网 9天前的6月20日，OPPO这款新品旗舰在法国举办的全球新品发布会上亮相。由于全面拥抱人脸识别技术所带来的创新设计，它已经吊足了消费者的胃口。...这一被视为安卓终于追平苹果的技术方案，和iPhone X的“Face ID”一样满足了金融级别的移动支付安全要求。OPPO公布的官方数据显示其3D人脸的误识率为百万分之一。...这些难题包括了实现从“3D结构光硬件设计”到“人脸信息采集输出”的安全保障；借助创造性的“双芯”模式、破解安全环境下运算能力不足问题；弥补3D活检算法及评估检测认证的空白；以及提高成功率与产业链协作统一...让安全的人脸识别 成为安卓系统的“标配” 指纹时代，在保障全链路安全的基础上，IFAA已将指纹识别的接入时间由2个月下降为2周，并且大幅降低了手机厂商的适配成本。...本次本地人脸解决方案的推出，代表IFAA已经具备了本地人脸识别技术在行业全面应用的能力。
身份识别的背后技术 在开始详解之前，汪彪老师先普及了一下基础知识，到底什么是人们讲的”人脸识别”，实际上包括两种常见的应用： 1:1人脸比对: 用户声明一个身份(如出示身份证/报出身份证号/拿出自己的手机...自2013年以来，学术界和工业界在各种大规模场景的人脸识别竞赛/应用中的统计结果都表明: 现有的AI在识人上都更加准确而且迅速。...AI科技大本营：虽然现在AI技术已经很成熟，但是扫码认证的商家/机构所拥有的人脸识别采集摄像头五花八门，包含单目、双目、结构光、红外等等，有些摄像头支持活体检测，有些摄像头却存在被一张动态图“骗过”的危险...汪彪：在网络身份证的应用中，“双胞胎”及”整容脸”等现实问题让单纯的人脸识别存在风险，结合”人脸+声纹+指纹”的多模态身份验证方案是未来的发展方向。 谁为身份证的隐私负责？...“从另一个角度讲，即使百万分之一的误识率，在十几亿的规模下，其绝对误识量也不可忽视。”汪彪补充道。
人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。...人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。...数据采集 2 让机器获得学习的原始素材 首先，我们需要梳理出所有的目标商品清单，并设法获得每一件商品的图片数据。根据商品的特征辨识度，通常需要几十到几百张的有效图片。数据采集是一套组合拳。...数据标注 3 有多少人工，才有多少智能采集到原始图片数据，通常会混杂许多“脏数据”，需要进行清洗；大部分情况下，还需要对图片中的物体进行标注和分类。只有可靠的数据才能产生高质量的识别模型。...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。
人脸识别 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备...：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。...人脸识别在具备较高便利性的同时，其安全性也相对较弱一些。识别准确率会受到环境的光线、识别距离等多方面因素影响；另外，当用户通过画妆、整容对于面部进行一些改变时也会影响人脸识别的准确性。...根据富士通方面的数据，虹膜识别的错误识别可能为 1/1500000，而苹果 TouchID 的错误识别可能为 1/50000，虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍，而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别非常方便高效...国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。
主要考量两张人脸照片为同一个人时，系统判断成功并予以通过的概率，越大越好； 错误接受率，也叫误识率。主要考量两张人脸照片不是同一个人时，系统错误的判断为同一人的概率，越小越好。...一个性能指标是： 比对速度，即两张人脸图片比对所花的时间。 总的来说，银行一般会要求将误识率控制到万分之一以下，通过率必须达到 90% 以上，比对速度控制到 1 秒以内。...我们的方法是对人脸采集系统采集的人脸，均用云从研究的图片加密方式对人脸图片进行了隐式的水印加密处理。 云从的人脸识别系统后端进行识别时，会判断人脸图片是否为云从采集并且加密的人脸图片。...11、在很多实际应用中，人脸识别的准确率并不高，目前还有哪些困难和挑战需要解决？ 答：人脸识别是一个比较复杂的系统，由很多的人脸处理模块组成。...2、目前国内很多人脸识别公司的核心算法在一定情况下依赖中国香港中文大学汤晓鸥教授的算法，而不去自己独立做，这会对整个人脸识别的发展产生什么影响？
图片中间的虹膜强调了机械战警使用的技术非常具有科技感。 ?...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...虹膜识别技术就是通过采集、提取、分析和比较这些复杂纹理的差异性。 目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。...研究表明，虹膜识别的准确率远远高于指纹、人脸等。虹膜识别的错误率极低，出色的虹膜识别算法可以达到120万分之一，甚至500万分之一。并且虹膜识别系统性能非常优异，除了眼盲，几乎适用于所有人。...未来智能机器人识别的主流方向或许就是科技感十足的虹膜识别。只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
以前人脸识别的准确率只有 70%、80%，而通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练，最近两年已经能够到达 99.6%、甚至 99.7%，已经到了可以商用的程度。...机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...人脸的角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、照片质量等方面会使同一个人差异比较大；在机器识别的人数增加的时候，不同的人出现长得比较像的概率也会增加，差异反而变小，这是人脸识别一个最大的难点。...眼纹识别，又称为眼静脉识别，让普通手机用户无需额外硬件，只需普通智能手机摄像头并在可见光环境下采集用户眼白上的血管纹理特征，采用针对眼部区域专门研发的活体检测专利技术，从而抵抗人脸照片和视频的攻击。...陈继东：除了人脸检测、人脸比对之外，活体检测是最核心的技术，也是所有生物识别里必须要解决的问题。活体检测的算法目前也有很多，一类是纯软件的方法，一类是与传感器相关的解决方案。
这是全国首个城市级人脸识别公共服务平台。那么，城市级别的人脸智库是什么概念？全国首发背后有何奥秘？ “别墅”是如何搭建成功的？...地铁刷脸，并非只是人脸识别的问题，它是人脸智库容量及承载能力、快速反应、实地环境，支付安全、工程能力等诸多因素的庞大系统问题，远非满足人脸识别技术所能解决。...回答这个问题要先理解人脸识别三大应用模式。 1:1，终端设备将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，可以简单理解为证明你是你，手机人脸解锁、人脸支付都属于1：1核验。...M:N模式中，N的人像数据库要足够大，才能实现M中任一人脸的精准快速识别，因识别基数大、人脸数据库源壁垒、图像采集受环境影响等因素，使M:N模式难度大、要求高，且可能产生较高的错误率。...支付流程的首要问题依然是技术，具备万亿级人脸识别算法水平的依图，在支付时使用高精准度的算法，结合了全场景风控预防差错，将人脸识别错误率降至极低水平，比如，日均百万通行时误识率降至个位数。
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