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OpenCV人脸别的原理 .

现在你已经得到一张人脸,你可以使用那张人脸图片进行人脸识别。 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。 我们使用“主元分析”把你的200张训练图片转换成一个代表这些训练图片主要区别的“特征脸”集。首先它将会通过获取每个像素的平均值,生成这些图片的“平均人脸图片”。然后特征脸将会与“平均人脸”比较。 第一个特征脸是最主要的脸部区别,第二个特征脸是第二重要的脸部区别,等……直到你有了大约50张代表大多数训练集图片的区别的特征脸。 ,特征值 识别的过程 1.

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人脸别的原理——Haar 特征

OpenCV 中提供了关于人脸别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。 这些计算是重复的,因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点,而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下,并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的,因为卡顿会造成用户体验不好的情况。

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    OpenCV-Python 人脸眼睛嘴

    1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('. face_zone: 13 cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2) 14 15 # 人脸切分 destroyAllWindows()   代码第一行:    导入图片   第二行:      灰度化处理   第六--九行:    读取特征数据,并使用分类器对特征数据进行处理   第十--十三行:   进行人脸识别   第十五--二十一行: 进行人脸切分,在上部分识别眼睛;人脸下部分识别嘴的预处理   第二十三--二十五行:  识别眼睛   第二十八--三十行:  识别嘴    将人脸眼睛替换成自定义眼睛:

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    人脸别的可解释性

    作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。 自然深度学习中的很重要领域人脸别的可解释性也是一个很大的挑战,当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释,然而,缺乏网络比较和量化可解释结果的真相,尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙 论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点,分别如下所示 XFR baseline:作者基于五种网络注意力算法为XFR(人脸别的可解释性)提供了baseline,并在三个用于人脸别的公开深度卷积网络上进行了评估 模型介绍 人脸别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。 人脸别的修复数据集 构建图像修复数据集的一个关键挑战是要确修复后的图片与原图片表示的是不同的身份。大多数修复的图像在相似性上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。

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    Openface人脸别的原理与过程

    Openface人脸别的原理与过程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文: 《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》 第一步:找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。 最终的结果是,我们把原始图像转换成了一个非常简单的表达形式,这种表达形式可以用一种简单的方式来捕获面部的基本结构: 利用HOG去detector人脸 ?

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    在手写数字识别的例子中_关于人脸别的案例

    图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别是常见的图像识别任务。

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    人脸到底是怎样识别的

    不讲废话,直接看技术: 人脸识别流程 人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤:一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库,二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选 活体鉴别: 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片 人脸别的最新研究成果表明,深度学习得到的人脸特征表达具有手工特征表达所不具备的重要特性,例如它是中度稀疏的、对人脸身份和人脸属性有很强的选择性、对局部遮挡具有良好的鲁棒性。 识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间,并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。 将图像变换到另一个空间后,同一个类别的图像会聚到一起,不同类别的图像会聚力比较远,在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分,变换到另一个空间,就可以很好的把他们分开了。

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    使用人脸别的打卡程序

    公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制,疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下,疫情有一两个月就结束了,使用的第三方的人脸打卡程序。 1649228804&vid=wxv_1409253601687552000&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 方案选型 目前是通过平面照片来识别的 ,先扫面照片上的人脸,然后在查找到的人脸上打上若干特征点(主要是5点和68点),之后把特点转化为数字向量。 ,建设基础照片人只有一个需要识别的人脸。 通过上面的教程,我们可以进行一下扩展利用人脸别的技术。

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ① 边缘和形状特征:人脸人脸器官具有典型的边缘和形状特征,如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元; ② 纹理特征:人脸具有特定的纹理特征,纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性 ,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 下期我将带大家一起去回顾近几年人脸检测&识别的新框架,及创新点、优缺点,并附上开源代码,希望大家都可以动手自己去实践。

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ① 边缘和形状特征:人脸人脸器官具有典型的边缘和形状特征,如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元; ② 纹理特征:人脸具有特定的纹理特征,纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性 ,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸

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    金融级别的人脸识别支付?

    这样重大的事情,安智客急不可耐地想进行学习了解,这里有三个关键词:安全、人脸识别、支付,安全是整体的安全方案,达到金融级别的安全,人脸识别是指包括算法在内的软硬件,支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付 最新版《iOS 11安全白皮书》中描述了人脸别的安全: 原深感摄像头会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行人脸ID验证时自动查找您的脸部。 也就是说IFAA这一金融级别的人脸识别安全方案首先是在学习追平苹果,在Android上用TEE+SE的安全基础安全设施保证,并通过IFAA方案整合了安卓生态一起协作完成的。 什么是金融级别的人脸识别支付? 首先从各种人脸识别安全标准中去了解什么是金融级别? 对于人脸识别安全来说,类似某些设备厂商常常宣称其设备是电信级设备,意指设备高可靠性一样,对于安全,我们知道金融级别的安全意味着高安全。

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ① 边缘和形状特征:人脸人脸器官具有典型的边缘和形状特征,如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元; ② 纹理特征:人脸具有特定的纹理特征,纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性 ,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究 对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 ■Yale Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) 最后我附上我近期做的效果图,是基于视频中人脸检测与识别的

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    【前沿】见人面,TensorFlow实现人脸性别年龄识别

    【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。 TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。 如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。 因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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    实现基于人脸别的门禁管理系统【源码】

    项目介绍 基于人脸别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用,未考虑生产环境,后续开发随心。

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    实战:人脸别的Arcface实现 | CSDN博文精选

    首先准备需要训练的人脸数据 并按照每个人一个文件夹的形式将人脸照片保存起来,为了使人脸更符合亚洲人的特征应该尽量多的采用亚洲人来你的图片训练。 每个文件夹中最少要有两张或者是两张以上的人脸照片,也就是说训练集中每个人脸最少存在两张。图片保存形式如下图所示: ? 2. 将人脸数据中的人脸部分提取出来并对其 代码中假定的是人脸的数据已经剪裁并对齐,但是在实际的应用中一般拿到的都是普通的人脸的照片,需要将人脸照片进行剪裁并将不是正脸对着正前方的人脸照片仿射变换成正脸面对的照片 / 以dlib中的cnn为例采用下面代码可以将文件夹中的人脸全部对齐并重新保存在另外一个文件夹中。 接下来就是修改config.py文件中的配置 backbone = 'resnet50' #选用的网络结构 classify = 'softmax' num_classes = 10001 #等于人脸中类别的个数

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    旧金山,全球首个禁用人脸别的城市

    旧金山市颁布的新条例决定禁止全市 53 个部门使用人脸识别技术,其中就包括旧金山警察局,该警局当前并没有使用此类人脸识别技术,但在2013-2017年间进行了相关技术测试。这项条例将于一个月后生效。 早期人脸识别规则 近年来,得益于深度学习的普及,人脸识别技术取得了显著提升。典型的人脸识别系统对面部特征进行分析,之后与数据集中的标记面孔(labeled face)进行比较。 人们担心,这些人脸识别系统在正确识别有色人种和女性方面并没有那么有效。其中一个原因是用于训练软件的数据集可能更多地来自男性和白人。 ? 在英伟达GPU技术大会上展示的执法人脸识别系统。 该组织的技术和民权律师 Matt Cagle 表示,人脸识别系统引发的一系列问题意味着这项条例将避免人脸识别对社会成员造成的伤害。他还希望看到其他城市效仿旧金山的做法。 尽管 Stop Crime SF 看到了现有人脸识别技术的缺陷,但该组织也担心完全禁用人脸识别会衍生其它问题。他们相信,暂停使用该技术或许是一个更好的选择,这样技术改进之后还能重新启用。

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    研究人脸识别中包含的训练数据对个体人脸别的影响(CS CY)

    现代的人脸识别系统利用包含数十万张特定人脸图像的数据集来训练深度卷积神经网络,以学习将任意个人的脸映射到其身份向量表示的嵌入空间。 人脸识别系统在人脸验证(1:1)和人脸识别(1:N)任务中的性能,直接关系到嵌入空间区分身份的能力。 在这项工作中,我们审计ArcFace,一个最先进的,开源的人脸识别系统,在一个大规模的人脸识别实验中,有超过一百万张分散注意力的图像。 这种准确性上的微小差异表明,使用深度学习的人脸识别系统对接受培训的个人效果更好,如果考虑到所有主要的开源人脸识别培训数据集在收集过程中都没有获得个人的知情同意,这就会产生严重的隐私问题。 原文作者:Chris Dulhanty, Alexander Wong 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.03071 研究人脸识别中包含的训练数据对个体人脸别的影响(CS

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    【CVPR 2021】通过GAN提升人脸别的遗留难题

    基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别,依赖于大型人脸数据集。这需要大量类别(不同人或者身份)的人脸图像,且对每个人都需要各种各样的图像,如此网络才能适应类内差异,增加鲁棒性。 为了最大程度地减少年龄变化对人脸别的影响,先前的工作有两种方案:一是通过最小化身份特征和年龄特征之间的相关性来提取与身份相关的辨识性特征(称为年龄不变的人脸识别age-invariant face recognition ,AIFR);二是通过转换不同年龄组的人脸到同一年龄组,称为人脸年龄生成(face age synthesis,FAS);但是,前者缺乏用于模型解释的视觉结果,而后者则的生成效果可能有影响下游识别的伪影 本文提出一个统一的多任务框架MTLFace来共同处理人脸识别和生成任务,它可以学习与年龄不变的身份表征,同时完成人脸合成。 其中,与实现组级FAS的常规one-hot编码相反,提出了一种新颖的以身份作为条件的模块来实现身份级别的FAS,并采用权重共享策略来改善合成人脸的年龄平滑度。

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