一、项目介绍 随着科技的不断发展，自动门成为公共场所、商业建筑和住宅社区等地的常见设施。自动门的出现使得进出门的操作更加便捷，提高了人们的生活质量和工作效率。...为了实现自动门的开关控制，本项目基于单片机设计了一套自动门控制系统。 本项目的主控芯片选择了STC89C52，这是一款性能稳定且广泛应用于嵌入式系统的单片机。...具有较高的计算能力和丰富的外设接口，非常适合用于本项目中的自动门控制。 自动门的开关控制通过红外热释电传感器实现。...二、设计思路 硬件选型： （1）主控芯片：STC89C52是一款常用的8位单片机，具有丰富的外设资源和较大的存储空间，适合用作自动门控制系统的主控芯片。...软件设计思路： （1）引脚连接：将红外热释电传感器的输出引脚连接到STC89C52的一个GPIO口，将舵机的控制引脚连接到另一个GPIO口。
前言 以前在看一些开源项目的源码时，比如cornerstone（一种为医学影像服务的web框架），折服于其优秀的设计模式，灵活的工具扩展，丰富的数据结构，在当时阅读和学习这些源码时，都是出于公司业务考虑...，只是看懂了个大概，而如今随着编码技能的提高和经验的积累，我发现，源码的背后其实是在阐述一种设计理念，自顶而下，设计思想抽象逐渐落地，落实到每一行代码，同时我也有了进一步的体会，软件架构在某种程度上是为了服务它的设计理念...闲来无事，看了一些react的源码，聊聊react的设计理念。 React理念 官网告诉我们：“我们认为，React 是用 JavaScript 构建快速响应的大型 Web 应用程序的首选方式。...设计了Suspense功能以及配套的hook --- useDeferredValue 总结 react为实现“构建快速响应的大型web应用”目的在渲染和网络请求上做了很多努力，并在架构设计方面也是言行合一...，比如fiber架构的设计，diff算法的优化等等，下篇我们再一起探讨React的新老架构，以及为此所做的努力。
，有手机验证码登录，当然还有逼格比较高的人脸识别登录，手机验证码登录其实是一个很简单的，所以我可能会在后期写一下处理的过程，今天我们大概说一下人脸识别的一个过程，当然因我不是写后端的，所以这里是不能贴后端的源码的...业务需求 最近在做登录的模块，有人问了，我怎么做项目和别人不一样啊，怎么是反着的，别人都是登录先做好，再实现别的，其实这个是没什么的，我们是先简单的实现了一个账号密码的登录的过程，然后就开始实现里面具体的一些业务了...，现在里面的已经做了一部分，可以进一步的完善我们的登录模块了，登录的方式很多种，其中一种就是人脸识别登录了，就是当用户点击人脸识别登录的时候，直接打开摄像头，看到自己以后进行比对，实现登录的一个过程。...，其实人脸识别就是一个前端给照片，后端进行比对的一个过程，所以本质上说我画的也是对的。...：首先说一下我的需求，我因为是多种登录方式，所以需要注意的是用户登录的时候不确定点击哪一种登录，所以需要将扫描人脸作为其中一种验证的方式，那么用户点击别的登录方式的时候就不可以进行摄像头捕捉人像了，点击人脸识别的时候再调用
作者：盛光晓 原文链接：https://blog.csdn.net/esa72ya/article/details/89189987 众所周知，dlib是人脸识别的利器，被广泛应用于行为检测、安防工程、...表情分析等，甚至还有学术界的前沿老师将这一技术用于上课点名，这一异想天开的想法又很快在工业界开枝散叶，落地生花，因为，越来越多的公司开始用大门口的摄像仪+内置的人脸识别算法实现员工的上下班打卡了！...这样相比之下，以前的指纹信息真的是太单薄了，人脸识别的检测效果，是像素级的，更是毛孔级的！ 所以，我们今天就来探索一下，你苦心孤诣才终于炼就的倾世浓妆，能否骗过dlib的“安检”？....IMREAD_COLOR) #最终的探测结果 dets=detector(img,1) 检测到人脸以后，在每张人脸的周围画一个绿色的方框进行标识，代码如下： for index,face in enumerate...除了钢铁侠，其他的都是识别出来了！绿巨人脸都绿了，都可以识别出来，真是让人震惊！而更让人震惊的是，绿巨人的头发，居然是黑的！头上没长草！ ? 大话西游的孙悟空也是不在话下： ? 动漫人物居然也可以！
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...计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。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。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时，原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来，比如先设计一个标准人脸的模版，包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...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。
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码....当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能....canvas图像识取技术 熟悉前端的朋友们也许对canvas并不陌生, 接下来我会带大家去实现如下几个应用场景, 来深入理解canvas图像识取技术....图像识别的过程和内容是比较多的，主要包括图像预处理和图像分割等内容，它在图像处理中的有效应用，还能够根据图像的特点对其进行判断匹配，让用户能够更加快速的地在图片中搜索自己想要获取的信息。...这里笔者提一个图片识别的库GOCR.js, 供大家参考学习. image.png GOCR.js 是 GOCR（开源的 OCR 光学识别程序）项目的纯 JavaScript 版本，使用 Emscripten
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。...而作者新设计了一个多分支的端到端的深度网络，使得不同级别的网络分支能够关注不同粒度的分辨信息，也能够有效兼顾整体信息。...同时文章对损失函数部分也进行了精心而巧妙的设计。...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。
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。...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。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。...他山之石可以攻玉，Deep_UFACE模型在设计与优化上深度借鉴了此前在图像识别领域的技术经验与成果。...优图团队是腾讯旗下专门研究机器学习，智能识别的团队，该团队在近期推出了腾讯优图开放平台，将人脸识别技术免费开放供开发者使用。
1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...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。...因为检测出的低质量人脸照片对后续的人脸识别工作帮助甚微，而算法的性能优化却可以让人脸识别的应用场景大大增加。...经我们测试，75%的jpeg压缩率对人脸识别的性能影响可以忽略，却可以节约几倍的带宽资源。...要设计这样的解决方案是非常恐怖的。 这里不过多讨论系统架构的复杂，单从1:N的开放场景的模型设计介绍一下苏宁的实战经验。
机器之心：在众多生物识别技术中，为什么选择人脸识别结合眼纹识别的验证方式？ 陈继东：生物识别在金融级的应用始于需求。短信、密码体验差，很多人记不住。...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。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？...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。...，都是需要很深的系统工程和产品设计的功底，以及如金融云等安全强大的计算基础架构。
初级设计师的设计进程 以上这则小插图是从大神Julie Zhou的文章，Junior Designers vs. Senior Designer（初级设计师与高级设计的对比）中拿来的。...在线框图阶段，这个“看出效果来”不知道浪费了多少设计小新的时间。 初级设计师总是无意之中就把注意力过多的集中到视觉层面之上，而忽视了功能上面的设计。功能上的设计却真正是线框图阶段最紧要的事情。...初级设计师容易陷入这种让视觉满足过分占据我们大脑的错误状态之中。 高级设计师的设计流程 在设计界摸爬滚打多年之后，哥领略到了，搞清楚一个东西的运作方式，远远比它看起来怎么样更加重要。...本文中的线框图指的是纸质线框图，纸质线框图的好处大家都知道，真正的快，真正的好，真正的简单，每个人都能画，修改起来也不会心疼。（详见译者的另外一篇文章《先别急着画高保真原型》）。...能不能把重要的东西放在靠近用户拇指那一侧呢？对于我来说，当画到第十个idea左右，有趣的东西就差不多来了。也请记得暂时忽略视觉设计思维，暂时看起来是很丑，但是线框图阶段我们设计的是功能结构。
首先是构建了三种数据，分别为neg, part, pos，每种数据都是规格为12\*12的图片，其中第一种图片不包含人脸，或者人脸占据的比率不超过30，第二种包含部分人脸，其比率不超过45%，第三种包含人脸的比率超过了...65%，这三种图片的目的由于训练网络识别出给定的图片内是否有人脸出现。...然而网络训练的目的不仅仅是要判断出图片中是否有人脸，而且还要能准确的找出人脸在图片中的准确位置，为了实现这点，算法还需要训练网络识别人脸五个关键点所在的坐标，这五个关键点分别对应两个眼睛，中间鼻子和两边嘴角...，一旦网络能准确找到这五个关键点的坐标，说明网络能准确把握住人脸的根本特征。...，分别读取图片，人脸的坐标，以及五个关键点坐标，接下来我们需要做得是，通过每条记录读取图片，将图片中的人脸专门截取出来形成一个单独的图片文件，然后将人脸坐标转换成偏移比率，同时也要讲五个关键点坐标转换成偏移比率
大到疫情防控、城市治安，小到手机客户端的登录解锁，都能见到人脸识别的应用，但也引发了一系列个人信息保护问题。...又如，有些物业服务企业强制将人脸识别作为业主出入小区或者单元门的唯一验证方式，要求业主录入人脸并绑定相关个人信息，未经识别的业主不得进入小区。...社会公众对人脸识别技术滥用的担心不断增加，强化人脸信息保护的呼声日益高涨。...四、加强对未成年人人脸信息的保护 伴随着人脸识别应用场景越来越广泛，未成年人的人脸信息被采集的场景也越来越多，既有线上的，如，商场、小区、学校等场所安装的人脸识别系统，也有线下的，如手机上带有人脸识别功能的...其中需要值得注意的是对于“人脸信息处理者”的界定，根据文义解释与立法目的，凡是以人脸信息处理为内容的企业均属于此“人脸信息处理者”。
大致的人脸注册及识别的过程如下图，具体的技术讨论会在后面展开，工科生的文字忽悠能力有限，我想我还是多画点图比较好，既能多占坑又能推卸责任。哈哈。。 ?...人脸注册及识别的流程框图 基于i.MX RT的人脸识别方案 针对MCU的人脸识别方案，我们期望能够拿出MVP BOM的方案，将性价比推到极致，MCU的生命线就是低成本！低功耗！低尺寸！...我们只需要专注于应用的开发和核心算法的实现及优化，不需要花费太多的精力在各类硬件驱动的调试上面。下图就是该开发板运行MCU人脸识别的demo界面。 ?...i.MX RT1060人脸识别参考开发板 考虑到MCU设计方案专门针对IoT的应用，需要做到更低的成本，更低的功耗和尺寸设计，该硬件和之前的语音识别开发板一样采用30x40mm2的尺寸，有别于通用开发板...下图是关于视觉应用开发板的硬件逻辑框图，核心就是i.MX RT106x跨界处理器，该SoC以MCU的价格提供客户MPU的性能体验，具有极高的性价比。
一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。...由于无法识别的面部图像的存在，于是作者便想设计一个损失函数，根据图像质量对不同困难的样本赋予不同的重要性。作者的目标是强调高质量图像的困难样本和低质量图像的简单样本。...通过结合图像质量，避免强调难以识别的图像，专注于困难但可识别的样本； 通过实验表明，角边缘尺度的学习梯度与训练样本的难度相关。...2.3 低质量图像的人脸识别 最近的FR模型在人脸属性可识别的数据集上取得了较高性能，例如LFW、CFP-FP、CPLFW、AgeDB和CALFW。...4.2 SOTA方法对比 表3a 表3b 4.3 局限性与影响 1、局限性 这项工作解决了训练数据中存在的无法识别的图像。然而，噪声标签也是大规模人脸训练数据集的突出特征之一。
我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品设计。...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。...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
摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 ?...人脸识别 ? 系统截图 本程序以用户体验为中心，界面简洁、明了、易于操作。即使第一次使用该应用，也可以流利的操作。 1.主界面 ? 2.人脸检测效果图——标准正脸 ?...3.人脸检测效果图——人脸集 ? 4.人脸检测效果图——人群 ? 5.图片切割显示 若勾选显示脸图选项，则会将脸图图像分割出来弹窗显示。 ? 6.摄像头动态人脸检测 ?...7.样本库自动采集 点击采集样本按钮，程序会自动将摄像头检测出的脸部图像切割，保存在”/trainingdata/”文件夹下。 ? 8.实时面部识别 可通过调节置信度来调节识别精度 ?...9.基于面部识别的程序锁 当人脸认证成功后，程序会弹窗提示并自动打开已加密文件。 ?
：“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。...目前国内早已形成了完整的指纹识别产业链，比如，从事指纹芯片设计的上市企业汇顶科技，还有思立微、费恩格尔、迈瑞微等一众国产指纹识别芯片厂商。...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。...，产品难以小型化； （4）采集设备有特殊要求，设计相对复杂，制造成本高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
