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虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄性别识别

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄性别识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机:固定的场所,确定的人员,刷脸即可。...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

、形状直方图的多尺度特征融合的性别识别,在性别识别中融入信息论概念,对PCA、LDA等经典识别算法进行简化,在简化过程中根据信息熵、互信息量等指标提出一套特征选择理论。...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类,先对人脸进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验,识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来,人脸性别因为实际场景的需求,如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题,分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有:基于特征脸的性别识别算法(等传统方法)及基于深度学习方法。...年龄性别识别 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

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【前沿】见人识面,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性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄性别识别的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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基于MXNET实现的年龄性别识别

年龄性别识别 年龄性别识别,基于insightface功能模块开发的,支持多张人脸同时检测和识别。...python infer.py --image=test.jpg 识别输出结果: 第1张人脸,位置(160, 32, 204, 84), 性别:男, 年龄:30 第2张人脸,位置(545, 162, 579..., 206), 性别:女, 年龄:31 第3张人脸,位置(632, 118, 666, 158), 性别:男, 年龄:28 第4张人脸,位置(91, 159, 151, 237), 性别:男, 年龄:38..., 481, 190), 性别:男, 年龄:46 第8张人脸,位置(908, 160, 963, 224), 性别:男, 年龄:35 第9张人脸,位置(39, 51, 81, 102), 性别:女, 年龄...:31 第10张人脸,位置(807, 148, 847, 196), 性别:女, 年龄:26 第11张人脸,位置(449, 40, 485, 84), 性别:男, 年龄:29 第12张人脸,位置(378

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【源码】常用的人脸识别数据库以及上篇性别识别源码

上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后,很多朋友希望得到源码,这里附上地址: https://github.com/xin-lai/GenderRecognition 常用的人脸数据库...该集中,同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含 1 万多张多姿态和光 照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。...该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到 90%以上,因此进一步利用的价值已经不大。...应用了一个新颖的化回归 为分类的年龄算法。本质就是在0-100之间的 101 类分类后,对于得到的分数和 0-100 相乘,并将最终结果求和,得到最终识别年龄。...都是从IMDb和维基百科上爬取的名人图片,根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的年龄信息,以及性别信息,对于年龄识别性别识别的研究有着重要的意义,这是目前年龄性别识别最大的数据集。

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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 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...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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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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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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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。...虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。...二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。...所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。...我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。...在Attention Rollout技术的帮助下,研究者分析了Transformer模型(MS-Celeb-1M,ViT-P12S8)如何专注于人脸图像,并发现人脸Transformer模型如何像预期的那样关注人脸区域...随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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