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图片识别人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百度AI智能识别功能实现图片识别人脸识别小程序

一,人脸签到效果图 我们做人脸识别签到,其实就是要拿识别人脸和数据库里的人脸对比,相识度大于一定的值,就可以判定成功。 我们主要用到的是人脸识别技术 2-2,注册完记得要实名下 现在使用百度图片识别,必须要实名认证下。 根据自己的情况选择认证方式 学习的话,只需要个人认证即可。 2-3,创建人脸识别应用 我们这里主要使用的是百度的人脸对比功能,就是事先把要识别人的照片存到百度数据库,然后打卡时,让对应的人拍好照,和数据库里存的人脸图片进行对比,相似度达到一定数值,比如90%相似度 看日志可以知道我们的相识度是98.295%,所以这里就可以认定为签到成功 五,图片识别 我们图片识别其实和上面的人脸识别操作步骤差不多的,依然也是先开通图片识别功能。 通过上图或者这个地址进入图片识别页面:https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/index.html 5-1,创建图片识别应用 和人脸应用一样,也要创建一个应用

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

    人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。 Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。 新建WPF应用 新建一个WPF应用实现以下功能: 选择图片后把原图显示出来 选中后马上进行识别 识别成功后把脸部用红框描述出来 当鼠标移动到红框内的时候显示详细脸部信息 安装SDK 使用nuget安装对于的 总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。 Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测,还可以对多个人脸进行比对,检测是否是同一个人,这样就可以实现人脸考勤等功能了,这个下次再说吧。

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    人脸识别案例:接口返回“图片中没有人脸

    某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢? 2.图片本身问题 众所周知,现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片,一方面是模型训练数据的有限性,另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。 如果下列某方面被命中,可能导致无法识别人脸: (1)图片质量较差。包括图片是否清晰,图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 (2)人脸质量较差。 接口入参介绍如下: 参数名称 必选 类型 描述 NeedRotateDetection 否 Integer 是否开启图片旋转识别支持。0为不开启,1为开启。默认为0。 本参数的作用为,当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时,如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸

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    人脸表情识别】基于图片人脸表情识别,基本概念和数据集

    按照数据格式划分,可分为基于图片人脸表情识别以及基于(音)视频的人脸表情识别;按照表情定义类型的不同,可划分为基于离散标签的人脸表情识别,基于连续模型的人脸表情识别以及基于人脸活动单元系统(Facial 首先先介绍基于图片人脸表情识别(没特别说明,后面相关介绍,人脸表情定义类型都默认离散标签)。 3 基于图片人脸表情数据集 在介绍相关算法之前,我们首先去了解在基于图片人脸表情识别使用得比较频繁的几个数据集: 1.The Japanese Female Facial Expression (JAFFE 总结 本文首先介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状,然后了解了目前基于图片人脸表情识别领域最常用的几个数据集。 后面的1-2篇专栏将会围绕近几年基于图片人脸表情识别论文介绍相关的预处理以及识别的方法。 有三AI秋季划-人脸图像组 ?

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    Python学习案例之图片人脸检测识别

    前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。 识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出 多人识别效果: ? 经过测试,最终选用了 haarcascade_frontalface_alt.xml 做人脸识别识别率最高。 人脸检测分类器对比: 级联分类器的类型 XML文件名 人脸检测器(默认) haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速的Haar) haarcascade_frontalface_alt2 小结 开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了,要想精确识别比如,侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸,只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

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    人脸识别案例:接口返回“图片下载错误”

    导语 上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等,并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇,将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。 人脸识别产品服务本身问题 当然,如果出现了某一时间段内,下载超时普遍增多,也有一定可能是腾讯云人脸识别下载代理本身的问题。 不过从人脸识别产品发布至今,从未发生过下载代理服务不稳定导致大面积报错,一方面是因为人脸识别产品的服务保证稳定性、高可用性等,另一方面是人脸识别对现网各种报错情况有实时监控和告警,大盘的整体监控情况一直很稳定 这样腾讯云人脸识别服务器就无须下载图片,自然就没有下载超时,服务器会将用户传入的base64解码还原成图片。 参数名称 必选 类型 描述 Image 否 String 图片 base64 数据,base64 编码后大小不可超过5M。jpg格式长边像素不可超过4000,其他格式图片长边像素不可超2000。

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    python爬取人脸识别图片数据集py

    前言 最近在做机器学习下的人脸识别的学习,机器学习这个东西有点暴力,很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据,通过一个博客的指导,浏览了几个很知名的数据集。 几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载,几个小型数据集直接在网页的链接下载,还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。 权衡了数据量的需求,最后选择Pubfig的数据集,于是就自己写了一个python图片采集程序,里面用了urllib和requests两种方法. 分析Pubfig提供的下载文件的特点 ? Urllibs方法 import urllib.request as request import socket import os # 在同级目录新建文件夹存图片 os.mkdir('. Requests方法 import requests import socket import os # 在同级目录新建文件夹存图片 os.mkdir('.

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    OpenCV-Python速查:从载入图片人脸识别

    人脸识别 轮廓(Contours)——一种物体检测的方法 保存图像 安装方式有两种:Window用户,Linux用户;不管是使用哪种方式都请阅读原文查看。 第七个参数是字体的粗细 人脸识别 非常抱歉,此处我们不能放狗狗的图片了。:( ? 来自于 Pixabay的免费图片 import cv2 image_path = ". 因为在我们的图片中,有些人脸由于更靠近照相机,导致他们看起来比后面的人脸更大些。缩放参数就是为了解决这种问题的。 检测算法使用了滑动窗口来检测目标物体。 minNeighbors参数定义了当识别出一个人脸之前在当前物体周围需要检测的物体数目。 同时minSize参数给出了窗口的大小 ? 在图片中检测出两张人脸 轮廓—— 一种物体检测的方法 使用基于颜色的图片分段,我们可以实现物体的检测。

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    人脸表情识别】如何做好表情识别任务的图片预处理工作

    上一篇专栏文章中,我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片人脸表情识别领域最常用的几个数据集。 本文将介绍基于图片人脸表情识别中最常用的预处理方式和对应的方法。 遮挡的部位可能是人脸上任意部位,遮挡物也可以是任意东西(头发、眼睛甚至拍摄图片时的外部物体),因此更多的文章[13,14]是把带遮挡的表情识别单独作为研究命题,通过构建特殊网络对含有遮挡的人脸表情进行识别 深度学习需要足够多的训练数据才能保证算法模型的准确性与泛化能力,在表情识别领域,即便是研究得最久远的基于图片人脸表情识别,目前最大的数据集AffectNet是40多万张图,跟ImageNet、VGGFace2 总结 本文介绍了基于图片人脸表情识别中最常用的三种预处理方式及相对应的具体方法。后两篇文章将分享近几年论文中具体的方法实现。

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    JavaCV人脸识别三部曲之一:视频中的人脸保存为图片

    欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇 ,在《JavaCV的摄像头实战之八:人脸检测》一文中,实现了检测人脸并用方框标注出来,但仅框出人脸作用不大,最好是识别出此人的身份,这样就能做很多事情了,例如签到、告警等,这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 》 《JavaCV人脸识别三部曲》一共三篇文章,内容如下: 《视频中的人脸保存为图片》:本篇介绍如何通过JavaCV将摄像头中的每个人脸都检测出来,并且把每个人脸保存为图片,这种方法可以让我们快速获取大量人脸照片用于训练 《训练》:讲述如何用分类好的照片去训练模型 《识别和预览》:拿到训练好的模型,去识别视频中每一帧的人脸,把结果标注到图片上预览 整个三部曲也是《JavaCV的摄像头实战》系列的一部分,分别是《JavaCV ,对摄像头的照片做人脸检测,每个检测到的人脸,都作一张图片保存,注意不是摄像头视频帧的完整图片,而是检测出每张人脸,把这个人脸的矩形作为图片保存,而且保存的是灰度图片,不是彩色图片(训练和检测只需要灰度图片

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    人脸识别系统设计实践:代码生成训练PNET的图片数据

    总体而言我们需要产生两部分数据,一部分图片里面包含人脸,另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸,而是图片人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。 算法会设定三个阈值,当人脸图片区域占据比率不超过30%,那么认为图片不包含人脸。如果超过30%但是不到45%,那么图片属于“中性”,当人脸占据区域超过65%则断定图片内含有人脸。 42.00 40.87 63.96 47.01 23.81 62.83 45.78 328.05 219.76 350.44 243.90 " 数据以空格将不同信息分离,第一个空格前面的字符串对应图片名称 可以看到图片中很多人脸都被蓝色方框选中,由此根据数据集给定信息我们可以构造不同类型的训练数据,第一种称为”neg”的图片图片人脸占总区域的比率不到0.3,第二种称为”part”,这种人脸在这种图片中占据的区域在 注意到绿色方框所对应的区域要不完全不包含人脸,要不与人脸区域的交集所占比率少于0.3.为了让网络对人脸识别能力更强,我们还需要构造一部分人脸区域所占比率接近0.3的图片,也就是图片中含有一小部分人脸

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    04.卷积神经网络 W4.特殊应用:人脸识别和神经风格转换(作业:快乐屋人脸识别+图片风格转换)

    文章目录 作业1:快乐房子 - 人脸识别 0. 朴素人脸验证 1. 编码人脸图片 1.1 使用卷积网络编码 1.2 Triplet 损失 2. 加载训练过的模型 3. 使用模型 3.1 人脸验证 3.2 人脸识别 作业2:神经风格转换 1. 问题背景 2. 迁移学习 3. 用自己的照片测试 测试题:参考博文 笔记:W4.特殊应用:人脸识别和神经风格转换 作业1:快乐房子 - 人脸识别 背景:04 W2 作业:Keras教程+ResNets残差网络 里的快乐的房子问题 作业里很多想法来源于 当然,该算法的性能非常差,因为像素值会因光线变化、人脸方位变化、甚至头部位置的微小变化等而发生显著变化 可以学习编码f(img),对图片编码进行比较,更准确地判断两张图片是否属于同一个人 1. 您现在已经了解了最先进的人脸识别系统是如何工作的。 有一些方法可以进一步改进算法: 把每个人的更多照片(在不同的光照条件下,在不同的日子,等等)放入数据库。

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    学界 | 利用人脸图片准确识别年龄:上海大学研究者提出「深度回归森林」

    由于不断增长的法医研究、安全控制、人机交互(HCI)和社交媒体的多种潜在应用的需求,人们对根据人脸图像进行年龄评估越来越感兴趣。 虽然这个问题已经被广泛地研究过,但目前机器根据人脸图像自动评估年龄的准确率和可靠度仍然远远落后人类表现。 ? 图 1:(a)不同的人在相同的年龄下的外貌特征的巨大区别。 (2)人脸的成长在不同的年龄以不同的方式进行,例如,面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形,在成年时期的变化主要在于皮肤纹理(如图 1 b)。 最近,CNN 端到端学习已经十分流行,并广泛用于提升不同计算机视觉任务的性能,如图像分类、语义分割,以及物体识别

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    合成更真实更多样近红外人脸图片,助力“近红外-可见光”跨域人脸识别

    Face Rendering for NIR-VIS Face Recognition 作者单位: 华威大学&帝国理工&华为& InsightFace&阿伯斯特威斯大学 近红外(NIR)与可见光(VIS)的人脸匹配具有挑战性 为了克服这个问题,作者提出一种新的方法来生成配对的近红外-可见光人脸图像。 具体来说,作者从一个大型的二维人脸数据集中重建了三维面部形状和反射率,并引入一种将可见光反射率转换为近红外反射率的新方法。 此外,为了促进身份特征的学习,还提出一个基于身份的最大平均差异(ID-MMD)损失,这不仅减少了近红外和可见光图像在域层面上的模式差距,而且鼓励网络关注身份特征,而不是人脸细节,如姿势和配件。 在四个具有挑战性的 NIR-VIS 人脸识别基准上进行的广泛实验表明,所提出的方法可以达到与最先进的(SOTA)方法相当的性能,而不需要任何现有的NIR-VIS人脸识别数据集。 通过对目标近红外-可见光人脸识别数据集稍作微调,所提出方法可以大大超过SOTA的性能。

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    特斯拉全自动驾驶技术的系统:被月亮、广告牌和汉堡王招牌所愚弄!

    此外,让行驶在高速公路上的车子突然减速可能会给驾驶员和周围车辆带来危险。 公平地说,特斯拉并没有声称全自动驾驶技术可以对红绿灯和停车标志做出正确无误的反应。 今年4月,一位特斯拉车主注意到他的车子总是在道路中间的同一个位置停下来。他发布的一段视频显示,原来他的车子将广告牌上的停车标志图像误认为是真实的停车标志。 特斯拉于2020年4月推出红绿灯感应功能后不久,一位特斯拉车主发布了一段视频,视频显示他的车子将路边的汉堡王招牌误认为是停车标志车子开始在限速40英里/小时的道路上减速,后来才意识到路上其实并没有停车标志,继续行驶。 特斯拉在随后的软件更新中解决了误认汉堡王招牌的这个bug。 不过话说回来,特斯拉车识别太多的红绿灯和停车标志大概比识别太少的红绿灯和停车标志来得安全。

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    追番必备,动漫角色也可以用人脸识别

    机器之心报道 作者:小舟 用人脸识别找到你「老婆」。 自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。 动漫形象虽然相对具有标志性,但也不乏相似的动漫形象和场景,毕竟 B 站知名 up 主凉风「一眼识动漫」的技能不常有。 人工不可,那么将人脸识别用于动漫角色识别呢? 同一动漫人物,不同视角,能够识别出是同一动漫角色: ? 即使图片中存在重度遮挡,也能够识别出动漫角色: ? 此外,两张图片亮度不同,也能够识别出是同一动漫角色: ? 参考图像是专家基于动漫人物所属的动漫剧集名称和动漫人物名称提供的身份图片。在该数据集中,包含了 5013 张图片,这意味着每种身份都有一个 probe。 ? 数据集概况 1. 这是目前规模最大的用于动漫人脸识别的手动注释图像数据集。如图 4(a) 所示,该数据集中的动漫人物包括来自日本、中国、欧洲和美国四个国家的动漫人物。 2. 图片数量不均 数据集是自然创建的。

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