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人脸识别系统FaceNet原理

概述 近年来,随着深度学习在CV领域广泛应用,人脸识别领域也得到了巨大发展。 Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中距离直接代表了人脸相似度。 算法原理 2.1. 采用端对端对人脸图像直接进行学习,学习从图像到欧式空间编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别人脸验证和人脸聚类等。 总结 在FaceNet系统中,通过端到端训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中,并通过设计Triplet Loss,使得同一人脸在欧氏空间中距离较近,而不同人脸在欧式空间中距离较远。

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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术原理

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场景当中,对于日常生活来说也提供了不少便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 image.png 一、人脸识别技术优缺点 人脸识别技术适用范围是相当广,在使用上也是非常方便,它是通过根据人们脸部生物特征来进行身份的确认,通过这样方式,我们可以不用带其它证件或者是进行其它操作 虽然人脸识别技术优点非常多,但是我们也需要注意到它缺点,因为人类脸部或多或少存在着一定相似性,所以对于人脸外形来说,它是很不稳定,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息泄露。 二、人脸识别技术原理 人脸识别识别技术一种,主要是通过人类面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部位置和大小,根据检测出来信息,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社会中已经越来越普遍了,我们也日常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信息。

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    简单Python人脸识别系统

    显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别 ') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale (gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle 0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸 cv2.VideoCapture(0) # 4.创建窗口cv2.namedWindow('window 1') # 5.获取摄像头实时画面 while True: # 5.1 获取摄像头帧画面

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    人脸识别系统设计实现:P-NET基本原理

    最近耗费了巨大心思为客户设计了人脸识别系统。这是我第一次利用人工智能技术为客户和自己产生收益。 虽说人脸识别技术到目前为止已经非常成熟,但从“知行合一”角度而言,很多人并没有真正掌握其根本原理,之所以有这个结论是因为,我相信绝大多数技术工作者自己无法通过编码来实现一套可商用的人脸识别系统,对技术而言 那些人把原理”介绍“得头头是道但却根本没有给出一行代码,因此在我看来那些技术文章“装逼”性质远多于技术探讨,我想把刚动手实现过系统,其设计原理,特别是如何编码实现娓娓道来,在技术实践上,代码是唯一通行证 言归正传,人脸识别基本分为三步。第一步是要掌握如何从图像中识别人脸。 P-NET赋值筛选出一系列有可能是人脸区域,R-NET对这些区域进行过滤,去除那些不属于人脸区域,O-NET与R-NET作用相同,只不过它作用在R-NET输出结果上,O-NET最终输出结果就是系统识别出的人脸所在区域

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    人脸识别系统原理与实现:PNET训练数据预处理2

    由于PNET在训练时除了要判断人脸范围外,还需要预测五个人脸关键点坐标,这些关键点对应两只眼睛,两边嘴角和中间鼻子,因此我们还需要相应数据,这些训练数据来自于数据集:! ,第二部分“84 161 92 169”对应人脸区域,注意该区域与我们前面数据所描述区域不一样,其中(84, 92)对应左上角,(161, 169)对应右下角,最后10个数据对应5个关键点坐标,将数据集解压后可以使用下面代码绘制出人脸区域和对应关键点 ,首先看看翻转效果,在执行下面代码前,记得一定要先执行一次上面绘制人脸那一段代码一次: #运行该段代码前需要执行前面绘制人脸和关键点代码 face_flipped, landmark_flip = 注意对比前面绘制图像可以发现图中人脸变得向左边倾斜,而在翻转前人脸是向右边倾斜,接下来我们看看旋转效果: #执行这段代码前记得运行前面绘制人脸图像代码 bbox = (box[0], box[2], 为什么需要做这些操作呢,这些手段叫数据增强,其目的是增加图片多种形态,由此能训练网络更好识别人脸

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    人脸识别系统大数据采集

    随着互联网和新科技高速发展,在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站安检银行等等都会运用到人脸识别人脸识别属于生物特征识别技术,人脸识别、大数据等技术为大众提供便利同时,也存在着个人信息被过度采集风险。 人脸识别简单来说就是通过识别人脸获取您数据信息,在大数据时代下,人脸识别醉倒问题就是个人隐私数据泄露问题,一边是通过人脸识别能分析采集数据用户隐私,通过隐私也可能会泄露个人数据。 一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。 人脸识别数据采集: 1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据, 2,采集公共场所摄像头采集到的人脸数据 3,在各种人脸识别系统应用下,只要识别一次,就可以采集一次新公开数据信息

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    PaddlePaddle实现人脸识别系统一——人脸数据集获取

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统人脸数据集是必须 所以在我们开发这套人脸识别系统准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开数据集到自制人脸数据集介绍,为我们之后开发人脸识别系统做好准备。 该项目可以分为两个阶段,第一阶段是人脸图片获取和简单清洗,第二阶段是人脸图片高级清洗和标注人脸信息。人脸信息标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。 第一阶段 爬取人脸图片核心思路就是获取中国明星名字,然后使用明星名字作为图片搜索关键字进行获取图片,然后删除下载过程损坏图片和没有包含人脸图片,或者过多人脸图片(我们只保存一张图片只包含一张人脸图片 删除没有人脸或者过多人脸图片关键代码片段如下。

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    Python基于Dlib的人脸识别系统实现

    之前已经介绍过人脸识别的基础概念,以及基于opencv实现方式,今天,我们使用dlib来提取128维的人脸嵌入,并使用k临近值方法来实现人脸识别人脸识别系统实现流程与之前是一样,只是这里我们借助了dlib和face_recognition这两个库来实现。face_recognition是对dlib库包装,使对dlib使用更方便。 128维向量和对于名字,并序列化到硬盘,供后续人脸识别使用。 识别图像中的人脸: 这里使用KNN方法实现最终的人脸识别,而不是使用SVM进行训练。 www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/ 到此这篇关于Python基于Dlib的人脸识别系统实现文章就介绍到这了

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    人脸识别与模糊系统公平性(CS)

    自动面部识别技术在各个商业和政府部门普及给个人带来了严重隐私问题。最近一种解决这些隐私问题流行方法是对支持面部识别系统度量嵌入网络使用规避攻击。 当添加到图像中时,面部模糊系统会产生难以察觉扰动,导致面部识别系统错误地识别出用户。这些方法关键是使用预先训练度量嵌入网络产生扰动,然后将其应用于在线系统,该系统模型可能是专有的。 这种面部模糊对度量嵌入网络依赖,在面部识别的背景下被认为是不公平,这暴露了人口公平问题——在面部模糊系统表现上有人口差异吗? 为了解决这个问题,我们对最近依赖于深度嵌入网络的人脸模糊系统性能进行了分析和实证研究。我们发现度量嵌入网络具有人口统计学意识;他们基于人脸的人口属性在嵌入空间中聚类。 人脸识别与模糊系统公平性.pdf

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    “刷脸”时代技术应用

    人脸识别技术已逐渐渗透到我们生活中方方面面,人脸识别机器究竟是依靠什么原理来对人脸进行识别的?这种靠机器进行人脸识别,会有多高可靠性?下面让我们一起来探究人脸识别技术识别原理及可靠性。 人脸识别系统每进行一次识别,都需要三个步骤:第一步,对人脸进行成像;第二步,在人脸上随机获取信息点,每三个点连成一个三角形;第三步,将数据化三角形与数据库内事先已存入的人员面部数据进行对比,进而完成整个识别过程 人脸识别的门锁是由一台人脸识别系统,和一个与其相连门锁机组成。利用人工智能技术对人脸数据进行分析,建立一个人脸识别模型。 当人员经过通道时候,对其进行面部信息提取,与预先录入人脸模板数据库中面部信息进行匹配,匹配成功后进而控制通道机开门。 在化妆技术日渐成熟今天,我们经常能看到,很多人化妆前,化妆后,简直判若两人,而识别机器是否还能准确辨认出来呢?3D打印出脸,五官位置和大小比例没有区别,人脸识别系统是否还能测试出来?

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    针对人脸识别系统亮度未知对抗例子(CS)

    介绍了一种新针对人脸识别系统对抗性实例生成方法。一个对抗性示例(AX)是一幅图像,其中故意添加了噪声,以引起目标系统错误预测。由我们方法生成AXs在真实世界亮度变化下仍然是稳健。 我们方法在攻击生成过程中利用课程学习概念进行非线性亮度转换。我们从数字和物理世界全面实验研究证明,我们方法优于传统技术。此外,该方法能够针对不确定亮度ax对frs进行实际风险评估。 针对人脸识别系统亮度未知对抗例子.pdf

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    基于可信环境远程人脸识别认证系统技术要求

    这几天分别介绍了:基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE本篇针对目前信安标委《基于可信环境远程人脸识别认证系统技术要求 基于可信环境远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成,模块应在可信环境中执行。 服务器端由活体判断、质量判断、人脸注册、人脸数据库、人脸比对、比对策略、安全管理等模块组成。人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 规范根据GB17859-1999安全保护等级划分思想,并基于GBT 18336.3-2015中EAL 3 和 EAL 4安全保障要求,本标准将人脸识别认证系统功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 人脸识别系统当错误接受率为0.01%时,错误拒绝率应不大于5%活体检测正常通过率宜不小于99%。活体检测攻击拒绝率宜不小于99%。

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    人脸识别系统设计与实现:带有人脸关键点数据处理方法

    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图片,其中第一种图片不包含人脸,或者人脸占据比率不超过30,第二种包含部分人脸,其比率不超过45%,第三种包含人脸比率超过了 65%,这三种图片目的由于训练网络识别出给定图片内是否有人脸出现。 然而网络训练目的不仅仅是要判断出图片中是否有人脸,而且还要能准确找出人脸在图片中准确位置,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 由于PNet能力是用于识别12*\12规格图片中是否存在人脸,因此我们需要把图片缩放到给定规格后才能输入网络。 在人脸识别应用中,最常用数据集叫LFW,前面章节我们也提到过,其下载链接为: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ODdzlMM_t_36-ldVOl7ySg 密码: f2cq

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