展开

关键词

人脸识别

1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

1.5K90

人脸识别

降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

98810
  • 广告
    关闭

    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    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

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

    2K30

    OCR通用印刷体识别识别pdf

    我测试了一下通用印刷体识别,用图片可以识别成功,但是用PDF文件就报1102错误,不知道是什么原因,哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED

    69830

    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。

    1.1K30

    LBPH人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别 特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离

    7730

    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

    79810

    坏了,人脸识别检测出同性恋?

    人脸识别不光能解锁手机,抓逃犯…它还可能检测你是直男还是 Gay? 也许你已经听过了这一消息。 去年,斯坦福大学的 助理教授 Michael Kosinki 和同事 Yilun Wang 在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征,来识别某人是否是同性恋。 而当测试者在提供五张面部图片的情况下,人脸识别算法的准确度增加到了 91%(男)和 83%(女)。 Kosinki 还使用人脸识别算法来辨别共和党人和民主党人的政治倾向,这目前还是一项未公开的研究,但他声称这项研究是成功的,尽管他也承认这个结果可能随着被检测者某些脸部特征(如胡须)的改变而改变。 对于人脸识别技术检测同性恋,你怎么看?

    41220

    AI赋人脸识别技术应用的发展

    人脸识别作为科技赋的重要代表与支柱,越来越受到大型企业以及社会的关注,但是,在催生新型转变的同时,也引发了一些不好的影响,其中以教育行业最为突出。 随着人工智能技术的不断发展,传统出租车行业正在得到AI技术的赋,在智能出行的道路上快速前行。9月末,人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。 这个系统除了自动识别学生的出勤情况外,还能识别出学生是否认真听讲,课堂上抬头低头了几次,低头是否在玩手机,是否闭眼打瞌睡等。 除了中国药科大学之外,某小学也在使用同一套系统。 起初,人脸识别技术仅限于2D识别,但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响,识别率不够理想,因此3D人脸识别应运而生。 相比较而言,3D人脸识别技术不仅识别率高,且在使用方便性上也远远高于2D人脸识别

    51821

    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

    38520

    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法 , num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值

    7810

    人脸识别demo

    我们知道当今最火的莫过于人工智能了,人工智能指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识,制造模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 '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

    11030

    PCA人脸识别

    ,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后 (降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。 num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下,保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象

    7620

    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。

    85820

    照片骗过摄像头人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。 在腾讯优图实验室了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。 现有的人脸识别/验证中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时,会采用“摇头” 此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月,腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。 在平台和机型普适性上,仅靠普通的屏幕和摄像头,无需定制硬件,支持所有移动设备和刷脸机器的使用。

    9.2K80

    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。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 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。

    90230

    人脸识别(基于ArcFace)

    上面是根据图片检测出其中的人脸、每个人脸的年龄还有性别,非常强大 第一步: 登录https://ai.arcsoft.com.cn/,注册开发者账号,身份认证,注册应用,得到APPID和SDKKEY 第二步 Step3:调用FaceEngine的detectFaces方法进行图像数据或预览数据的人脸检测,若检测成功,则可得到一个人脸列表。 (初始化时combineMask需要ASF_FACE_DETECT) Step4:调用FaceEngine的extractFaceFeature方法可对图像中指定的人脸进行特征提取。 (初始化时combineMask需要ASF_FACE_RECOGNITION) Step5:调用FaceEngine的compareFaceFeature方法可对传入的两个人脸特征进行比对,获取相似度 faceInfo.getRect().width(); final int faceHeight = faceInfo.getRect().height(); makeFace(); } 我这里只做了识别人脸

    59030

    Python 人脸识别 OpenCV (

    import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果

    31610

    AVFoundation 实现人脸识别

    接着之前的视频采集之后今天聊下人脸识别,现在很多拍摄工具中的美颜,激萌效果等 都需要用到人脸识别人脸识别的方案有CoreImage、 face++、OpenCV、libefacedetection、AV Foundation、vision 等,本文主要聊下AVFoundation 在视频拍摄中对人脸的捕捉 /* 支持同时识别10个人脸 */ NSMutableArray *lostFaces = [self.faceLayers.allKeys mutableCopy]; ,这里要涉及到最基础的视频采集可以看上一篇 AVFoundation 视频拍摄 人脸信息拿出来之后可以做很多事情,比如人脸数据匹配,活体检测,激萌效果等等。 对应代码也上传的git上 AVFoundation 人脸识别

    33720

    Android opencv人脸识别

    opencv人脸识别 Android opencv人脸识别 下载地址:https://github.com/baoyu45585/OpenCVDemo detectMultiScale函数   选择最终的人脸分类器后 =null){ // 使用模型文件初始化人脸检测引擎 mJavaDetector = new CascadeClassifier(cascadeName); NDKUtils() { } public CascadeClassifier getmJavaDetector() { return mJavaDetector; } // 开始人脸检测 public void start() { n_Start(); } // 停止人脸检测 public void stop() { n_Stop(); } // 设置人脸最小尺寸 , MatOfRect faces) { n_Detect(imageGray.getNativeObjAddr(), faces.getNativeObjAddr()); } // 检测人脸

    7540

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券