demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。 让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。 大家都玩过扫一扫，其实有了人脸识别以后，我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13. 景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品，只需要在第一次入园时录入人脸，然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点，同时出入景区也将更加便捷。 图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征，和其他人脸比对，比如娱乐类，父子，母女，好友等比对，用来判别识别率，或者可以更精细说明鼻子比较像，眼睛比较像等等。。。
xx型号人脸识别SDK测试报告 ▌一、测试环境 1.1测试设备信息 设备信息 配置信息 系统版本 Android 9 运行内存 2G 内置存储 16G CPU 4核1.6gHz 人脸识别SDK xx型号自研人脸识别 SDK（下文简称xxSDK） 1.2 照片库标准 1）图片光线自然，无过度曝光； 2）人脸为正面，五官不存在遮挡； 3）人脸区域分辨率不低于 100*100，照片不大于5M ▌二、测试场景 功能模块 人脸识别 测试目的 测试xx型号xxSDK人脸识别速度 测试数据 测试人脸库照片4600张，包含测试人员照片 测试样本人员 Xx、qq、ee、rr、tt、yy等 测试场景描述 室内自然光线下， 测试人员正脸在设备前停留，距离30cm-50cm 2.1 测试场景 ▌三、测试结果 3.1 测试结果 1）在测试中，人脸识别成功时间与人脸角度，距离摄像头远近有关； 2）xxSDK支持遮挡或丢失部分特征值 ）在4600张全脸识别场景中，xxSDK的识别平均速度在990ms
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
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，现在也支持对年龄与性别的识别。 ? 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，
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 人脸识别+活体检测给机器一双能识人的慧眼 人脸识别技术，相当于给机器一双慧眼，让机器能像人一样去观察、分析人脸，进而辨识人的身份。 ，准确、快速识别出人脸身份。 灵云智能人脸识别能力平台实现人脸+声纹+指纹+证照识别技术的融合应用 随着深度学习技术的应用，人脸识别等生物特征识别技术取得了突飞猛进的发展，但是，单一生物特征识别技术准确率无法到达，就像我们在辨认一个人的时候 以私有云的方式部署在企业内部，可与企业业务系统进行无缝对接，为企业需要人脸识别技术的各个业务节点提供人脸识别服务。
据悉，本次百度开放的三大人脸识别离线能力包括离线人脸采集、离线活体检测、离线识别（对比/搜索），并以SDK的方式开放。 “Depth深度活体（结构光）”配合镜头模组，通过3D立体建模判断目标对象是否为活体，可进一步增强活体判断能力，大家熟知的iPhone X人脸解锁就是用的该项技术，而百度是业界首个将它完全对外开放的企业 用户获取上述离线人脸识别能力，仅需一个百度人脸离线SDK，吴延宇介绍，百度旨在打造一款功能最完善、体验最友好的SDK。 通过百度人脸离线SDK，各类硬件终端均可快速整合人脸识别能力，完成智能升级，比如人证核验机、人脸门禁、互动营销屏、POS机等。 本次开放的离线识别SDK，则更适用于中小人脸库、且有网络限制的场景，实现设备端离线作业，比如人脸门禁、人脸考勤机等。
接下来简单介绍下一些其他领域的技术（含有文章和Github代码）： 用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。 ? 因为最近人脸检测与识别火热的进行着，本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析，让更多人的有进一步深入的熟知！其中我刚开始接触的时候，也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。 ---- 人脸检测与识别的趋势和分析（增强版）这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题，现在我们要把这领域做得非常优秀，并且超越人类的极限，只能通过一一排除所有的困难，才可以实现超人类的检测与识别技术 我们都知道，现实生活无论是照片还是视频，其中的人脸都是在变的，通过镜头的远近，人脸的尺度大小一直在变化，这种尺度变化问题就会导致人脸检测识别精度的降低，那现在我们就要针对该问题去解决它。 那该怎么办？？？ 这就需要读者您自己慢慢去体会，怎么去处理这方面的问题，也希望通过本次简单的介绍和分析，可以给有帮助的您带来一些解决！
在业内人士看来，人脸识别技术正在不断突破各个行业应用的“阈值”，带来日趋丰富的应用场景。 “随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。” 在人脸识别技术到来之前，指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式已经在生活中得到广泛运用。 疑惑三：别忘了SDK留下的那些后门 有专家指出，人脸特征与指纹、虹膜相比，是一个具有弱隐私的生物特征。例如，很多人都会发自拍照，也是相对公开的特征。如何保证用户数据安全尤为关键。 旷视科技副总裁谢忆楠表示，旷视在SDK采集到照片后会对照片进行脱敏处理，只提取照片特征，而非照片本身，即使这些特征在传输过程中被窃取，也无法还原出照片，过程是不可逆的。 陈继东说，目前支付宝已经对人脸识别SDK进行了加密、脱敏的技术防范，可以将人脸信息变成一个不可逆的数字信息，不能还原、比对。
人脸识别离线sdk https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383 最近经过一周的深入研究，终于把2个针对人脸识别的和图像对比的 sdk对接成功，目前2个sdk都是针对人脸识别离线方面的一个扩展，然后底层都是基于c和c++开发的，针对windows下 离线进行开发和对接。 1. sdk 基本上都提供了封装好的dll，不需要单独用c去封装dll； 2. 针对方法体，要查看c++源码里面的头部名称和参数说明； 3. 授权证书是qt版本，可用c++单独做一个授权小工具，生成lic文件； 7.文档和参数不一定针对，多进行尝试和测试，c++里面是区分数组还是不是数组，针对**一般带有返回，ref或者out，一般用ref
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。 基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。 人脸识别 比如这里总共有三张图片，其中有两张已知，第三张是需要识别的图片 ? 不到二十行代码，就能识别出人脸是谁，是不是 so easy！ 3. 人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations
今天来介绍两个办法：一是 PPT 的图片编辑功能处理单张图片；二是利用 Python 实现人脸识别+图像处理批量裁剪。 ? 接下来我们使用 Python 实现自动化人脸识别和图片裁剪功能。 ? 利用 Python 实现裁剪圆形头像分为以下步骤： 1、利用人脸识别接口确定人脸在图片中的位置 2、计算出需要裁剪的区域 3、利用 PIL 库进行裁剪 人脸识别的提供功能很丰富，像我们之前使用到的颜值打分 我们这次用到的其实是最基础的功能——人脸检测，即通过人工智能检测图片中是否有人脸，并标出其区域位置。 人脸检测的功能几乎所有的人脸识别接口都会提供，所以我们随便用一个就好。 2、一张图片中如果有多个人脸，微软 API 就会返回多组值，可以遍历处理每个人脸。这次我为了方便，用的都是单人的图片。
在这里，你可以用“PLAY FACE”挑战自己的表情极限，也可以用“AVATAR”变身软萌小宠，更可以拍摄360度全景相片发现更美的世界，还可以试验最新的人脸检测技术，考验人工智能的识别能力。 ? 大会上ArcSoft虹软展示的免费人脸识别SDK引擎吸引了众人的目光。 ? ? 人脸识别是当前的热点技术，使用范围广，用户体验良好，对硬件的依赖低，不需要昂贵的传感器芯片，一个摄像头就可以完成。 对于想进军这一蓝海市场的有实力的大公司来说，采购定制化的人脸识别SDK解决方案，以获取前沿的视觉AI人脸识别能力是他们的主要选择。 中小企业本身的规模小;资源紧张，不具备定制化人脸识别解决方案的能力和实力，这成了中小企业AI产业化升级的难点。 人脸识别SDK现实困境：费用高、在云端 人工智能应用落地最主要的是要满足用户的核心诉求。 对于想被AI视觉技术赋能的中小企业来说，市面上已经有的人脸识别SDK多数费用高昂，动辄几十万，根本无法“降本增效”，反而是经营中不能承受之重。
日前，在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五，实现200毫秒内快速完成人脸比对，并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。 人脸识别技术已成熟应用 目前市场上还缺少成熟落地的使用人脸识别或商品识别技术的无人零售技术服务商，基本尚处于实验或宣传阶段，并未规模化使用。 其联合创始人兼CTO史健表示：“我们将学术界最前沿的人脸识别领域的深度神经网络基于千万级的人脸样本数据，经过大规模的神经网络训练，同时，结合我们实际零售场景下复杂环境中的真实人脸数据对模型进行优化，大大提高了人脸识别模型的识别准确率和鲁棒性 史健强调：“在零售方面，我们把AI技术中人脸识别和商品识别落地到场景了，目前错误识别率为零。人脸识别的速度已达到200毫秒以内。” 奇点云创始人兼CEO张金银表示，Face ID未来会像二维码一样被普遍应用，就奇点云人脸识别技术来看，它可以准确识别超过10种人脸的属性，如性别、年龄、表情、饰品、胡须、面部动作等，在国内首屈一指。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。 ，用PaddlePaddle构建卷积神经网络训练模型； 4）模型测试：拍摄一张新头像，用模型进行识别。 opencv可能会识别一些奇怪的部分，所以综合考虑之后我使用了dlib来识别人脸。 1）导入需要的包，这里使用dlib库进行人脸识别。 2）定义输入、输出目录，文件解压到当前目录.
TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内，已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能，在大华SDK的研发方面，也开发了该功能，本文和大家分享下。 SDK 功能使用完后，调用 CLIENT_Cleanup 释放 SDK资源。 接口 // 通过 CLIENT_Init 设置该回调函数，当设备出现断线时，SDK 会调用该函数。 接口 // 通过 CLIENT_SetAutoReconnect 设置该回调函数，当已断线的设备重连成功时，SDK 会 调用该函数。 fail; \n"); return; } else { printf("Initialize client SDK done; \n"); } // 获取 SDK 版本信息 // 此操作为可选操作
EasyCVR平台告警上报实现方式为SDK主动连接设备，并向设备订阅报警功能，设备检测到报警事件立即发送给 SDK。 ? 流程说明： 完成SDK初始化流程。 SDK功能使用完后，调用 CLIENT_Cleanup 释放SDK资源。 接口 // 通过 CLIENT_Init 设置该回调函数，当设备出现断线时，SDK 会调用该函数。 接口 // 通过 CLIENT_SetAutoReconnect 设置该回调函数，当已断线的设备重连成功时，SDK 会 调用该函数。 fail; \n"); return; } else { printf("Initialize client SDK done; \n"); } // 获取 SDK 版本信息 // 此操作为可选操作
日前，瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台的Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK，提供模型更通用、性能更强大的AI运算支持。 适用基于主流模型架构衍生开发的各类应用，如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。 瑞芯微Rockchip本次发布的RK3399 SDK为基于Android 8.1 NNAPI的GPU加速方案，可为采用Android NNAPI开发的AI相关应用提供加速支持，具备四大优势特性： 1、兼容性广 ：标准API，直接支持基于Android NNAPI开发的各类APK应用； 2、通用性强：可支持众多主流模型架构，适用于基于主流模型架构衍生开发的各类应用，包括人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等； 本次公开基于RK3399平台Android 8.1 NNAPI的优化SDK，将使其AI芯片产品线更具硬实力
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。 image.png 一、人脸识别作用 人脸识别从广泛意义上来说有三个作用：一是提升安全性，通过人脸识别自动开启门禁，使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入，从而提升区域的安全性；二是提升便捷性 ，像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情，比起普通的方法，人脸识别显然是提升了便捷性；三是提升科技性，无论是在哪一个方面，人脸识别依靠着先进科技，完成它的使命，实际上也是提升了整个社会的科技性 二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。 就比如人脸识别其实并不是单纯靠一个脸就能够轻松刷开，比如平时用他人照片去进行人脸支付，是无法成功的，这就是机器背后的科技奥秘，它能够识别照片还是真人。
在今年OPPO发布新款手机R15的同时，Polarr与OPPO新款手机一起发布了新软件泼辣相册SDK，这也成为手机智能相册的又一全新选择。 ? 泼辣相册SDK是基于Polarr专有的智能算法开发，为用户提供了包括照片美学评分、相似照片归类、图像物体检测、重复照片删除、人脸识别分组和图像自动增强等功能。 泼辣修图界面 泼辣相册SDK的使用场景包括： 基于深度学习技术的相似照片归类 基于美学标准为照片进行打分排序，包括构图，清晰度，曝光度，情感等维度 为图像中主要的物体生成标签从而完成对图像进行分类 检测图像中的对象并生成相关标签和边轮廓边框 识别人脸并按脸部生成照片/事件 为单张或一组照片标注照片背后的故事 在事件、人物、地点之间建立照片之间的联系 AI相册的好处在于无需用户再自行分类 ，软件可以自行根据图像识别来完成分组，从而进一步更好地对照片进行整理，方便照片的存储和后期处理使用。
摘要: 1行代码实现人脸识别，1. 首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。2. 接下来，你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。 USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA 5.安装 face_recognition 环境搭建完成后，在终端输入 face_recognition 命令查看是否成功 实现人脸识别 ：示例一(1行代码实现人脸识别)： 1.首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。 示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来)： 如下图为用于识别的图片 从图片中识别出7张人脸，并显示出来，如下图 示例三(自动识别人脸特征)： 自动识别出人脸特征(轮廓) 示例四(识别人脸鉴定是哪个人 )： 显示结果下如图 示例五(识别人脸特征并美颜)： 美颜前后对比如下图 作者：kangvcar© 著作权归作者所有 来源：https://my.oschina.net/kangvcar/blog/
阅读本文需要4.5分钟 在本文中，我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。 OpenCV OpenCV是最流行的计算机视觉库。 最初是用C/C++编写的，现在它提供了Python的API。 OpenCV使用机器学习算法来搜索图片中的面孔。因为脸是如此复杂，没有一个简单的测试可以告诉你它是否找到了一张脸。 这些算法将识别人脸的任务分解为数千个较小的、适合大小的任务，每个任务都很容易解决。这些任务也称为分类器. 再来一张照片怎么样： ? 那个…不是一张脸。我们再试一次。我更改了参数，发现设置scaleFactor把错误的脸去掉了。 ? What？ 第一张照片是用高质量的相机拍的。 在大多数情况下，您将获得足够好的结果，但有时算法会将不正确的对象识别为Faces。 最后的代码可以找到。https://github.com/shantnu/FaceDetect
腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、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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