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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)人脸识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件,实现人脸识别。 示例代码如下所示:

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度,好吧,今晚熬夜加班编写,在上一节中,实现了人脸数据的采集,在本节中将对采集的人脸数据进行训练,生成识别模型。 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例 第一步:采集人脸数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下: import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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    基于 Web 端的人脸识别身份验证

    现阶段,人脸识别身份验证作为非常重要的身份验证方式,已被广泛的应用于诸多行业和领域,例如:支付宝付款、刷脸签到等方面。 目前,市面上的应用场景主要集中在移动端,而基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证方案较少。 本文将介绍基于 Web 浏览器端的人脸识别身份验证的整体方案,以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现人脸自动采集。 场景描述及分析 适用场景:人脸识别身份实名认证。 用户使用人脸识别身份验证功能时,只需要将人脸对准摄像头,程序自动对人脸进行检测。 如果检测到当前摄像头可视区域内仅存在唯一一个人脸,则采集当前人脸图片进行人脸对比、活体检测、身份识别等多项组合能力,快速完成用户身份核验。

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    人脸识别终结者】多伦多大学反人脸识别身份欺骗成功率达99.5%

    ---- 新智元报道 来源:eurekalert.org 编辑:肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。 论文地址: https://joeybose.github.io/assets/adversarial-attacks-face.pdf 在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 在这个案例中,研究人员证明了对最先进的人脸检测器进行快速对抗攻击是可能的。 ? 研究人员开发了一种“隐私滤镜”,可以干扰人脸识别算法。 两个神经网络相互对抗,形成“隐私”滤镜 研究人员设计了两个神经网络:第一个用于识别人脸,第二个用于干扰第一个神经网络的识别人脸任务。这两个神经网络不断地相互对抗,并相互学习。

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    疯狂的身份证 | 一张身份证如何攻破人脸识别技术

    央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后,一时间引起广泛关注。其实,绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。 在PS面前,这些身份证或手持身份证的可信度基本为零,不仅可以随意变换相片中的姓名、住址、身份证号码等信息。就算是把整个身份证换个脸也是很轻松的事情。同一张脸,不同身份,或是同一个身份,不同的脸。 另一种是采用机器算法自动识别的非人工验证方式,来完成动态视频的验证过程。 ? (二)用Crazytalk软件将拿到的大头照或身份证相片,圈定人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴角、牙齿等等参数;导入到软件中便可生成初步的信息,但这些都动态无声音、无背景音的; ? 五、买PS的身份证是否涉及违法 购买了身份证、帮别人PS或者制作了一个视频看似只是做了一些微小的工作,但却已经涉嫌伪造、变造身份证罪。

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    Face++人脸识别身份证、银行卡扫描

    年前忙着赶项目,也没时间更新,现在告一段落,因为是贷款类项目,涉及到审批验证等信息,不可避免的使用到了人脸识别身份证验证、银行卡扫描等相关技术,这里就来聊聊这些吧 说明:我们使用的是融360(Face 教程里面说的比较详细,按照它们说的做就好了,然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo,银行卡demo需要单独要(貌似Face++官网现在都没有,只有签约才会给你). 1. MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit 这个比较坑的,一定要注意,在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd , 开发文档里面没说明,我跑去face++工作群问才解决 -> 解决 (2)运行它们的demo(不管是银行卡、身份证还是人脸识别 集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的,可是我明明添加了,然后删除,重新添加一遍好了。 4.

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    揭秘丨反人脸识别身份欺骗成功率达99.5%

    在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 在这个案例中,研究人员证明了对最先进的人脸检测器进行快速对抗攻击是可能的。 ? 研究人员开发了一种“隐私滤镜”,可以干扰人脸识别算法。 两个神经网络相互对抗,形成“隐私”滤镜 研究人员设计了两个神经网络:第一个用于识别人脸,第二个用于干扰第一个神经网络的识别人脸任务。这两个神经网络不断地相互对抗,并相互学习。 除了禁用面部识别之外,这项新技术还会干扰基于图像的搜索、特征识别、情感和种族判断以及其他可以自动提取面部属性。 接下来,该团队希望通过app或网站公开这个隐私滤镜。

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    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)。

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    Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

    、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别 : 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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    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。

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    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:

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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 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 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 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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    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

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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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    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

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    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

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    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

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    揭秘微信身份证背后的高科技——人脸识别技术

    此次运用的人工智能技术能够自动比对用户身份信息、人像、身份证件的真实性与一致性,这个识别比对的误判率,仅为0.0001%(百万分之一),相当于 1 亿人顶多看错 100 人,而人眼识别比对的误判率可达15% 这就意味着有了“网证”,不管用 3D 重建及人融合的软件,还是屏幕重放、打印面具、打印照片或者是双胞胎、四胞胎的人脸,也能被轻松识别,因此现在不少机场、安检、海关都陆续引入了人脸识别技术。 ? 人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。 将待识别人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ?

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    人脸识别demo

    '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。 可以运作在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。 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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    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

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