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科技副总裁顾友良:我眼中的安防未来

现任科技董事、副总裁的顾友良在安防行业已经打拼了近20年。...明显,科技早早就看到了这一点。 在监控时代到数据时代的转换前夕,在以解决问题为目标的战略布局上,对于AI的把握,科技可以算是传统安防企业的优秀典范。...2008年,科技进入智能安防行业,启动对智能技术的研究和探索; 2013年,完成智能化业务、智慧城市、智能轨道交通等智能化产业布局; 2015年,投资成立云从科技,加大人脸识别等人工智能技术研发投入...目前鉴于车辆及道路环境的相对标准化,识别率相对较高,但对于人脸的准确识别则很容易受到光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等环境影响,以致影响到识别准确率; 2、数据资源分散。...而从产品层出发,目前科技已经布局公共安全、城市交通、轨道交通三大领域,拉开警务视频云的产品体系,包括视频图像解析系统、视频图像数据库、一机一档、人脸云平台等多条子产品线。

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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...目前国内的镜像源有如下: 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple...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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移动端车牌离线识别效果

手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。...手机拍照识别车牌技术的识别率在白天能达到99%以上,夜间95%以上;识别速度在不超过1秒,集成于移动警务通中,通过设备摄像头拍摄车牌自动识别车牌号,能够节省一半以上的车牌录入时间。...支持牌照全:包括新能源车牌、蓝牌、黑牌、黄牌(双)、军牌(双)、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照; 2.识别速度快:极致优化的车牌定位和识别算法; 3.整牌识别率高:尤其汉字识别摇摇领先同类产品...; 4.车牌宽度要求低:车牌宽度≧50个像素,都不影响识别; 5.手机拍照识别车牌采用纯C代码编写。...移动端车牌离线识别技术是一款成熟的安卓手机拍照识别车牌,可以看到它支持的车牌类型很多,而且对摄像头像素要求不高,所以集成手机拍照识别车牌软件的时候方便了很多。

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科技子公司落户武汉

在会上,镁科技受到了湖北卫视的特别关注。...镁科技创始人庄莉女士在采访中明确了武汉研发中心的责任使命:“镁提供标准的AI算法,相应的通信模块、整车数据通信,以及车云一体架构,和主机厂一起进行合作共创。...基于日益增长的交付需求,镁科技立足北京,并先后在重庆、武汉、广州设立了交付中心,主要负责研发、测试、驻场交付等相关工作。...此次,由于武汉独特的区位优势,人才基础,以及政府政策的大力支持,镁科技在武汉设立了子公司。...该子公司是镁科技未来重点发展的全新研发中心,将致力于打造智能网联汽车共性基础设施“武汉标准”,专注服务华东、华中、西南、华南的汽车企业客户。

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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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人脸识别demo

process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'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

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Android 人脸识别人脸注册

该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。...人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。...人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。...第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!...,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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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。

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藏不住,人脸识别新突破!就算遮住半张脸也能100%被识别

顺着这个逻辑,研究团队使用有遮挡的不完整人脸照片作为测试集,下面是一个测试集的示例图片,以及计算机对不完整人脸照片的识别过程。...如图8所示: 线性SVM SVM是一个二元分类算法,线性分类和非线性分类支持。经过演进,现在也可以支持多元分类,同时经过扩展,也能应用于回归问题。...在本实验中,研究团队对两种SVM进行了测试,发现当使用部分面部作为测试集的时候,线性SVM能够获得更好的效果。...(10°到180°) 在FEI数据集上使用SVM和CS分类器的人脸识别率(基于训练集中没有和有旋转人脸图片) 一个在FEI数据集中缩小(10%到90%)人脸的例子 利用SVM和CS分类器对FEI中缩小后的人脸进行快速识别...一些来自LFW数据集的人脸图像样本 来自LFW数据库的面部部分样本 在LFW数据集上,分别使用SVM和CS两种分类器对训练中未使用/使用的人脸各部分进行识别 在LFW数据集上使用基于SVM和CS分类器的人脸旋转的人脸识别

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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。...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。

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