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动态人脸识别技术的研究

动态人脸识别原理 2.1动态人脸识别系统框架 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。 图2-1 人脸识别流程图 由于动态人脸识别研究刚刚起步,与静态人脸识别研究相比,研究工作进展尚不足,动态人脸图像识别分为训练和识别两个过程,其总体框图如图2-2所示。 如下图2-6所示为动态人脸识别辨认匹配过程。 图2-6 动态人脸识别辨认图 3. 图4-1为动态人脸识别在智能卡中的身份鉴定。 图4-1 动态人脸识别在智能卡中的身份鉴定 (2)视频监控 应用面像捕捉,动态人脸识别技术可以在监控范围内跟踪一个人和确定他的位置。 现有的静态人脸识别技术无法满足某些特殊场合的需要,诸如海关监测等需要对视频中的人脸进行动态进行动态跟踪和识别,而满足这种场合需求的动态人脸识别技术相对欠缺。

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OpenCV人脸识别-静态图片与动态摄像头

简介 环境:Python3+OpenCV3.4 在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。 文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器:”haar”特征主要用于人脸检测 ,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别,“eye”特征主要用于眼睛的检测识别。 OpenCV介绍 Python3 OpenCV入门 静态图片人脸识别代码 Python import cv2 # 指定图片的人脸识别然后存储 img = cv2.imread(". 动态摄像头人脸识别 按帧数读取图片 Python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(

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    人脸识别:insightface自定义数据集制作 | 附练手数据集

    01 人脸识别简介 简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。 关于人脸识别的内容,网上资料很多,这里推荐一篇综述,详细介绍了一些人脸识别的背景和目前的相关研究,以及常用的人脸识别模型: http://www.elecfans.com/d/709424.html https://arxiv.org/abs/1801.07698 insightface github项目:https://github.com/deepinsight/insightface 02 制作数据集 说明:每个文件夹名为人的姓名,文件夹内包含多张人脸(>=1)。 ? 三、开始制作所需要格式的数据集 (1)数据对齐并生成lst文件 将lfw数据集下载好并放置在datasets下(这里以lfwdata命名的文件夹),然后新建一个文件夹并命名为output保存对齐后的人脸图片

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    动态|99.80%!腾讯优图刷新人脸识别新高度

    AI科技评论消息,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成绩为99.80%,再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录 LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库,是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍,训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库,包含了2万个身份,涉及200万张人脸图像。

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    人脸识别:insightface自定义数据集制作 | 附练手数据集

    来源:公众号 AI算法与图像处理 授权转 01 人脸识别简介 简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。 关于人脸识别的内容,网上资料很多,这里推荐一篇综述,详细介绍了一些人脸识别的背景和目前的相关研究,以及常用的人脸识别模型: http://www.elecfans.com/d/709424.html https://arxiv.org/abs/1801.07698 insightface github项目:https://github.com/deepinsight/insightface 02 制作数据集 说明:每个文件夹名为人的姓名,文件夹内包含多张人脸(>=1)。 ? 三、开始制作所需要格式的数据集 (1)数据对齐并生成lst文件 将lfw数据集下载好并放置在datasets下(这里以lfwdata命名的文件夹),然后新建一个文件夹并命名为output保存对齐后的人脸图片

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    动态 | 最权威的比赛,看全球人脸识别技术发展格局

    AI 科技评论按:在最近公布的国际权威人脸识别供应测试 FRVT(Face Recognition Vendor Test)结果中,中国公司依图科技获得了四项测试的第一名,超过了俄罗斯公司 Vocord (Vocord是国际老牌安防厂商,长久以来超越Google等公司盘踞人脸识别算法第一名)。 FRVT是由美国国家标准技术局NIST(National Institute of Standards and Technology)组织的人脸识别供应测试,作为美国国家采购的官方指导,其测试的权威性是全球工业界实际应用的黄金标准 FRVT的人脸识别测试集合来自美国国土安全局的真实业务场景,例如出入境、刑侦过程中收集的大量照片。 能差异 Mega Face 美国华盛顿大学 互联网明星 照 百万 测试数据公开; 训练、测试数据独立性无法保证 百万量级测试集上的首位命中率;可以区分不同算法性能差异 FRV人脸识别供应测试 美国国家标准技术局

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    局部人脸识别动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

    提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。 虽然人脸识别算法的性能有所提高,但这些算法在没有用户协作的不受控制的环境中仍然不能很好地处理局部人脸。 此外,监控录像是案件调查的重要线索,犯罪嫌疑人可能只露出部分人脸。因此,开发一个既适用于整体人脸又适用于局部人脸人脸识别系统是至关重要的。 今天就介绍了一种局部人脸识别方法:动态特征匹配(DynamicFeatureMatch,DFM),它可以处理任意尺寸的局部人脸,而无需额外的预处理,具有较高的精度和计算效率。 有待识别人脸/局部人脸称为探针。探针的大小等于或小于图库中面部图像的大小。“计算机视觉协会”知识星球详细介绍了所提出的动态特征构造方法。 ?

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    小米新机背后的人脸识别解锁供应,被我们找到了

    首先是人脸识别解锁。锁屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿手或戴手套的影响。 人脸识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,人脸识别早已变成了习以为常的事情。 不过在手机应用方面,人脸识别解锁确实是新现象。在小米宣布推出前的一周,vivo在印度发布的V7+宣布开始应用人脸识别解锁。 △ 旷视科技 人脸解锁背后的旷视科技 发布会上,小米并未公开人脸识别解锁的技术供应。 其次是人脸识别在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。 之前不少人担心人脸识别的安全性问题,比如拿一张照片就能解锁,或趁着睡觉解锁。 因为新一代iPhone将采用的3D人脸识别解锁,和我们今天报道的2D人脸识别解锁,还是会有原理上的不同滴。

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    动态 | 刷新世界纪录,图普科技夺MegaFace百万级人脸识别冠军

    AI 科技评论按:近期,图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中,以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹,参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、 数据来源:Megaface MegaFace 是目前最为权威热门的评价人脸识别性能,特别是海量人脸识别检索性能的基准参照之一。 相关单位的参数和技术一经上传,就会即刻启动演算进行对比测试,动态排名。 与知名的人脸识别评测 LFW 数据库侧重于对比两张人脸照片是否具有相同身份不同,MegaFace 以海量人脸注册情况下的识别率为重要指标,难度更大。 在海量人脸识别测试中,当干扰集达到百万人规模时的人脸识别准确率已成为了人脸识别技术落地应用的有效指标。

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    几行代码即可接入声网SDK,拥有人脸识别、脸部特效等动态直播功能

    未来声网Agora.io还将携手Meetme陆续推出包括人脸识别、脸部特效和虚拟礼物等动态功能,从而创造出更丰富的用户经验和全新的商业机会。 作为全球主流直播平台直播连麦首选技术提供,声网的直播和连麦方案已与北美、中东、印度等主流直播平台深度合作,包括主打北美的直播平台Livestar,中东语音直播平台Yalla等。

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    人脸识别在线上金融业务中的应用风险

    “刷脸”应用在自助终端、柜台以及移动端多个渠道。尤其随着新冠疫情的影响,非接触零接触的金融服务飞速发展,加速银行数字化转型,线上金融服务飞速发展。 “价高质优”的验证视频百元一套,动态软件将人脸照片制作成“动态视频”只要几元,以完成各类线上业务人脸识别的验证。此外,清华大学研究人员曾经在15分钟解锁了19个陌生智能手机。 戴上眼镜、帽子、面具等伪装手段,或者可以制作人皮高仿模型、将2D人脸照片3D建模、利用AI技术将静态照片变成动态照片等多种技术均,混淆算法判断,达到欺骗系统的目的。 上海银保监局发布关于防范人脸识别技术使用风险的消费提示,提醒金融消费者要做到“人脸识别有了解,生物信息应保护,手机操作莫予人”,让人脸识别技术真正便民、利民、护民。 通过立体的风控体系,增强人脸识别从源头到应用的全链条预警、拦截、防护能力,提升人脸识别应用的安全性。 人脸识别应用更离不开法律法规护航。

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    惊!储户近200万存款被“刷脸”盗走,快看看你的银行卡有这三类风险吗?

    据凤凰网科技报道,某大型行的人脸识别系统存在漏洞,造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示,远在异地的犯罪分子,7次通过了银行的人脸识别,6次通过活检,一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。 “人脸识别不够精准,设备指纹响应不及时,银行风控体系存在BUG”。他建议,银行需要加强人脸识别技术的精准度、预警性和安全性,“从源头到应用,提供全链条的识别、预警、防护,提升人脸识别的安全性。” 戴上眼镜、帽子、面具等伪装手段,或者可以制作人皮高仿模型、将2D人脸照片3D建模、利用AI技术将静态照片变成动态照片等多种技术均,混淆算法判断,骗过有效性不高的人脸识别算法和活体监测算法。 据顶象与中国信通院联合发布的《业务安全白皮书—数字业务风险与安全》显示,数字化业务中隐匿着大量安全隐患:在电、支付、信贷、账户、交互、交易等形态的业务场景中,存在着各类等欺诈行为,这些欺诈行为日益专业化 此前有媒体报道,大量社群和境外网站进行真人人脸识别视频的贩卖。“价高质优”的验证视频百元一套,动态软件将人脸照片制作成“动态视频”只要几元,以完成各类线上业务人脸识别的验证。

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      腾讯云智慧会务可以广泛运用于商务会议、行业论坛、企业年会、路演、演讲等诸多场景,通过小程序或者H5的能力,结合人脸识别、电子名片、同声传译、视频直播等技术,实现会议组织的在线化、数字化、无纸化。

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