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如何快速搭建智能人脸识别系统(附代码)

网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。 基于人脸识别智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。 如果识别出正确的面部,则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先,我们将研究如何收集所有者的人脸图像。 回调函数 在下一个代码块中,我们将查看面部识别任务所需的回调。

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10分钟搭建商品结算平台!商品、车辆识别一网打尽

"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难?这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现! 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。 当然不是,一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战: 1.商品类别数以万计:根本没法事先把所有类别都放入训练集; 2.不同商品相似度极高:比如同一种饮料的不同口味,就很可能拥有非常类似的包装 华东理工大学的高材生颜鑫,也是飞桨领航团的团长,带领团队基于 PP-ShiTu 开发的这套智能购物平台系统:通过图像即可精准识别顾客购买的商品,并返回完整的购物清单及应付价格,为智能货柜提供了非常好的视觉化解决方案 ,同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。 其实商品识别的能力远不仅如此,商超能够通过这项技术进行资产保护,降低运营成本;时尚行业能够通过这项技术,完成对秀场服装的大数据分析,把握时尚潮流;服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息

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    11.11云上盛惠,人脸核身、人脸识别、文字识别、语音技术、人脸特效等AI产品限时抢!

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    为什么商品视觉识别公司最后都去做了智能货柜?

    虽然商品视觉识别的想象空间很大,但前提是能识别足够多的SKU,而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下,智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景,可能更适合这项技术的落地。 奇怪的是,虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景,比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等,但这个领域的企业不管从哪个方向切入,最后似乎都落在了智能货柜这个点上。 于是他开始思考能否让图片直接链接到商品,用户拍摄照片或上传图片,就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品,并显示商品购买链接。 动态识别本质上是对视频流的分析,当前4G网络下的网速和带宽难以支持将视频流上传至云端分析。如果在本地分析,则对货柜的算力提出了很高的要求,且不说最后准确率如何,光成本就令商家望而却步了。 因此,海深科技希望能够成为智能零售终端的平台运营方,品牌方通过入驻或者竞价的方式参与商品供应。

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    智能识别文字是如何实现的?智能识别文字识别率高吗?

    现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的,不过平时依然需要接触到各种文字,还经常会用到智能识别文字这项技术,从图片或者其他地方寻找需要的文字,那么智能识别文字是如何实现的?智能识别文字识别率高吗? 智能识别文字是如何实现的? 智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一,和图片识别的地位差不多,不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多,毕竟文字的形体以及特征是更加明显的,那么智能识别文字是如何实现的? 智能识别文字在平时生活中大家也都接触过,很多人会问智能识别文字识别率高吗?文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系,现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。 以上就是关于智能识别文字的文章内容,相信大家对于智能识别文字有一定的了解了,智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的,由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。

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    医院的智能物流系统如何搭建

    导语 大家好,我是智能仓储物流技术研习社的社长,老K。 近年来,政府工作报告多次提出将“人工智能”作为政府重点工作内容之一,以推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。国家标准化管理委员会正在全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。 、医用智能仓储系统、垃圾与被服回收系统、智能医疗机器人。 箱式中型物流系统:箱式中型物流系统是通过搭建院内自动传输线,以周转箱为载体,实现全院物资的自动化传输。 大型医院建议采用气动物流传输系统或者轨道小车输送系统(两者二选一),搭配 AGV 智能搬运系统或者箱式物流传输系统(两者二选一),并搭配医用智能仓储系统,视情况采用智能物流机器人。

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    【玩转Lighthouse】搭建PhotoPrism开源智能相册——支持人脸识别和主题分类

    一、PhotoPrism介绍 PhotoPrism是一个基于Go编写的开源智能相册程序,凭借Go语言本身性能高效的特点,在实际使用中速度与稳定性远超同配置下使用PHP编写的老牌相册管理软件Piwigo。 且PhotoPrism内嵌Google TensorFlow机器学习引擎,实现了类似Google Photo和群晖Moments之类的人脸识别和主题分类的功能。 PhotoPrism支持多维度的照片管理,如基于地图位置、时间、自动识别的标签、人脸等,同时支持webdav服务端,方便各种移动app同步备份。 二、使用腾讯云Lighthouse快速搭建PhotoPrism 2.1 购买和选择镜像 这里选择的是Docker CE 19.03.9镜像,方便使用Docker快速部署 [islmnv4fig.png?

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    如何用小程序搭建智能家居平台

    智能家居(Smart Home)是以住宅为平台,通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起,实现智能化的居住环境。智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。 2014 到 2019 年间,中国智能家居市场快速发展,市场规模从 720 亿元增长至 2118 亿元。这也同样意味着智能家电具有无限的市场潜力。 随着中国智能家居的不断发展,全屋智能玩家也呈现为几个不同流派。 在过去数年间,FinCIip 也参与到智能家居行业的建设中,FinClip 小程序容器技术已经帮助多家智能家居企业搭建起生态平台,提供智能家居生态构建方案。 未来,智能家居时代必将是开放的、融合的、共赢的。面对生态融合,一方面智能家居企业必须要有平台基因,另一方面还需尽可能降低合作方的入驻成本。

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    TSINGSEE青犀视频AI智能识别功能开发如何通过GPU实现加速识别

    大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫,近期一直在对智能识别做适配上的测试,待测试完毕即可上线,大家可以关注我们,获取我们最新的研发进度和测试进度。 由于AI识别是一个消耗工程量较大的进程,如果使用CPU进行AI识别则不会加速,并且还会产生非常卡顿的现象,效果很不理想,所以我们在考虑能否通过gpu加速AI识别。 首先查看电脑有没有gpu。 找到显卡的详细信息之后,我们就可以安装对应的python torch使用GPU来加速识别。不过在此之前要先安装英伟达的CUDA Toolkit来使用GPU加速,否则无法使用GPU。

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    带货直播系统源码中,商品详情页是如何搭建起来的

    市面上大多数带货直播系统源码的商品介绍详情页,都是仿照淘宝的商品详情页的制作的,那么这个模块是如何通过代码建立起来的呢?下面小编将会通过代码来描述其实现过程。 1. 也应该切换到对应的栏目 return true;        }     } lastScroolDy=dy; //记录上一次滑动的值 return false; } 以上就是带货直播系统源码中,商品介绍详情页是被如何搭建起来的

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    如何用NumPy搭建卷积神经网络实现手写数字识别(附代码)

    ImageNet数据集上错误率 在这些有希望的结果的激励下,我开始了解CNN的功能,以及它们是如何表现得如此出色的。 因此为了全面了解人工智能的这种进步,我在NumPy中从零开始构建了一个卷积神经网络。在完成这个项目之后,我觉得卷积神经网络在表面复杂性和它们实际复杂性之间存在着脱节。 02 挑战 CNN以其识别图像模式的能力而闻名,因此本文中描述的网络的任务就是图像分类。 让我们回顾一下构成网络的各个组件,以及它们如何连接在一起,从输入数据形成预测。在解释了每个组件之后,我们将对其功能进行编码。在这篇文章的最后一部分,我们将使用NumPy对网络的每个部分进行编程和训练。 03 卷积神经网络如何学习 卷积层(Convolutions) CNN利用过滤器(也被称为内核)来检测图像中存在哪些特征,比如边缘。过滤器只是一个值的矩阵,叫做权值,它被训练来检测特定的特征。

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    如何快速搭建一个 AI 识别处理的流水线?

    本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务,快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。 通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力,完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程,提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别,金融交易人脸支付,智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中,用户在应用客户端登录,客户端将用户视频采集后上传到 COS,通过 COS 触发函数调起 ASW 工作流执行智能识别处理流程。 如何创建「AI 识别」工作流编排 - 方案示例 接下来将为大家介绍一个「智能在线开户」的 ASW 工作流编排流程。 用户登录客户端后,进入开户流程。

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    AI看人:如何用人工情感智能识别求职者的性格?

    最大的问题是隐私,以及数据被分析后会如何处理? 开发出FACS的保罗•艾克曼目前经营一家培训情感识别专家的公司,保罗艾克曼集团(Paul Ekman Group)。他说,根据他的方法开发出可靠的人工情感智能是可能的。 HireVue没有开发人工智能算法,但他们使用Affectiva的情感数据库,后者是一家将情感识别用于市场研究和广告的行业领先公司。 这些人工智能公司都表示,雇主应该对如何使用他们的技术、以及他们收集的数据保持透明。但没有人检查他们是否做到了这一点。齐德维尔德说:“这个决定不取决于我们。我们只负责开发这项技术。” 互曼公司的Yi Xu说:“你不会考虑‘人们会如何滥用我的产品’,但我们也不会天真地认为,(这项技术)只有好的一面。” 译者/何黎

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    OpenCV4.5.4 DNN人脸识别模块使用介绍--如何快速搭建一个人脸识别系统

    导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建,供大家参考。 cosine_similar_thresh = 0.363; double l2norm_similar_thresh = 1.128; int top_k = 5000; 依照上面步骤,我们很快就可以搭建一个类似下面的人脸对比应用程序 人脸识别系统搭建 上面介绍的是搭建一个人脸比对应用,那么如何搭建一个人脸识别系统?步骤又是什么? 我们首先要知道人脸识别一般分为1:1和1:N人脸识别。 1:N人脸识别常见于小区门禁的人脸识别系统,目前商用系统已较为成熟。 下面是使用OpenCV DNN人脸识别模块做的一个简单视频人脸识别应用,截取舌战群儒片段,选择张昭和诸葛亮图片先提取特征,然后每一帧取比对,判断相似度,标注识别结果:源码素材与其他应用内容讨论,如有需要可加入知识星球中获取

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    如何在有限算力下实现智能驾驶多任务高精度识别

    近几年,随着自动驾驶、车路协同等概念的日益火热,地图厂商、传统汽车厂商以及有互联网背景的“造车新势力”纷纷加入了智能升级的探索之路。 为了使智能驾驶更安全更可靠,实现高精度、实时感知周围环境的技术至关重要,该技术不仅可以精准快速地识别车道线、行驶区域、行人、车辆等,而且将车辆行驶路线“画”在地面,为驾驶人员提供车距监测、行人预警、车道偏离提醒和红绿灯提醒等一系列安全辅助功能 针对上述场景,本次飞桨产业实践范例库基于真实场景中的车载影像数据,推出了目标检测和车道线分割多任务处理的智能驾驶感知实践示例,提供从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案,有效解决了不同光照 、非机动车、行人以及交通信号灯(红灯, 黄灯, 绿灯,灭灯) 这7类对象进行目标检测, 同时对实车道线、虚车道线和斑马线3类目标进行分割, 并且要求检测速度不低于20 fps才能进一步端侧移植,因此,如何在有限算力下实现多任务的高精度识别将会是驾驶环境感知应用最核心的问题 项目效果 经过一系列的优化,模型实现了对驾驶过程中的机动车、行人、红绿灯、车道线等目标的识别,最终整体识别精度达到85%。

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    RTSP协议视频智能分析智能识别系统EasyNVR运行一段时间后自动掉线如何排查?

    TSINGSEE青犀视频云边端架构视频智能分析平台EasyNVR、EasyCVR等具备视频流拉取、转码、分发的功能,并且我们提供丰富的API接口进行二次开发。

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    视频教程 | 如何用Python搭建可以画风迁移的人工智能

    那么我们能搭建一个AI艺术家吗?答案是肯定的。这听起来很不可思议,我们可以使用一个艺术家的风格来训练出一个神经网络,然后让它将艺术家的画风迁移到指定的图片上。 他们使用大量的图片数据训练了一个深度卷积神经网络,它可以识别出日常生活中的一些东西,比如狗或者建筑物。 一旦神经网络可以识别物体了,他们给神经网络一张小说插图,如果它在图中看到能够识别的物体,比如一朵很像狗的云,那么它就会将图像优化的更像狗。 Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。 一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是

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    扩博智能 CTO 柯严博士:除了智能货柜,计算机视觉还能如何赋能零售升级?丨CCF-GAIR 2019

    线下商业正在快速数字化,Amazon Go与盒马鲜生这样的行业领军者投入巨资搭建基础设施,取得了非常出色的成绩。 作为大会的压轴演讲嘉宾,扩博智能CTO柯严博士介绍了由微软前高管团队创立的扩博智能如何智能商业领域大展身手的。 世界各地有非常多的实体零售店铺,他们不是都有能力投资数十亿美元来搭建数字化的基础设施,把数据和业务都放到云端。我们如何帮助他们呢? 他们是如何应对的呢?比如在上海,他们有成千上万的人组成的团队,每天拿着手机到每一个冰柜前面拍照,这是一项非常高昂的人力投入。但是他们又不可能一夜之间把所有冰柜都替换成智能冰柜。 目前我们只专注于商品识别,但不妨展望一下,如果这款摄像头有屏幕,它就能与顾客进行交互;如果再植入人脸识别算法,它就分析用户的情况。

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    【人工智能工程师】掌握这10个项目,秒杀90%面试者!

    由此可见:人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术,已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火?平均每10.9个小时诞生一家AI企业。 那么问题来了,作为一名技术者,我该如何转型/学习AI技术?该如何加入这场被称为“第四次”科技革命的浪潮中? ? 加入课程第一阶段,挑战以下实战项目: 项目1:房价预测案例;数据集探索 熟悉机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等,同时学习搭建和配置机器学习环境,并学会用 线性回归 解决一个实际问题 项目2:房价预测案例 项目2:用CNN实现手写数字识别(Mnist数据集);验证码识别 用Logistic回归、神经网络和SVM等分类器实现商品分类;比较不同模型以及不同参数下SVM(不同正则参数和核函数)的性能,体会各模型的特点 项目3:车辆检测及型号识别——用深度学习方法从图片中检测车辆并识别其型号。 项目4:看图说话机器人——用计算机视觉和深度学习方法分析图片内容,并对图片自动生成文字描述。

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