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使用PaddlePaddle实现人脸对比人脸识别

人脸对比 人脸对比人脸对比其实就是做普通的分类预测,但是输出的不是最后一层全连接层,而是最后一层池化层,这样输出的就是人脸的特征,然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。 通过人脸对比的方式实现一些场景的应用。比如对比证件上的人脸和真实的人脸是否为同一个人,操作方式判断人脸相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个人。 利用这种的人脸对比方式,有可以实现人脸识别。 首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中,加关联到该人脸的信息; 然后要进行识别时,把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比,当对比为识别为同一个人脸,就算识别成功 这样的处理方式好处是 这个是人脸识别方式是不推荐使用的,它就是一个分类的操作,输入一张人脸图片,获取对应的人脸的label和概率。

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    使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

    人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。 Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。 先让我们选择一张结衣的图片试试: ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试: ? 嗨,杰伦就是不喜欢笑,微笑率0% 。。。 总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。 Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测,还可以对多个人脸进行比对,检测是否是同一个人,这样就可以实现人脸考勤等功能了,这个下次再说吧。

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    图片人脸检测——OpenCV版(二)

    图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ? 技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import 在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/ for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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    图片人脸检测——OpenCV版(二)

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    人脸识别案例:接口返回“图片中没有人脸

    某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢? 低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道,如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize,会导致该人脸被过滤,从而返回“图片中没有人脸”。 2.图片本身问题 众所周知,现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片,一方面是模型训练数据的有限性,另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。 如果下列某方面被命中,可能导致无法识别人脸: (1)图片质量较差。包括图片是否清晰,图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 (2)人脸质量较差。 本参数的作用为,当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时,如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸

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    ​PNG图片压缩对比分析

    压缩对比 一些流行的PNG压缩工具的压缩率对比可以参照:常用PNG压缩工具压缩率对比。在参考以上文章的基础上,本文主要针对pngquant和tinypng做出了对比。 1.单个图片压缩对比 选取QQ音乐Android项目中占用空间最大的几个PNG图片进行压缩效果的对比,通过pngquant.exe脚本以及tinypng网站分别进行单个压缩,压缩率如下图所示:(pngquant 其中pngquant压缩过程会出现比原来图片大的情况,所以在实际利用脚本压缩过程中需要对压缩后的图片和原来图片大小进行对比,如果出现变大的情况应该舍弃。 部分jar包PNG图片压缩减少的大小对比: 总结 本次工程图片压缩过程,主要学习了PNG图片的主要压缩脚本(tinypng/pngquant/pngout)以及JPG图片的压缩工具(优图/ tinyjpg),经过对比最终选择pngquant与优图作为工程PNG和JPG图片的压缩工具。

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    人脸识别哪家强?四种API对比

    本文将对比四种API,分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API,从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品 价格对比 现有以下三种情况: A:小型创业公司每月处理1000张图片 B:数字生产商每月处理10万张图片 C:数据中心每月处理1000万张图片 ? inter-rater 可信度 在让计算机进行人脸识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片人脸数量。同时,我还找了三位同时对图片进行识别。 什么是人脸? 虽然亚马逊的工具能检测出最多的人脸,但是谷歌和微软的处理时间明显更快。 另外,在人脸相对较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好: ? IBM的作用在普通图片上一般般,但是在难度更大的图片上,IBM的能力就很大了。尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片人脸只有IBM识别了出来: ? ? ?

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    Python学习案例之图片人脸检测识别

    前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。 识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出 人脸检测分类器对比: 级联分类器的类型 XML文件名 人脸检测器(默认) haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速的Haar) haarcascade_frontalface_alt2 .xml 人脸检测器(Tree) haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 人脸检测器(Haar_1) haarcascade_frontalface_alt.xml 小结 开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了,要想精确识别比如,侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸,只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

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    CNN训练与测试人脸图片分类(TensorFlow)

    实验需要判断人脸是否戴了眼镜,所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。 环境如下: macOS 10.13.2 Python 2.7 TensorFlow 1.2.0 数据集: 要训练我们当然需要训练集,这里我采用的是CelebA的人脸图像数据集,从中筛选出戴了眼镜的人脸和没戴眼镜的人脸分别一千多张也就够了 ,如何筛选CelebA人脸数据集可以参考我这篇博客:处理筛选CelebA人脸数据集 将两个分别装有戴眼镜与否的人脸图片的文件夹放到我们工程目录下,然后开始写代码。 ,i+1,"face is belong to:"+face_dict[output[i]]) 这里我们放入五张人脸图片作为测试数据,注意,这里的测试与上文训练代码中的测试不是一个意思,这里是真正用来做分类 ', 5, 'face is belong to:No Glass') 可以对比我们的输入图片名来看,发现结果全部正确!

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      腾讯云慧眼人脸核身(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比、及各类要素信息核验能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求,广泛应用于金融、保险、政务民生、互联网、交通出行等领域。

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