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人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

现有的人脸识别场景中,极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁,考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...1.人脸检测:定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。

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解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

简介 这篇论文提出了一个用来进行人脸修复的深度生成模型,如下图所示,针对一副面部图片中的缺失区域,这个模型可以直接修复人脸。 ?...与之前很多其他工作不同,针对人脸修复任务,这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型,因此不论是局部图像还是整个图像,看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...语义解析网络用于改进上述生成对抗网络生成的图片,语义解析网络是基于论文《使用全连接卷积编码-解码网络进行物体轮廓检测》,因为这种网络能够提取到图像的高水平特征。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于:局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度,而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络,能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6.

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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也是一个免费服务,每个月30000次事务的免费额度。 创建人脸服务 ? 填写实例名,选择一个区域,同样选离你近的。 获取秘钥跟终结点 ?...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)

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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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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除了鉴别PS图片,还能一键卸妆

一、AI人脸技术简史 如今人脸技术也形成了识别侦测与合成伪造的两大流派,这两大流派形成了典型的相互促进,相互攻防的趋势。...人脸识别技术最开始被人们所熟知在2017年前后,当时歌神张学友的演唱会上,AI人脸识别技术屡屡立下大功,甚至创造了一次演唱会,就帮助公安机关抓捕到5名逃犯的纪录。...这让人们惊呼原来人脸识别这么牛啊,因为人脸识别技术在人员身份认证上所体现出来的便捷性及带来的效率提升,相关人脸识别产品、解决方案层出不穷。...人脸识别技术被广泛应用了一年多以后的2018年末,人脸伪造技术即AI换脸技术迎来爆发。...目前图片篡改识别与妆容迁移方面的应用,还没有非常完善、高效的技术方案。不过根据CV技术的发展趋势,未来AI“火眼金睛”的练成只是时间问题。

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SVG - 创建SVG图片

SVG - 创建SVG图片 HTML5学堂:之前在绘图中使用到了SVG以及Canvas,因此决定最近将绘图类的知识和大家分享一下。从研究角度来说,SVG比Canvas要难很多。...今天先来说说SVG的基本知识以及创建SVG的基本方法。...的基本理解 可以把SVG想象成类似于HTML的图形,可以与其他浏览器技术,如JavaScript、CSS、DOM无缝集合 为何使用SVG-SVG的优势 1、开发者可以使用任何简单的文本/网页编译器进行创建和修改...2、与像素无关,可以放大或者缩小,甚至打印成任意大小,图片质量不会改变。...创建SVG图片 方法1:使用外部引入SVG的方式 SVG是一个以.svg结尾的文本格式的文件,可以将这个文件以普通图片的方式嵌入到DOM当中。

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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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