项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确的进行人脸识别...ImageNet 数据集的识别效果如图2所示：图片模型参数以及规模如下图所示：图片模型部署 实际工程应用中，我们可以利用迁移学习对深度学习网络进行微调，通过少量的数据对模型参数优化，进而快速到达图像识别的目的...BiasLearnRateFactor、InitialLearnRate、ValidationFrequency、MaxEpochs以及MiniBatchSize等，具体训练结果如图5所示：图片 调研发现，当前底层嵌入式端能够支持
://github.com/mk-minchul/AdaFace拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分AdaFace 简单介绍低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。...关于 AdaFace 更多信息见： https://github.com/mk-minchul/AdaFace详细信息可以看 AdaFace 的项目，或者我之前的文章，有一个结合作者 代码写的完整的人脸识别的
[深度应用]·基于卷积神经网络人脸识别的原理及应用开发（转） 这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值...输出：“校准”过的只含有人脸的图像 对于输入的原始图像 + bounding box，这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点，然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。...但在图中靠中心的位置，各个类别的距离都很近。 那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么？其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。...需要特别指出的是，人脸相关的问题是一个比较大的方向，一篇文章显然是说不清楚的，这里只是基于OpenFace，对比较重要的方法还有名词做了一个解释。...实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法，比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中，Face Alignment使用就是一个基于autoencoder
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值。...这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点，然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。...但在图中靠中心的位置，各个类别的距离都很近。 那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么？其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。...需要特别指出的是，人脸相关的问题是一个比较大的方向，一篇文章显然是说不清楚的，这里只是基于OpenFace，对比较重要的方法还有名词做了一个解释。...实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法，比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中，Face Alignment使用就是一个基于autoencoder
//github.com/mk-minchul/AdaFace 拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分 AdaFace 简单介绍 低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。 此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。 我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。...关于 AdaFace 更多信息见：https://github.com/mk-minchul/AdaFace 详细信息可以看 AdaFace 的项目，或者我之前的文章，有一个结合作者 代码写的完整的人脸识别的
1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...考虑到苏宁人脸应用丰富的场景，光是线下门店就有几千家，为了降低服务成本，我们采用了“端+云”的解决方案。...同时为了进一步降低成本，通过与摄像头硬件厂商的深度合作，可以将人脸检测、人脸跟踪、人脸最优照采集的算法逻辑放在嵌入式设备，节省服务器的同时也提高了系统的稳定性。 ?...为了解决这些问题，苏宁已经开启基于3D传感器的人脸识别技术的研发。
人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。...本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。...本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台...（四）人脸识别 特征提取是人脸识别的关键问题之一。PCA 是一种数据降维方法，它将数据维数高的样本用尽可能少的特征向量去描述，以达到压缩数据的目的 [9]。...软件设计部分，自动人脸识别的大概过程如下： step1：摄像头采集图像； step2：平滑处理、灰度均衡； step3：图像中的人脸检测与定位； step4：归一化处理，并载入样本人脸库数据； step5
但是，如果你认为现实中的刑侦仅仅依靠人脸识别技术，那么你就已经Out了。不论是在刑侦、公安还是在智能交通领域，你不经意的“Freestyle”（如步态动作等）都能成为AI识别的重要因素。...作为一种新兴技术，“步态识人”将逐步成为继人脸、虹膜识别后又一生物识别的新里程碑。...作为中国步态识别的“国家队”，银河水滴早已将此类技术广泛运用于安防、刑侦、轨道交通及工业识别等诸多领域，“步态识人”的技术红利正在逐步突显。...2.步态识别+人脸识别，构建泛身份识别新模式 那么针对此种情况，是否可以将个人行为特征与生理特征结合起来，以提高识别的便捷度和精确度呢？银河水滴构建的泛身份识别模式为这一问题提供了“最优解”。...基于ARM嵌入式平台的人脸识别方案在主流数据库上达到99%的识别率并可保持实时性；在远距离人脸识别方面，可对普通2K摄像机中25米外的人群进行实时人脸识别。 ?
他们正式对外发布了终端人工智能芯片BM1880，以及基于云端人工智能芯片BM1682 的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端以及基于BM1880的开发板、AI模块、算力棒等产品...基于云端BM1682芯片，比特大陆研发了深度学习加速卡 SC3、智能服务器 SA3、人脸识别服务器 SS3-C3和嵌入式AI迷你机SE3等。...一是基于BM1682的嵌入式AI迷你机SE3, 其尺寸仅为210mm*115mm*45mm，单精度峰值运算力可达3TFLOPS，额定功耗为60W，单台设备便可支持4路动态或10路静态人脸识别。...二是SOPHON 3D人脸识别智能终端，具有极高的安全级别，提供3D人脸识别、声纹识别、语音识别等多重系统级生物识别验证技术, 解决传统生物识别技术因误识率高、非活体攻击,及防伪能力不足而产生的安全性问题...，也是业内业界首款支持多模混合型生物识别的3D人脸识别智能终端。
一、方案背景森林火灾是世界八大自然灾害之一，具有发生面广、突发性强、破坏性大、危险性高、处置扑救特别困难等特点，严重危及人民生命财产和森林资源安全，甚至引发生态灾难。...二、方案介绍基于视频监控技术、网络传输技术、GIS地理信息技术、AI图像智能识别技术等先进技术，结合EasyCVR视频融合平台，对森林防火所有前端感知设备的传输数据进行汇聚管理、智能分析、处理分发、预警推送等...三、方案功能1、AI烟火识别视频智能分析平台内置烟火识别算法，基于深度学习与AI图像识别和处理技术，可对前端设备采集的图像、视频等数据进行实时风险监测与烟火识别分析，根据火灾烟雾火焰特征，可准确识别出烟雾...一方面确保预警识别的准确性，另一方面做到及时预警，做到火情早发现、早处置，降低火灾危害程度，为森林防火工作提供贯穿全流程的预警监测分析服务。...720P/1080P的高清视频传输与播放，支持H.264/H.265编码视频Web直播，视频画面清晰流畅，有利于护林员查看到更丰富、更清晰的监控细节，同时也有利于提升视频智能分析结果的精度，降低烟火识别的误报率
谈一谈嵌入式上的人脸识别 机器识别发展 2D人脸识别 3D人脸识别 AI芯片的崛起 嵌入式AI的发展 目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。...嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。...2D人脸识别 2D人脸识别也就基于照片识别的方式，也就是提取图像矩阵的特征数据，常用的算法有SURF、GFTT等等。...国内的许多人脸识别模块方案，以及指静脉等图像处理采用君正芯片，前期应用比较多。...但是也只是一阵风吹过，由于其内存只有8M，运行人脸识别算法然后做产品方案有点捉襟见肘，所以也变成了一个玩具，让玩家过足了AI瘾。
，再做一些特征的变换；再后来还有基于二维、三维模板做人脸建模的识别模型。...机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...陈继东：除了人脸检测、人脸比对之外，活体检测是最核心的技术，也是所有生物识别里必须要解决的问题。活体检测的算法目前也有很多，一类是纯软件的方法，一类是与传感器相关的解决方案。...然而，对于人脸来说，我们很难用特定的设备部署于手机上，比如红外摄像头目前在手机上普及率就很低。所以我们现在依赖一系列软件算法，包括基于动作交互的识别模型，以及基于图像分析的识别模型。...基于动作交互给用户的体验是眨眼、摇头、张嘴，市场上的人脸活体检测算法大部分是基于这种动作交互的识别模型，可以检测过程中动作的连续性。
在众多模式识别的应用领域中，人脸识别是一项兼具研究价值与应用价值的课题。解决人脸识别的关键在于能否找到一种稳定的，不轻易随着光照、视角、姿态、表情等外部因素变化而变化的，描述人脸身份ID的特征表达。...传统的解决方案主要依赖于人工抽取特征（如HOG、LBP等），但限于底层特征的表达能力有限，难有突破性进展。...立足于在人脸分析领域内的多年深耕与积累，腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术，在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索，最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...不仅如此，UFACE模型也展现出巨大的应用价值，在业务数据集的测试表明，采用UFACE模型进行人脸身份比对，相较非深度方法在同等误识率条件下漏识率降低了50%以上。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。
而跨镜追踪（ReID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足，行人重识别能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。...云从科技本次提出的方案有几大优势（1）结构精巧：该方案实现了端到端的直接学习，并没有增加额外的训练流程，（2）多粒度：融合了行人的整体信息与有区分度的多粒度细节信息，（3）关注细节：模型真正懂得什么是人...之前的局部特征提取的方法专注在基于位置的显著信息提取，导致训练难度提高，同时在复杂场景的鲁棒性并不尽如人意。...云从科技本次的方案不是以堆数据这么”简单粗暴”的方式提高精准度，而是通过对深度学习对行人学习的本质研究，通过设计针对性的网络结构与算法，使得人工智能对行人识别的理解达到一个全新的高度。...「刷脸」是计算机视觉领域的重要的应用，而「识人」将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技作为人脸识别领域的领导者之一，同样对行人识别的技术前景、应用场景、社会价值有极其深刻的研究。
本发明公开一种基于人脸动态情绪识别的检测方法和装置,通过接收终端发送的原始识别数据;对原始识别数据进行识别,得到语音特征数据和人脸特征数据;将语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配,获得语音变化数据...;根据人脸动作信息,基于深度卷积神经网络进行人脸微表情动作检测,获得第一人脸情绪变化数据;根据人脸动作信息,通过静态特征和动态特征进行人脸识别,获得第二人脸情绪变化数据;根据所述第一人脸情绪变化数据、第二人脸情绪变化数据...、所述语音特征时间信息和所述人脸动作信息对所述语音变化数据进行验证,得到情绪识别结果。...本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率。图片
第二是由于光照、年龄、胡须、还有眼镜等等因素，人脸识别的稳定性会比较低。...第三是指纹识别、虹膜识别都有主动性，人脸识别具有被动性，这也是之前 iPhoneX 刚出来的时候，很多人担心不经意被人错刷，或者去误刷支付或者检索等等——弱阴私性，弱稳定性还有被动性，就对人脸识别的商业化应用提出了更高的技术要求...这是我们基于大量的人脸数据训练出一套叫 FMP 的深度神经网络，并且根据线上的数据进行实时返回和调整，不断去识别准确率，这也是我们整个活体检测里一个最重要的技术难点。...我先简单跟大家介绍一下人脸识别的一个基本原理：首先我们会从一幅图片里面去做人脸检测并做出标识，相当于在一张图片里面找到这张人脸，并且表示出整个人脸上的一些基本关键点，如眼睛、眉毛等等。...然后基于这样的表示，在人脸识别里边有两个比较大的应用，我们分别叫做 1：1 与 1：N 的识别。
如果要去做一些交互和感知，必须先恢复三维，所以在识别的基础上，下一个层次必须走向“三维重建”。...*臻识科技联合创始人兼 CEO 任鹏 臻识科技 CEO 任鹏聊了如何打造一款智能相机产品。...算法方面，在嵌入式设备上开发智能相机，第一对于数据多样性、均衡性、场景适应性的把控非常重要，第二芯片方案选型中有巨大挑战。制造方面，供应链是不可规避的问题。...除了看好双目深度摄像头，臻识也在尝试多传感器融合等更多的感知方案。...而针对计算机视觉识别的质量提升方面，还有更多的技术可能性需要去探索。
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