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    照片能骗过摄像头吗?人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    在腾讯优图实验室了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。...光线活体技术,为“刷脸”提供安全保障 一个简单的假设:拿着一张照片能不能骗过摄像头? 答案是肯定不行。...现有的人脸识别/验证中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时,会采用“摇头”...(我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷脸”,提示验证失败) 腾讯优图表示,这个新的方法通过光线的变化,可以恢复出一个3D的信息,原理也是结构光的思想。...必须要有一个主动能够发射光线的光源,然后发射出去,发出去之后,然后光会在这个物体的表面发生反射,然后反射的光线,然后我们再拿一个传感器,可以说就是摄像头,对这个光反射回来的光线进行处理,就像你拍下了一张照片这样

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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)

    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

    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。...image.png (3)图片被旋转却无exif信息。当图片存在旋转,而且没有exif信息来保证照片整体保持正向,会导致“图片中没有人脸”的。...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。...这里建议一旦出现badcase,可以多试下其他照片,例如换个角度、换个背景、甚至换个手机(之前遇到一个前置摄像头自带超强美颜的手机,无论怎么拍摄都无法识别出人脸,最后换了个手机拍摄,解决问题)。

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    【对二寸照片的摧残】一:人脸马赛克

    一:前言废话 前两天在CSDN刷到个上首页推荐的利用python进行二寸照片换底色的博文,然后看着我丑不拉几(帅出天际)的二寸平头小照片,我也忍不住了。...他们都说我拍的像刚从监狱出来一样,所以坚-决-不-露-脸- 今天整个流程的效果代码还没做完,但为了达到我暑期日更的小flag,今天就分享下如何给照片人脸打码。...二:程序如何检测到人脸 人脸的识别当然方法很多啦,尤其是二寸照片这么简单直接的类型。...不过实在没必要人脸检测,可以再观察下照片: 除了背景的蓝色就是衣服的白色后者头发的黑色还有皮肤的黄色,所以很好区分的嘛,可以利用直方图反投影,关于直方图反投影不清楚的可以点这篇:唉,再再再学一下直方图...:直方图反投影 int main() { //【1】读取原图片以及投影模板 Mat srcImage, dstImage; srcImage = imread("肖像.jpg",33);

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    新型神经网络可从单张照片识别人脸

    俄罗斯国立高等经济大学(HSE)研制出可从单张照片识别人脸的新型神经网络。 借助于深度神经网络,俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法,能够从视频中识别出人的身份。...该方法不需要大量的照片,并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。 面部识别技术在过去几年中发展迅速。...现在,可以更容易地访问越来越多的照片数据集,并将这些数据集用于训练神经网络。对于受限的观察环境(具有相同的面部方向、照明等因素的照片),算法的准确性早已达到人类面部识别的能力水平。...而这些照片本身是在不同的时间(从20世纪70年代到21世纪10年代)和不同的地点拍摄的。 这种新方法的实质是利用参考照片的相关性信息,即它们之间的距离或差距。...研究人员还开发了一个Android应用程序原型,用于确定照片和视频中人物的年龄和性别。对照片库的分析能够实现对用户社交活动程度的自动评估,并识别用户的亲密朋友和亲戚。

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