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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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人脸识别

1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    AI赋能智慧楼宇，如何实现多场景下的精细管理？

    2、业务架构 三、如何管理 1、人员管理 1）楼宇人员 将人脸检测、人脸比对及识别、人流量统计等功能，结合人脸门禁、闸机、摄像头等，实现楼宇人员出入限制、考勤、实时监控、移动轨迹等多方面的楼宇人员管理功能 人脸门禁：使用人脸识别摄像头，实现人脸验证+门禁联动，高效管理楼宇人员的出入，防止陌生人进入楼宇，弥补人工监管的不足。 移动轨迹：基于楼宇摄像头及闸机门禁等智能设备，利用人脸比对识别，可实现人员的历史活动轨迹记录和查询。 人脸检测：对电梯内智能摄像头采集的图片、视频进行实时监测，可实现多人脸检测与抓拍、人脸比对与识别等。 2) 智慧安防 平台集成视频监控、智能识别、入侵检测、楼宇对讲、智能告警等安防能力，基于楼宇各区域的智能摄像头及传感器，实现人脸检测与抓拍、危险行为识别，如非法入侵、偷盗、可疑人员徘徊、危险区域闯入等，

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    基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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    陈新宇：CKafka在人脸识别PAAS中的应用

    所谓计算机视觉 所谓计算机视觉分为几个方向，从处理的东西来讲，可能有图片，有视频；从R识别的方向来讲，有识别人脸和识别人体，以及识别物体，但是能在工业界创造价值的，现在来说基本上是车在安防的场景里边的应用 产品经理或者是很多人想方设法收集ID，包括这种账号系统，手机的IMEI，包括wifi热点来收集账号跟数据的关系，我们要做的pos平台也是一样的——不但要识别出脸和脸上的身份，比如说这是一张男生的脸，还是张女士那脸 ，不用识别它是一个笑着的表情，还是一个不是很开心的表情，而主要是识别出这个人是谁，持续的跟踪或者持续地识别出这是一个人，这个人它属于一个ID的时候才会创造出价值来。 我们接到的任务，是一堆输入，包括存量的抓拍机，或者是我们自己的公司做的机器人产品，和我们之前在安防行业做过的AA推理病情和比率的引擎，识别人脸和比对人脸相似度的的引擎。 kafka在人脸识别PAAS中的应用.compressed.pdf

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    云天励飞王孝宇：持续不断的产品和商业创新是AI公司的核心竞争力 | 镁客请讲

    技术与商业拓展之路 讲究相辅相成 类似国内的计算机视觉科技公司，云天励飞也是从人脸识别开始做。 而现在，当众多公司开始将重心及时转向自动驾驶、新零售等应用场景方向时，云天励飞依然坚持以人脸识别为重，并辅以发展其他技术，以从安防领域扩展开来，去探索新的方向。 ? “我们现在主要在做动态人脸识别。 而之所以看重人脸识别，是因为人脸可以带来太多的应用。当知道人脸信息，你就可以基于此做任何商业模式的探索，这就是人脸在识别应用中先起来的原因。” 如安防领域，知道你的人脸，就可以追踪你的行踪。” 当然，在人脸识别的基础之上，云天励飞同时也在物体识别、图像三维建模、AI芯片等多项技术维度上进行技术方面的研发。 比如说我们的人脸识别，我们有谷歌以前的负责人在这边做；商业方面，我们有谷歌直接回来的专职人员在做；而且我们有专业做芯片的团队。”

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    face++人脸识别

    该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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    What-人脸识别？

    起飞 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 ，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用 技术方向 人脸识别 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。 人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

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    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 7 检测视频中的人脸 import cv2 as cv def face_detect_demo(img): # 将图片灰度 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

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    人脸识别demo

    我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 在人工智能的范畴内有两个方向：计算机视觉、自然语音处理(NLP,国内外也有人称NPL)。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    旷视科技产品总监李晨光：详解人脸识别的应用场景（含PPT）

    此外还有我们常见的智能机器人、虚拟私人助手、语音翻译、视频内容自动识别、推荐引擎和协助过滤算法等。 其中旷视科技专注的人脸识别技术属于机器视觉的范畴，下面先讲一下什么是机器视觉。 实际场景举例 人脸识别在服务机器人中的应用 随着人脸识别技术和机器人上下游制造产业链的不断成熟，未来人脸识别应用在机器人身上也将是一大趋势。 与旷视科技合作的机器人公司神州云海发言人沈剑波透露： 我们把旷视的机器视觉集成到银行服务机器人中，为银行提供客户识别（识别出 VIP 客户，然后提示工作人员提供更优质的服务）、业务引导、自动巡视、用户画像等 未来该类机器人也会在酒店、机场、餐厅与消费者见面。 人脸识别在楼宇中的应用 除了上述商业化场景外，人脸识别技术也渗透在商业楼宇的各个角落： ? 基于人脸识别技术，供应商可为商业楼宇提供访客登记、门禁识别系统、陌生人提醒、VIP 贵客迎宾、考勤管理、企业CRM系统集成、展会签到等。

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    视侦搜索超级搭档 人脸步态双剑合璧

    常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别，前两个仅能节约部分浏览时间，无法找出线索；人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。 近年来，人脸识别技术的飞速发展，为警务视频侦查带来了颠覆式、跨越式的发展，其具体应用也已渗透进日常生活的各个领域，机场、火车站、地铁站、小区、公安等随处可见，人脸识别技术可以从海量视频中快速的刻画出嫌疑人的时空轨迹 人脸识别技术被称为“21世纪十大人类生活”的革命性技术。4月21日，涉嫌弑母的北大学子吴谢宇归案，也得益于人脸识别技术的精准识别。 据报道，从吴谢宇在机场露面到民警对他进行盘查抓捕，不过十来分钟。 那么，在视侦领域，如果遇到嫌疑人刻意伪装、遮挡而无法精准识别人脸的情况，该怎么办呢？难道要回归原始的人眼分辨？别急！ 人脸识别侧重于近距离精准识别，步态识别则可以包揽远距离无脸识别，如今天网恢恢，人脸识别、步态识别双管齐下，双剑合璧，让视侦搜索如虎添翼，让犯罪嫌疑人无所遁形。

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    姚期智领衔机智见证团，首次亮相人工智能挑战类节目

    首期节目：聚焦人脸识别，林宇辉VS“御眼重明” 第一期将聚焦当前最火热的人脸识别技术。 山东省公安厅首席模拟画像专家、国际科学鉴定协会画像专家林宇辉将作为最强人类检验员出场，与顶尖人脸识别人工智能项目云从科技“御眼重明”进行三轮比拼。 “御眼重明”存储了1000万人的2亿余张图片，人脸识别度超过90%，并能实现跨年龄人脸识别，目前已在银行柜台、机场安检等多个领域投入使用。 识别、还原节目组给出人脸图像只是比拼的环节之一，最终目的是通过还原的人像，在现场10对年龄相近的父母中选出真正的父母。 面对如此高难度的比拼，林宇辉和他的点阵画像法有何特别之处？ 撒贝宁和江一燕将在节目现场在36面冰屏中发出童年照片，亲身体验模拟画像专家林宇辉和顶尖人工智能“御眼重明”的人脸识别技术。 在后续节目中，中科院院士、亚洲首位图灵奖得主姚期智也将亮相。

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    OpenCV人脸识别之三：识别自己的脸

    本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理 》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸的向量容器 vector<Rect> faces(0);

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    Android 人脸识别之人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测，使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。 人脸识别，我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸识别 （FR引擎） 当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。 第三步： 经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ，并且将人脸特征信息保存到本地，这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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    【AIDL专栏】乔宇: 面向复杂行为理解的深度学习模型及应用(附PPT下载)

    由于视频中包含行为人、视角、背景、运动、遮挡等复杂的变化，非受控条件下行为识别一直是极具挑战的问题。本次报告将介绍视频行为分析与理解的最新进展以及乔宇老师课题组近年来开展的一些工作。 人脸识别与理解 人脸识别是今年来研究活跃的领域，得益于人脸数据集规模不断增大。同时数据的增多也带来新的挑战，如遮挡，姿态变化，光照变化等影响因素增加了任务难度。 ChaLearn2016比赛中要求在人脸图像中识别出性别，微笑表情，配饰等内容。 性别的分类与人脸识别密切相关，人脸不同部位对于性别和表情的表达重要性不同。 在这个发现的基础上，乔宇老师团队提出的算法先利用VGG16作为基础网络进行人脸识别，然后将人脸剪切出来，在针对具体任务的不同网络中进行fine-tune。 ? ?

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    【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

    上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。 类似地，Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据，训练更简单，推理所需要的参数也更少。 对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。 含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。 利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。

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    NodeJS人脸识别(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作，http请求我们也已经进行封装，下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的人脸识别功能了。 首先我们一样先调取人脸检测接口试试水： 人脸检测接口： 我们先来看看文档对该接口的介绍： ? 3.实现人脸识别功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法，而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结： 其实人工智能基于前人的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。 人脸识别系列文章到本篇就结束了，有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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    NodeJS人脸识别(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，搜索，检测功能。可以看到其实抛开用户量不说，其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？ 这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别本质就是为了提升用户体验，降低操作复杂性，所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE ，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。） 到这里其实SDK关于人脸识别的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口，必须账户进行企业实名认证才有权限调用，在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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