前段时间有同学在DotNetGuide技术社区交流群提问:.NET做人脸识别功能有什么好的解决方案推荐的吗?今天大姚给大家推荐2款.NET开源、免费、跨平台、使用简单的人脸识别库,希望可以帮助到有需要的同学。
人脸识别在我们的生活中随处可见,例如在大楼门禁系统中,它取代了传统的门禁卡或密码,提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面,人脸识别被广泛应用于监控系统,有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员,提升了安全防范的能力。另外,手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一,它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式,替代了传统的密码或指纹识别。
以上就是完成人脸识别所需的步骤,如果你想在这个基础上,做人脸比对或者身份证校验等拓展功能,可以借助用户的身份证、姓名等信息,再结合第三方的AI服务,比如腾讯云的人脸核身来完成,本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
目前人脸识别开源项目众多,但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多,而最近刚刚开源的face.evoLVe绝对是不容忽视的力量。
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目,以提高你在数据科学领域的技能。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学,代码十分简洁,它使用强制空白符作为缩进,这大大提高了Python的开发效率,使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言,并且Python还有许多强大的开源库,这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能,都有很强的支持能力。
近日,京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库,论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点,不仅方便比较研究不同的方法,还针对实际应用开发了特定功能(如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等)。非常值得关注!
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
本文介绍了基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别的详细步骤和代码实现,包括安装和调用库、实现人脸识别、输出结果等步骤。
今天跟大家分享一款新晋开源的出自香港中文大学MMLab实验室的人脸识别库,其最大特点是支持人脸多任务训练,方便使用PyTorch进行人脸识别的训练、评估、特征提取。
人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务,这里优先总结功能相对齐全的开源项目,再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目,忽略了仅提供SDK的。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域,具有丰富的应用场景和商业化价值,全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
“在未来30年, 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样,我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
不久前,一则新闻引起巨大震动,三年前弑母案中的嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场被抓,有人透露吴谢宇进入机场不到十分钟,警察便找到了他。这场所谓的“完美犯罪”是否完美我们不敢妄下论断,但是带领我们抓捕嫌疑人、走进真相的“天眼系统”,或许并不全是完美。
这次版本升级,从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6,总之就是 666 吧~
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题,让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展,AI 一直渗透着人们的生活,从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中,人脸识别技术应用较为广泛。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速,给生活带了很多便利,这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦,要先排长队,得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章,才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题,那为什么不多设几个口呢?我还专门问了朋友,朋友说都知道排长队体验不太好,不过多开一个口,就要多雇几个人,不但要一直开工资,还要有保险等各类配套的保障类支出,用人成本很高,所以二者只能相互取平衡。
今天给大家分享一个.NET开源(MIT License)、免费、跨平台(适用于 Windows、MacOS 和 Linux )、使用简单的面部识别库:FaceRecognitionDotNet。
AnalyticsZoo是由Intel开源,基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台,能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等,构建基于大数据的深度学习端到端应用。
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目,重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域,通过开源自研的方法,方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来,本项目在业界获得了广泛关注,最近TFace发布了新版本,在优化了原有人脸识别模块的同时,新增了人脸安全模块。
机器学习作为一个领域,正以惊人的速度发展。Github是全世界都在关注的白板。高质量的代码被定期张贴在那无限的智慧板上。
该项目构建了世界上最简单的人脸识别工具,我们可以直接通过 Pyhon API 或者命令行来调用人脸识别程序。该工具使用了dlib 最先进的人脸识别算法,该算法在 Wild 人脸数据集上取得了 99.38% 的准确率。
2015年,现任教皇方济各 (Pope Francis) 访美,他是首次对美国进行正式访问的教皇,还将主持在美国领土上的首次封圣,并在国会发表演讲。时任美国总统和副总统的奥巴马及拜登,分别携各自的夫人,一起在美国安德鲁斯空军基地 (Andrews Air Force Base,也是总统机队“空军一号”的驻地) 迎接了教皇专机的降临。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
目录: 1 AlphaZero-Gomoku 2 OpenPose 3 Face Recognition 4 Magenta 5 YOLOv2 6 MUSE 7 Arnold 8 FoolNLTK 9 Gym 10 style2paints v2.0 1 AlphaZero-Gomoku 用Alpha元下五子棋 项目链接:https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku 这个项目使用Alpha元算法,通过自训练实现玩五子棋。由于五子棋相比围棋或国际象棋简单得多,
在机器学习中,您标注的数据是AI模型的基础,因此选择正确的方式十分重要,建立质检流程,跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速,人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候,比如,科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
---- 新智元报道 编辑:时光 snailnj 【新智元导读】俄乌战争中的士兵人脸识别,是信息战还是心理战? 4月5日,乌克兰副总理Mykhailo Fedorov发布了一条有关「人脸识别」的推文。 推文内容: 「这是俄罗斯特种部队的军官,他在布查(Bucha)、伊尔平(Irpin)、戈斯托梅利(Hostomel)谋杀和抢劫,现在,他正在BL邮局给家人寄送所有偷盗来的物品,尽管还有成千上万这样的人,但是我们会找到每一个凶手。」 今年才31岁的乌克兰副总理Mykhailo Fedorov,同时兼
机器学习领域正在飞速发展。GitHub 是一张举世瞩目的白板,高质量的代码通常被发布在这张充满智慧的无限大白板上。
推荐补充阅读:『Python开发实战菜鸟教程』工具篇:手把手教学使用VSCode开发Python
-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别! 1.找出下面图
选自Github 机器之心编译 参与:路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
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对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
好消息是,AI工程师们逢山开路遇水搭桥,现在——戴口罩人脸识别——这座桥,已经搭好了,而且已经开放了。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道,现在的主要研究方向
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
人工智能技术的飞速发展给各行各业都带来了深远的影响,AI已被视为企业提升运营效能、应对市场竞争的必经之路。然而对于一些企业而言,让AI真正实现落地和应用,并且创造价值,仍是一件需要努力的事情。
github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
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