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人脸到底是怎样识别

不讲废话,直接看技术: 人脸识别流程 人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤:一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库,二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选 根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分,即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。 人脸检测重点关注以下指标: 检测率:识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高,检测模型效果越好; 误检率:识别错误的人脸/识别出来的人脸。 基于几何特征的识别方法是根据人脸面部器官的特征及其几何形状进行的一种人脸识别方法,是人们最早研究及使用的识别方法,它主要是采用不同人脸的不同特征等信息进行匹配识别,这种算法具有较快的识别速度,同时,其占用的内存也比较小 深度学习在人脸识别上有 7 个方面的典型应用:基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法,深度非线性人脸形状提取方法,基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模,有约束环境中的全自动人脸识别,基于深度学习的视频监控下的人脸识别

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人脸识别技术的发展前景是怎样的?

人脸识别技术的发展前景是怎样的? 智能时代已悄然到来,"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下,"刷脸"办事正愈发常见。 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识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 2014年是我国人脸识别技术的转折点,使人脸识别技术从理论走向了应用,2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点,"刷脸"时代正式到来。 目前,从我国人脸识别技术应用来看,主要集中在三大领域:考勤门禁、安防以及金融。 考勤门禁:通过扫描人脸独一无二的特征,从而进行识别,目前技术层面已突破昼夜光的影响,能在自然状态下进行准确识别

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    ·极简安装Dlib人脸识别

    [深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Miniconda 使用conda指令来安装Dlib库,使用Miniconda与Anaconda都可以,我习惯用Miniconda 推荐使用清华源,下载安装,选择合适的平台版本。 .jpg') print(paths) for path in paths: img = imread(path) dets = detector(img) print('检测到了 %d 个人脸 pip install imageio 输出结果 ['faces\\f1.jpg'] 检测到了 1 个人脸 - 0:Left 270 Top 128 Right 912 Bottom 770 原始照片

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    人脸识别等海量小文件场景,需要怎样的存储?

    在智能安防领域有很多典型的海量小文件场景,人脸识别就是其中之一。人脸识别的基础原理,就是通过将摄像机拍摄的图片与视图库进行比较,如果匹配则命中。 金融业务不仅有大量原始票据通过扫描形成图片和描述信息文件,还有电子合同、签名数据、人脸识别数据等。 海量小文件案例实践 据深信服透露,南方某市公安反恐工程项目采用了深信服分布式存储进行智能安防的数据存储,其中涉及到3.5PB的视频存储以及数十亿级别的人脸识别的海量小文件存储,是一个典型的大文件与海量小文件混合存储的场景 得益于深信服在海量小文件的性能优化,使得EDS平台能够从容应对大并发的人脸识别系统,并且满足后续针对原始图片数据的二次挖掘应用。 ?

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    Pytorch安装及学习人脸特征点识别

    Pytorch学习 0.说在前面1.pytorch安装及测试2.pytorch官网学习3.作者的话 0.说在前面 继续cs231n的课程,我们学习到pytorch,这里给出安装过程及pytorch基本使用 1.pytorch安装及测试 检查cuda版本 ? Pytorch官网下载 ? 输入官网下载命令 测试 输入 import torch torch. __version__ 输出 '0.4.1' 测试cuda可用性 输入 torch.cuda.is_available() 输出 True 2.pytorch官网学习 【安装包】 学习官网实例, 需要安装scikit-image包,安装方式如下: pip install -U scikit-image 【导包】 from __future__ import print_function, division

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    Ubuntu安装Opencv记录(附人脸识别和人眼识别例子)

    0x00 前言 和朋友聊了一下人眼识别的东西,自己动手来实验一番。 0x01 安装步骤 环境 Ubuntu 14.04 虚拟机 Opencv 3.1.0 下载 官网:http://opencv.org/ 国内的一个下载地址:http://blog.csdn.net/ 执行下面这个安装命令就行 1 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62 识别人脸 新建一个目录,找到源码里面的sample中的例子,copy过来。 人眼识别 就是换了一个xml文件…… 1 .

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    扫脸开屏只要百分之一秒,iPhone 8的人脸识别速度有点牛

    最新消息显示,iPhone 8配备的人脸识别系统,只需要百分之一秒的时间即可完成。 ? 众所周知,苹果现在一直使用的是Touch ID指纹识别系统,不过很多消息源都在暗示这次他们选择用人脸识别来取代指纹识别验证,而且传闻苹果也已经解决了既有人脸识别所带来的技术问题。 比如当手机倾斜的时候,前置摄像头无法正对着用户的脸部,从而造成人脸识别失败,苹果现在甚至可以让手机在平放的状态下,依然准确完成面部识别。 同时,据《华尔街日报》报道,iPhone 8的人脸识别还整合了红外功能,即使在黑暗或光线弱的环境中,依然可以正常工作。 至于外界的猜测是否准确,iPhone 8的人脸识别技术达到了什么水平,9月就可以揭开神秘的面纱了,我们可以拭目以待。

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    『开发技术』Windows极简安装使用face_recognition实现人脸识别

    face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。 此项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。 但对小孩和亚洲人脸识别准确率尚待提升。 2).人脸比对(识别人脸识别原理其实很容易理解,就是对人脸提取特征,再对特征进行相似度(或者距离比对),最后选取合适阈值来判断是否为同一人 代码一,两张刘亦菲照片:输出 [True] import

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    这一届年轻人,开始怀疑AI只是卖货套路了

    △ 独创的超分算法,夺得CVPR 2020榜一 而且其中的不少AI技术,是有据可查的专利—— 例如,“人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质”中,基于参数化人脸模型的实时3D稠密关键点检测与3D人脸网格重建 再比如,OPPO用户发现,自己的手机放置于桌面,目光所至屏幕点亮,目光移开屏幕又熄。颇有王阳明“你未看此花时,此花与汝心同归于寂”的哲学意味……在日常场景中也非常实用。 △OPPO创始人兼首席执行官陈明永 在OPPO研究院,新技术立项和选择,会有“终极使用设想”——会大致以怎样的方式给用户带来怎样的体验提升? 这种标准下,有些功能很小,但用户刚需时很爽,就做。 又例如,已在OPPO商店上线的《表情包大作战》小游戏,能用AI算法同时识别多个人的表情,一起参与游戏,迅速拉近亲友同事伴侣间的关系(手动狗头)。 ? 在OPPO研究院搞创新会是怎样的体验? 这位OPPO副总裁、研究院院长说,因为OPPO的理念就是如此,如果公司上上下下都是这样,就不会有纠结。

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    学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现人脸识别

    在本文的最后,你也可以开发一个人脸识别程序来识别图像中的人脸!!! 人脸检测概述 如果机器能够在没有人工干预的情况下自动检测图像中的物体会怎样? 示例:当单击朋友的照片时,内置人脸检测算法的相机会检测人脸所在的位置并相应地调整焦距。 人脸识别概述 一般来说,人脸识别是一种通过人脸识别或验证个人身份的方法。 首先,让我们看看我们需要哪些库以及如何安装它们: 1.OpenCV 2.dlib 3.人脸识别 OpenCV 是一个视频和图像处理库,用于图像和视频分析,如面部检测、车牌读取、照片编辑、高级机器人视觉等 首先,在安装face_recognition之前记得先安装dlib库。 使用 OpenCV 的任何人脸识别应用程序的输出将如下所示: 84749MzU1MTA4Mw.jpeg 要安装 OpenCV、dlib 和人脸识别,请在命令提示符中键入以下代码段。

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    AI+安防,怎样引领安防行业的变革?

    而且纵览目前的安防行业,可以与AI相联系的核心技术就是人脸识别人脸识别在安防行业中的应用显得越来越重要,它不但能够通过人脸识别技术快速地找到你想要找的人或车辆,而且最重要的是能够在预防安全方面起到非常重要的作用。 也就是说,目前AI在安防领域的应用主要是通过车辆识别人脸识别、大数据和视频结构化技术等进行作用的。 刚刚我们说了AI是怎样在公安系统中落地应用的,实际上它在其它领域也是比较落地的,不如在物流、医疗、金融和教育,那么我们就与金融界的银行为例,现在当我们去银行办理业务时,通常全程都是自动柜台机办理的,而其中一部就应用到了人脸识别技术 在马云的“刷脸支付”兴起之后,人脸识别技术就渐渐成为了热点,各大新闻媒体有不少宣称“人脸识别新技术准确率达99%,比肉眼更精准”的报道,然而事实上根本就不是这个样子。

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    懂点人脸识别知识

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点: 一、人脸识别技术的简单认知 二、人脸识别的应用场景 一、人脸识别技术的简单认知 我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的,首先我们了解下人脸识别的大致流程 ? 当然除了这些方式外常规采集的方式大致有几种:摄像头、人脸照片、视频录像。 摄像头采集是我们预先安装在门店各个位置的,一般人脸识别企业会帮助商家确认摄像头的安装位置,以便获得更高质量的照片。 但是随着人脸识别的场景增加,我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。 5.活体鉴别 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片 二、人脸识别的应用场景 了解了人脸识别的基本原理,我们再看看人脸识别能运用到什么场景中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,人脸认证用来门禁和手机解锁等。

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    云领域也要打起来了!2016 “云”属谁家?

    只要打开滴滴出行APP,就能看到腾讯云的大幅开屏广告,连icon和红包腾讯云都给承包了呢。 腾讯云推出了支持 VR 行业的云计算服务方案,首先与游戏场景结合,提供更高的计算性能、对象存储服务、万象优图人脸识别、甚至是语音识别能力。

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    安全AI挑战者计划,邀你共同成长为DL时代的「模型黑客」

    算法工程师熟悉各种机器学习算法,而白帽黑客了解怎样攻击各种系统,两者结合下,阿里安全团队就特别关心怎样找出目前机器学习算法的漏洞,并构建更鲁棒和安全的 AI 系统。 什么是人脸对抗识别 第一期挑战赛主题是人脸对抗识别,通过对抗样本攻击人脸识别模型,并期待系统识别错误。 人脸识别一般分为检测和分类两部分,其中第一步会检测人脸的特征点,并做对齐以令人脸在图像块上的朝向、和位置都比较统一,然后第二步才是在对齐的基础上做分类。 如果对抗样本没成功欺骗人脸识别系统,那么扰动量直接设置为最大;如果成功地骗过识别系统,那么就计算对抗样本与原样本之间的 L2 距离,从而确定扰动量。 所以怎样才能欺骗人脸识别系统? 阿里安全表示,与通用的图像分类模型不同,人脸识别模型会比较关注人脸关键点,因此选手也能从这个角度出发构建新的攻击方式。

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    用FBI通缉犯照片集,考验亚马逊人脸识别,意外发现了隐情

    自从亚马逊的人脸识别系统Rekognition,把28位美国议员认成了罪犯,他们就决定亲自实验一下。 不过,BuzzFeed测试的不是这套系统,而是同属亚马逊的一个名人识别AI。 毕竟,后者作为严肃的人脸识别AI,设定里就包含了执法用途。 为了强调两者的差异,亚马逊甚至表示,名人AI根本不是人脸识别系统,它和Rekognition在模型的结构上,就有明显的不同。 亚马逊还表示,大家不用在意名人AI给的置信分,因为真正的人脸识别系统,打分的规则是完全不一样的。 特意不写清楚? 这样,问题又来了。 可置信分数到底是怎样得出的,代表怎样的含义,亚马逊从来没有解释过。 Kroll说,让外界产生那么大的困惑,这是亚马逊自己选择的。 如果公司愿意透露更多的细节,比如系统是如何开发,或如何运行的,那么针对亚马逊人脸识别技术的质疑和困惑就会少一些。 如何解读置信分?

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    36小时,造一个亚马逊无人商店 | 实战教程+代码

    上面这段视频,展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问,一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在,挑战来了。 △ EZShop的六大组件 量子位来分别介绍一下他们用到的些模块: Kairos人脸识别API 这是EZShop的一个基本组件,能够识别、存储特定的人脸信息。 在实际应用中,自己用TensorFlow搭一个人脸识别应用可能比用这种API更好,但是36小时hackathon嘛,API挺好用的。 △ 货架 在货架上,三件商品并排放着,中间的塔上安装监控摄像头(就是图上那个手机),两排商品后边还装有超声波传感器。 出入口的摄像头 在商店的出口和入口,这个小组使用了Android手机作为面部识别摄像头。 两部手机被安装在一个三脚架上,分别冲着相反的方向,一个方向用来识别入店的顾客,另一个方向用来识别出店的顾客。

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