物联网技术在智能门禁上广泛应用，智能门禁发展如何，对智慧社区建设具有重要影响。在过去智能门禁人脸识别效率低，受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现，大大提高了人脸识别效率，及安全性。...离线式人脸识别技术，为智慧社区发展提供了强大的活力。 timg.jpg 不受网络稳定性影响 在线式智能门禁受网络影响大，在人脸识别的瞬间网络不稳定，导致开门失败，影响用户体验。...而离线式智能门禁设备，不需要时时使用到网络，用户在注册人脸时，人脸信息会同步到设备。用户在人脸识别时候，当前人脸信息和设备存储库的人脸信息进行比对，做到高效识别，准确无误。...保证社区居民进出社区，避免使用各种照片、翻拍视频进入社区或单元楼。提高居民便捷性，同时也加强了社区安全性。 智慧社区快速发展，离不开物联网技术。...离线式人脸识别技术发展，给智能门禁如同插上翅膀，智能门禁作为智慧社区重要组成部分，其发展程度也影响智慧社区发展上限。浩邈科技在智能门禁领域，不断开发新技术，给社区居民带来便捷性，体验前沿科技。
人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别，当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启，工作人员进入施工区域，否则不予放行。...2.jpg 智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度，确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率，提升安保级别及规范管理，同时可以大大减轻管理人员的工作量。...施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理，既提高了工作效率，又避免了冒用他人身份通行的行为发生，可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产，还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。...场景模式应用 联动门禁模式 在施工区域入口处部署人脸检测识别系统，当工人要进入工作区域进行工作时，需先进行人脸实名制匹配，否则将无法开启门禁，防止外来人员冒用他们身份证行为，还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况...在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统，不仅方便对施工区域工人进出管理，还可以防止外来人员冒用他人身份通行。真正做到安全生产信息化管理，做到事前预防事中常态监测，事后规范管理，有效预防事故的发生。
因此很多做人脸识别的AI公司会切入到智慧城市、智慧社区和智慧小区中，除此之外还有智慧园区。...AI公司目前并不会过多涉足到IOT领域，他们更多是利用图像识别技术切入到这个行业，主要是做人脸闸机、人脸门禁、摄像头（人脸识别或者视频监控），基于此实现了小区的人员管理并顺带完成了对物业人员的考勤。...系统由于深入住户家中，占据社区和家庭的出入口，智慧楼宇对讲相有三个优点，智能开门功能、访客识别功能以及实时监控功能。...利用生物识别技术与RFID 技术，指纹、密码、人脸、虹膜等开锁方式远远便利于机械门锁。...在电梯轿厢中使用人脸识别时也存在一些问题，比如同时进入轿厢的人较多时，可能人脸摄像头未必能够识别这里面的人脸，此时还需要人工按键。
随着行业信息化建设的发展，越来越多的企业通过实名制进行人员管理，应用人脸识别技术进行管理，助力智慧工地发展。...u=3999883913,1992285547&fm=26&gp=0.jpg 那么，在智慧工地中，人脸识别实名制管理有什么样的应用？...工地进出口，人脸识别门禁管理 在进出口安装人脸识别门禁闸机，对进出工地的人员进行实名制管理。管理人员通过采集员工的人脸等信息录入管理系统，建立人脸库。使用时，人员即可刷脸识别人脸，实时比对确认身份。...人脸识别考勤管理 将人脸识别系统应用到工地考勤制度当中，员工通过刷脸快速考勤，提高考勤效率。也有效提高实名制管理的安全性和可靠性。而且，人脸识别考勤可以避免代替考勤的现象发生，规范工地考勤管理。...工地场景人脸识别应用是智慧工地建设发展的重要应用，助力传统行业升级转型。畅视智能推出人脸识别测温一体机，实现刷脸的同时根据场景需求实现更多功能的应用，在学校、企业、社区更多场景落地应用。
对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展，这个管理难点有可能被攻破。最近，广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口，启用人脸识别系统，对行人和非机动车闯红灯进行抓拍，并且现场曝光。...宿迁公安局交警支队副支队长 夏建设 10个路口装人脸识别 准确率超90% 而对于行人和非机动车闯红灯的行为，交管部门将分别给予20元和50元的罚款。...目前，宿迁已在10个路口安装人脸识别系统，曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为，人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...宿迁在10个路口安装人脸识别系统 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 在山东济南，2017年的数据显示：行人引发的道路安全事故占全部事故的16%；非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。...最近，济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时，若有行人越过停止线，系统会自动抓拍4张照片，保留15秒视频，并截取违法人员头像。
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）。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
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...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。
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:
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
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
社区安全一直以来都是大家关注的焦点，社区设备老化或者管理上不足，给社区安全带来隐患。近年来物联网、人工智能不断发展，在传统安防设备基础上不断改进，开发出了社区智能化产品。...timg (1).jpg 出入口安全守护 在社区出入口设置智能门禁系统，采用人脸识别系统，具有活体检测功能，避免使用照片或者视频来开门。对社区人员进出，进行把控，避免外来人员随意进出，加强社区安全。...社区智能监控 智能安防系统利用了，智能视频分析技术，提供报警信息，智慧监控系统实时监控小区状况。...通过采集住户信息，社区人员进出，摄像头会抓拍，反馈到云端处理进行比对分析，出现异常则发出指令通知社区安防人员，24小时保障社区安全，为社区安全再加一道安全网。...智慧社区在引入物联网、人工智能、云计算等技术后，智慧社区真正走向智能化道路，在改造老小区和建立新楼盘智能化上还有很多功课可做。智慧社区能够带给大家更多惊喜，浩邈智慧社区不忘初心，砥砺前行。
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
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在这个“新城市”中，可以通过网络进行在线购物、远程医疗；可以在电脑前学习课程；人们将生活在“数字家庭”、“数字社区”、“数字城市”之中。...智慧小区就是以互联网为依托，运用物联网技术将家庭中的智慧家居系统、社区的物联系统和服务整合在一起，使社区管理者、用户和各种智慧系统形成各种形式的信息交互，以达到更加方便快捷的管理，给用户带来更加舒适的“...1.2智慧小区的发展 目前，我国住宅小区的建设已发在到了智慧小区的阶段，2009年底，光大集团与中国电信联手打造中国首个数字化信息社区的签约仪式在深圳景湖时代城举行，这次的签约意味着光大集团携手中国电信联合打造的中国首个数字化信息社区正式落户...景湖时代城智慧小区所提供的内容囊括了家居安防、高速上网、视频娱乐、数字社区等多方面数字信息化服务，通过服务的整合，让用户足不出户享受到一站服务的便利与轻松。...智慧小区发展历程 智慧小区系统集可视对讲、家居安防、非接触卡门禁、周界防范、电子巡更、网络化停车场、远程抄表、家电控制、无线安防、远程交互等系统于一体，集成度之高可想而知，所以当之无愧为集成化产品。
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...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...相关资料借鉴可下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1OFf2rWRA1_vKMFuuVpkwGw 提取码：azqj 我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法：LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法..., num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量，默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值
process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'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...99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。...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
,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法：PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后...（降维），再进行数据分析和处理，获取识别结果。...num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数，通常情况下，保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象
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