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OpenCV人脸识别之三:识别自己的

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——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。 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。 5、如果人脸是自己的,显示自己的名字。

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    “鱼识别”助力渔业管理

    据美国政府计算机网站(GCN)报道,为了监测包括北太平洋和东白令海在内的约三百万平方英里海洋中的鱼类资源,美国阿拉斯加州渔业科学中心开始使用面部识别技术(更准确地说是“鱼识别”),根据鱼的面部特征来识别鱼类 它监测诸如位置、时间、压力传感器和射频识别标签读数等外部传感器,然后基于传感器输入,与一个或多个视觉盒通信进行图像捕获、管理远程开/关电源、时钟同步以及启动和停止图像采集。 新的设备能以非常高的分辨率和非常高的每秒帧速率进行图像捕获,此外需要开发一些面部识别算法来识别特定的鱼类并将该数据存储在视觉盒中。 科学家将视觉盒带回科学中心进行数据分析。

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    python猪识别_一种猪识别方法与流程

    技术实现要素: 本发明的发明目的是,针对上述问题,提供一种猪识别方法,通过人工智能的技术对猪进行识别,确认猪只的身份,建立猪只的图片识别库,解决了现有技术缺乏猪识别技术的问题。 通过使用摄像头采集猪只的视频源数据,利用程序将该视频源数据转化成图片源数据,再通过Tensorflow系统训练识别的模型,通过该模型实现猪的自动识别,可识别的数量大,识别准确率高。 系统训练识别的模型,通过该模型自动识别,可实现全自动实现猪识别,建立了猪识别方法,可以识别的身份信息,为养殖者掌握每头猪只信息提供便利;通过该模型可识别的猪只的数量规模大,识别准确率高 3、通过猪图片和标注的坐标信息,细化识别区域,提高识别的准确率。 4、有效的猪图片包括正图片和侧图片,可以进行多方位的猪识别,降低识别误差。 步骤S4,步骤S61和步骤S62中的有效的猪图片包括清晰的正图片和侧图片。 将步骤S62保存为有效的猪图片调用卷积神经网络结构识别模型计算获得的猪图片,识别出猪只身份ID。

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    人脸识别?谷歌宣布:狗也可以识别啦!

    2016年, iOS 10 系统发布了自动人脸识别分类功能,自带相册能识别你的照片库中的朋友、家人,并自动作出分类。但其实在 2015年,Google Photo就已经上线了人脸自动分类功能啦。 例如,你可以用“一个月前的照片”作为关键词搜索,它就能将一个月前的照片归类管理在一起;又或者你可以搜索“狗狗”,它就能识别所有包含狗狗的照片,供你查看。 令人意想不到的是,近日Google Photo 团队宣布,小动物的也能识别和分类了!这说明, 你们家的主子和你经常云撸的猫猫狗狗们的照片, Google Photo 都能帮你自动归类整理。 在没有人工干预的情况下,机器基于原始数据产生了简单的智能,能够做基本的判断,今天语音、图像等内容的识别就是在这样的指引下学习的。 Google希望能借此开发出全新的人工智能技术,彻底改变图像识别、语言识别等更多领域。~

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    掰了,AI“看识别为你推荐个性服装?移动支付升级变身智慧时尚!

    掰了,AI化身导购“看”推荐个性服装。今日,微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作,全国首次推出人脸智慧时尚店。 人脸识别+精准推荐 会员购物“无需手机” 全新的智慧门店时尚购物体验模式是这样的:用户进入人脸智慧时尚店后,可在智慧试衣间屏幕前进行“刷”,并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付,成为人脸识别会员 当会员再次站在智慧试衣间前“刷”时,微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心,结合绫致商品库,向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。 结账时,会员用户可在人脸识别会员收银台上,再次进行刷认证身份,并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机,仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益,享受快速便捷的 “无感”购物体验。 在购买环节,可通过腾讯优图团队提供的人脸识别算法进行会员识别,以及微信支付团队和腾讯社交广告团队提供的精准推荐算法享受个性化推荐。

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    人脸识别系列一 | 特征

    人脸识别的需要的数据集可以自己制作,也可以从网上免费下载。我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库,不得不说,我是在CSDN下载的这个库,花了我7个金币来着。 人脸识别 OpenCV有3种人脸识别算法,Eigenfaces,Fisherfaces和Local Binary Pattern Histogram。 这几个算法都需要对图像或视频中检测到的人脸进行分析,并在识别到人脸的情况下给出人脸类别的概率。我们在实际应用中可以通过卡阈值来完成最后的识别工作。 就调用特征法开始拟合数据,然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。 特征法原理 还记得我们前面讲的机器学习算法之PCA降维吗?特征法就是利用PCA算法。如果把我之前讲的那篇文章弄懂了,这都是不是事了。

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    还是指纹识别,thats a question

    所以指纹识别技术真的要在面部识别大热的势头中死去吗? 指纹识别原理 指纹,由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。 小编的话 指纹识别虽在人脸识别的火热下稍显暗淡,但已经发展成为较成熟的识别方式。 而加入了深度学习和活体检测技术的指纹识别,在提升精度和增强防伪性能的同时,也加大了攻击的难度和代价,指纹安全性能的提升也在很大程度上助力其走向更大的应用空间,其与人脸识别等其他生物识别技术的竞争还有很大的不确定性 不知道未来的指纹识别技术会发展成为什么样的存在?

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    Facebook超的人脸识别能力

    这一人工智能领域包括使用模拟神经元网络,来学习在大规模数据中识别某些模式。 “通常不会有这么大的进步,”雅尼夫·泰格曼(Yaniv Taigman)说。 Facebook的新软件名为DeepFace,执行的任务被研究人员称为“面部验证”,而不是“面部识别”。面部验证是指认出两张照片中相同的面孔,而面部识别是指认出面孔的姓名。 不过泰格曼说,一些基础技术可以用来解决面部识别的问题,这样就能在用户标记新上传的照片时,提高Facebook建议的准确性。 然而DeepFace仍然纯粹是一个研究项目。 它会首先纠正面部的角度,令照片中的人脸朝前,使用的是一个“普通”朝前看的的三维模型。随后采取深度学习的方法,以一个模拟神经网络推算出调整后面部的数字描述。 如果DeepFace从两张不同的照片得到了足够相似的描述,它就会认定照片展示的是同一张

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    人脸识别经典算法:特征方法(Eigenface)

    特征方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。 这些特征向量如果还原成像素排列的话,其实还蛮像人脸的,所以称之为特征(如下图)。图里有二十五个特征,数量上和训练图像相等只是巧合。有论文表明一般的应用40个特征已经足够了。 论文Eigenface for recognition里只用了7个特征来表明实验。 ? 步骤五:识别人脸。OK,终于到这步了,别绕晕啦,上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。 首先考虑一张新的人脸,我们可以用特征对其进行标示: ? 其中k=1,2...M,对于第k个特征uk,上式可以计算其对应的权重,M个权重可以构成一个向量: ? perfect,这就是求得的特征对人脸的表示了! 那如何对人脸进行识别呢,看下式: ? 其中Ω代表要判别的人脸,Ωk代表训练集内的某个人脸,两者都是通过特征的权重来表示的。

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    Facebook超的人脸识别能力

    这一人工智能领域包括使用模拟神经元网络,来学习在大规模数据中识别某些模式。 “通常不会有这么大的进步,”雅尼夫·泰格曼(Yaniv Taigman)说。 Facebook的新软件名为DeepFace,执行的任务被研究人员称为“面部验证”,而不是“面部识别”。面部验证是指认出两张照片中相同的面孔,而面部识别是指认出面孔的姓名。 不过泰格曼说,一些基础技术可以用来解决面部识别的问题,这样就能在用户标记新上传的照片时,提高Facebook建议的准确性。 然而DeepFace仍然纯粹是一个研究项目。 它会首先纠正面部的角度,令照片中的人脸朝前,使用的是一个“普通”朝前看的的三维模型。随后采取深度学习的方法,以一个模拟神经网络推算出调整后面部的数字描述。 如果DeepFace从两张不同的照片得到了足够相似的描述,它就会认定照片展示的是同一张

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    识别!人工智能还能这么玩?

    黑马程序员视频库 传智播客旗下互联网资讯、学习资源免费分享平台 说到AI人工智能,很多人都会想到人脸识别,毕竟这是现实生活中接触最多的人工智能产品。只要轻轻一扫,就能获悉你的全部信息。 ,已经成了人的第二身份证。 以前播妞潜意识的认为,这些识别都是跟人类活动相关的。但你可能想不到,人工智能不仅仅可以用来识别人脸,还可以识别。 而现在通过“猪识别”技术,可以识别每头猪的“身份信息”,从而调取其重量、生长周期信息,从而实现更为精准地自动投喂,试图将同一栏猪出栏时的体重差异尽可能地缩小。 另外,智能识别技术还能监控猪的健康。 智能养殖解决方案的核心则是利用人工智能技术所研发的“神农大脑”。简单地说,“神农大脑”里保存了专业的养猪知识,能够在各类情形中自主作出判断。

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    汪星人出门也靠?狗识别技术可识别化妆后的汪星人,准确率99%

    新智元报道 来源:cntechpost 编辑:雅新 【新智元导读】从人脸识别到狗识别,图像识别技术正如火如荼地开展。 人脸识别技术正如火如荼地开展,狗识别技术也不甘落后。 就在这周,支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术,将根据鼻纹信息创建宠物电子档案,主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。 测试者带来两只与翠芳面部相似,同为9个月大的柴犬,来进行「撞测试」、「化妆测试」。 ? 拍照识别后,这项宠物鼻纹识别技术正确识别出了翠芳。 ? 化妆之后还能被识别出来吗? 狗识别技术:汪星人出门在外也靠 众所周知,养宠物是需要为宠物建立档案,而目前芯片植入宠物是国内主要给宠物建档的方式,有时芯片植入难度大,宠物体验不佳,更是让主人心疼不已。 而我们知道,狗识别和人脸识别技术都是通过深度学习,多次训练实现的。这不仅需要消耗大量的时间,同时其成本也是高昂的。 爱喵的铲屎工表示,「啥时候能有猫识别?」 ?

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    开屏只要百分之一秒,iPhone 8的人脸识别速度有点

    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。 另外,如韩媒所报道的,三星在为苹果生产显示屏的时候,透露其面部识别速度为百分之一秒。 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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    AI换无法识别?这里有个方法

    选自arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频换,且逼真程度很高, 比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。 最著名、最广泛的身份编辑技术是换(face swapping)。这些技术流行的根源在于其轻量级特性,方便在手机上运行。 与改变表情不同,身份操纵方法将一个人的换到另一个人的面部。因此,这个类别又叫换。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用,这类技术变得流行。 DeepFakes 也可以换,但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行,但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练,这非常耗时。

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    【AI资讯】深度学习的识别能力,不只“刷”?

    01 美国警方启用亚马逊面部识别系统 亚马逊在2016年底发布了计算机视觉系统RekGoNeNe。此后不久,该公司开始向警方部门推广其作为打击犯罪的工具。 奥兰多警局局长约翰米娜提供了该市面部识别项目的新细节。米娜在接受当地媒体采访时表示,现有系统仅限于基本测试,并没有全流量开放,并针对舆论质疑的隐私和潜在歧视等质疑给出正面回应。 准确锁定、捕捉到他的,是“天网工程”人脸识别系统——演唱会在正对着检票口的地方增设了几个摄像头,能够对进出检票口所有人员姓名、身份证号、穿着、相貌等进行精确识别把控,它非常短的时间内便可将全国人口筛选一遍

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