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Python开发系统实战项目:人脸识别门禁监控系统

face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别监控系统 3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序 waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别监控系统 整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存 活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image

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    人脸识别技术已经很成熟了,但「猴脸识别是什么鬼?| MixLab 论文解读

    #人脸识别#、#猴脸识别#、#动物面部识别# 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,主要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 那“猴脸识别”技术要专项用于猴子身上? 还是将被广泛适用于动物身上? 那,这项技术的意义又是什么? ? 意义就是:保护这些可爱的猴王! ? ? 猴脸识别人脸识别技术相似,猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息,建立秦岭金丝猴个体的身份信息库,最终扫描、比对、识别,系统可自动认猴、命名,搜集它们的行为。” ? Tri-AI 系统框架示意图 西北大学金丝猴研究团队首次开发出动物个体识别系统——Tri-AI 系统。经验证,系统平均识别精度达 94.1%,识别速度每秒 31 张图片。 研究团队采集的秦岭金丝猴脸部特征样本 资料照片 - 新华社发 而相比人脸识别,猴脸识别技术的不同在于,金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多,且毛发区域相对更明显,纹理特征更复杂,对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求

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    基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么

    我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 它的结构如下图所示: ? 但如果对人脸识别问题同样采用这样的方法,即,使用卷积层最后一层做为人脸的“向量表示”,效果其实是不好的。如何改进?我们之后再谈,这里先谈谈我们希望这种人脸的“向量表示”应该具有哪些性质。 那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么?其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。 人脸识别(Face Recognition)。这个应用是最多的,给定一张图片,检测数据库中与之最相似的人脸。显然可以被转换为一个求距离的最近邻问题。 人脸聚类(Face Clustering)。 实际上也可以换用精度更高的深度学习相关方法,比如在中科院山世光老师开源的人脸识别引擎seetaface/SeetaFaceEngine中,Face Alignment使用就是一个基于autoencoder

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    南京高校用人脸识别查考勤管理学生,还敢逃课、玩手机?

    新智元报道 编辑:张佳、大明 【新智元导读】近日,中国药科大学在教室试点安装人脸识别系统,除了能自动识别学生的出勤情况外,还能够实现对学生课堂听讲情况的全程监控。 跷课、玩手机都逃不过它的“法眼”,南京高校试水“人脸识别教室” 据报道,中国药科大学在两间教室试点安装的人脸识别系统,除了能自动识别学生的出勤情况外,还能够实现对学生课堂听讲情况的全程监控。 ? ? 人脸识别教室只是一两个在试用,也没说都装。 孩子的微笑都要被监控?上海小学用AI 评估学生上课 在教室装摄像头并不是什么新鲜事,但教室采用人脸识别技术分析学生的上课情况还是最近才开始的。 而且这个决定很有意思,因为我们处理信息的方式、以及如何在学校的环境下开发IT技术是一个很大的问题。“ 参与这项实验的学生哈里认为,罚款是“不公正的”。 美国多个城市禁用人脸识别,微软删除全球最大公开面部识别数据库 西方国家似乎对于技术的使用更加保守。比如在美国,面部识别的推进就困难重重。今年5月,旧金山成为美国第一个禁止面部识别监控的城市。

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    技术分享:人脸识别究竟是如何完成的?

    其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。本文将和大家简单分享一下:人脸识别究竟是如何完成的?它的流程是什么? 一、人脸识别系统的组成前端图像采集前端人脸图像采集系统通过抓拍采集人脸图像、实时视频流等,如视频监控摄像头、智能考勤机、智能门禁机等设备,都具备人脸采集抓拍的功能。 二、人脸识别技术的流程有哪些?1、人脸检测人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。 通过人脸识别验证身份,来保障相关场所的安全,也减少了人工审核的成本。在安防监控中,人脸识别也意义重大,比如公众场所(地铁站、车站、街道、酒店等)的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。 基于公众场所的安防监控摄像头,通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络,与嫌疑犯人脸进行比对,协助公安人员的执法工作。人脸识别技术是人工智能领域的关键技术,在智能视频监控系统具有十分广泛的应用前景。

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    如何在小程序中实现人脸识别功能

    本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。 图片上传到服务器,我们看到小程序返回了一个json数组,这里返回的数组是腾讯云人脸识别接口返回的数据,证明人脸已经识别成功,这是请求成功返回的数据,这里的数组到底是什么意思呢? 我在再看看返回内容和FaceItem 说明,这里的数据是服务器返回的数据,参考这两个表格,我们才能知道当前返回的数据到底是什么意思。为了方便讲解,我将返回的json数组格式化后放在下方。 我们对照表格,看看返回的数组到底是什么意思。face_id为人脸标识,每张图片返回的标识不同,我们可以不用在意。x、y为人脸框的坐标标记,返回的数组中为149和118。 我们看到腾讯云的API还是非常准确的,那是因为腾讯云人脸识别立足于社交数据大平台,借助腾讯优图领先的人脸识别技术,可应用在美妆美颜、面部动效合成、安防监控追逃、金融领域身份认证等场景,解决各行业客户的多种多样的人脸特效处理及用户身份确认等需求

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    如何在小程序中实现人脸识别功能

    本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。 [1542101790739] 图片上传到服务器,我们看到小程序返回了一个json数组,这里返回的数组是腾讯云人脸识别接口返回的数据,证明人脸已经识别成功,这是请求成功返回的数据,这里的数组到底是什么意思呢 我在再看看返回内容和FaceItem 说明,这里的数据是服务器返回的数据,参考这两个表格,我们才能知道当前返回的数据到底是什么意思。为了方便讲解,我将返回的json数组格式化后放在下方。 我们对照表格,看看返回的数组到底是什么意思。face_id为人脸标识,每张图片返回的标识不同,我们可以不用在意。x、y为人脸框的坐标标记,返回的数组中为149和118。 我们看到腾讯云的API还是非常准确的,那是因为腾讯云人脸识别立足于社交数据大平台,借助腾讯优图领先的人脸识别技术,可应用在美妆美颜、面部动效合成、安防监控追逃、金融领域身份认证等场景,解决各行业客户的多种多样的人脸特效处理及用户身份确认等需求

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    中兴智能视觉大数据,人脸识别的可能性究竟还有多少?

    r1.jpg 近期一家美国企业集团宣布了它们通过人脸识别技术成功追踪数百万IRL用户的面部及踪迹。此前中国警方也使用人脸识别技术在6万人群当中成功抓获一名犯罪嫌疑人。 人脸识别技术的应用将进一步扩大范围。 “中兴视觉大数据拥有先进的面部识别技术,能轻松将电子票和人的面部联系起来,从而达到快速检票的目的。” 将人脸识别软件跟警方监控联系起来也不是什么困难的事情。 除了监控方面,其实还有别的很多方面的应用,比如中兴视觉大数据发布的司机疲劳监测,可以通过图像识别分析方法,使用摄像头,通过非接触方式,时时刻刻扫描分析驾驶员精神状态,并对各种危险驾驶行为以及疲劳驾驶状态给出警告 由人脸识别终端对进入的人进行人脸身份识别,并对验证通过的人员,控制闸机放行。 简单来说人脸识别的应用是非常广泛,具有无限可能性。

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    大咖 | 清华大学王生进教授:人像态势识别及其在智能视频监控中的应用

    第三、非配合人脸识别。查询为主,通常应用在视频监控的动态布控场合,进行黑名单查询。该类应用光照复杂,姿态不确定,难度大。 ? M:N人脸识别应用方向是指动态监控,黑名单监控,VIP客户管理系统,校园人脸识别系统,智能楼宇。 人脸识别技术,近两年发展非常迅速。 —像态包括人脸和行人表观图像;像态,感知两个维度: 1、对感知对象的物理特征进行精准认知,以表达如颜色、尺寸等;2、对这些特征组合的表象进行属性描述,以表达是什么,如车牌、人脸、行人。 视频监控行人识别系统,是在跨视域视频监控网络中,依据行人外观和步态特征,识别查找追踪在不同摄像头下的特定行人。 神态包括主动和被动下的人脸图像。 人脸识别系统包含人脸识别、年龄估计、性别识别等,新一代的具有智能的安全监控技术,可实现对人脸的检测、识别和分类;人像态视识别,全面构建对人的像态、形态、神态、意态的深度识别

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    200米外遥测心跳确定身份,五角大楼全新黑科技,比人脸识别更准、伪装也没用

    都靠心跳特征,Jetson不一样 除了人脸、指纹、虹膜、步态这些常见的生物识别技术之外,靠心跳特征识别人类个体,并不是什么新鲜事。 ? 甚至,隔着被识别者的常规衣物也不是问题,只要穿的不是冬天厚厚的大衣、羽绒服,平常的衬衫、夹克这类衣服都能透过。 优与劣 目前,最流行的远距离生物识别方式当属人脸识别,但人脸识别也有弊端。 而这,对于前面所述的反恐这种极端场景是十分重要的,毕竟不能指望恐怖分子走到人脸识别摄像头前刷个脸,或者肆无忌惮的出没在四处都是监控的环境里。 ? 因此,恐怕这个被识别的恐怖分子,必须保持在某个特定的地方不移动。 其次,正如人脸识别需要足够的人脸数据库才能对照并确认身份,心跳特征识别同样需要心跳特征数据库。 比如说,不少住院病人的心跳情况是需要保持监控的,如果医院能用上远程检测,这些病人就不用一直被捆绑在监控机器上,可以在更大范围内活动了。 隐私挑战 但是,这项研究的公之于众也引起了不小的争议。

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    『No21:  人工智能--机器视觉的商业逻辑』

    那么其中机器视觉类的人工智能公司的商业逻辑是什么? 本期就从后端的角度,讲述人工智能--机器视觉的商业逻辑。 1. 机器视觉 机器视觉的核心是识别。有识别物体的,也有识别人的。 那么这类的识别人的卖点是什么? 安防 门禁 零售 ... 识别领域,第一拼的是识别正确率,第二拼的是速度。后台人脸数据往往10万是一个等级,100万是一个大的等级。 2. 传统主要做监控,发生异常,可以及时处理,加入人工智能,可以用于防范、预测。 此时的摄像头已经不是传统意义上的摄像头,它变成了一个数据采集入口。 加入人工智能之后,只需识别人脸特征,比对历史数据库内内容,可以感知人是否有权限进入,识别速度快、精准对高。大大的提高了效率,比如春运,火车站人员复杂,人员基数大。 所以摄像头拼的是什么?价格+算法。有公司的产品低功耗、识别率高,你买不买? 有公司的产品芯片识别速度快,卖点再识别率,你买不买? 上述就是简单的分析机器视觉的商业逻辑。 通过这套逻辑的分析。

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