视频人脸对比_人脸对比_人脸对比php - 腾讯云开发者社区

人脸对比人脸对比，人脸对比其实就是做普通的分类预测，但是输出的不是最后一层全连接层，而是最后一层池化层，这样输出的就是人脸的特征，然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。...通过人脸对比的方式实现一些场景的应用。比如对比证件上的人脸和真实的人脸是否为同一个人，操作方式判断人脸相似度的result是否达到预设值，推荐相似度为0.8时，为同一个人。...利用这种的人脸对比方式，有可以实现人脸识别。...首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中，加关联到该人脸的信息；然后要进行识别时，把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比，当对比为识别为同一个人脸，就算识别成功这样的处理方式好处是...，不需要每次增加新的用户时，需要收集大量该用户的人脸，只有收集一张或者多张多角度的人脸，完全可以使用同一个模型进行人脸对比。

4.1K2 1

人脸检测dlib, mtcnnx对比，FDDB测试对比

前面一直做人脸检测相关内容，然后对比了下dib以及MTCNN的人脸检测效果主要是速度，以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。...---- 速度在CPU和GPU模式下，对于三种不同尺寸的图片，运行一千次测试平均的时效： CPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到：在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib，而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

3K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

深度学习之视频人脸识别系列三：人脸表征

作者 | 东田应子编辑 | 安可出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

1.4K3 0

视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》实现思路：调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

1.4K3 0

视频人脸检测——Dlib版（六）

前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三）那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；

6602 0

深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续

作者 | 别看我只是一只洋编辑 | 安可出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...Normface的核心思想是既然最后在特征对比的时候使用归一化的cosine距离，那么在训练的过程中把特征也做归一化处理，做了归一化之后，softmax的优化就变成了直接优化cosine距离了，归一化过程如下...（2）网络：详细对比了不同的主流网络结构的性能，包括输入层尺寸大小、最后输出几层的不同结构、基本网络单元残差网络的不同结构、主干网络的不同模型。...三、总结本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述，人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成，下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法，视频人脸跟踪的概念与方法。

1.9K1 0

视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》实现思路：调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户...，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

1.2K7 0

视频人脸检测——Dlib版（六）

往期目录视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五）图片人脸检测——Dlib版（四）视频人脸检测——OpenCV版（三）图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三）那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；

1.2K7 0

Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

-- 视频摄像头 --> <!...、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();...Mat video 中 HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像 index=HighGui.waitKey...： 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。

19.1K3 2

人脸识别哪家强？四种API对比

本文授权转载自公众号：论智编者按：有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了，那么哪种人脸识别的API最好？...本文将对比四种API，分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API，从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...人脸识别究竟如何工作？深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...下面的视频会给你答案：亚马逊、谷歌、IBM、微软现在在用什么？目前为止，各大公司仍然使用深度卷积神经网络或者结合其他深度学习技术进行人脸识别。...价格对比现有以下三种情况： A：小型创业公司每月处理1000张图片 B：数字生产商每月处理10万张图片 C：数据中心每月处理1000万张图片 ?

3.9K1 0

短视频开发对比传统视频开发优势在哪

现在生活节奏加快，用户浏览信息都是用碎片化时间，短视频开发更能满足用户碎片化时间的需求，对比传统的文字和图片模式，视频更能吸引用户，代入感更强。...短视频2.png 目前国内短视频发展迅速，各种短视频APP的数量一直在增加，用户数量也在不断攀升，去年一年，短视频用户规模达到1.53亿人，预计今年达到2.42亿人，同比增长58.2%，之后的短视频用户会随着各大短视频平台的升级改版而继续增加...单纯的视频现在不足以打动人心，加上背景音乐，滤镜、美颜等功能后才能吸引用户，并且现在在短视频平台上发布视频都会带有水印，更好的维护了用户的版权，防止视频被盗。...短视频的评论、点赞、私信等也可以满足用户的社交需求。短视频3.png 短视频开发新功能可以不断为平台吸引火力。...短视频平台在保持现有玩法的同时，在不断尝试加入新的玩法，比如音乐类短视频，传统的搞笑类短视频用户看多后就会失去新鲜感，但是同一个视频加上不同的音乐就会有不一样的效果。

9351 1

深度学习之视频人脸识别系列二：人脸检测与对齐

问题描述：人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示：第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。

2K2 0

java 调用百度人脸对比api接口

java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明：获取百度人脸识别...; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2.人脸对比 package org.fh.util...; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明：人脸对比 * 作者：F-H * from：www.fhadmin.cn

1.1K3 0

python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....视频中人脸检测 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net.../ """ import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器加载一个.xml分类器文件它既可以是Haar特征也可以是.../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 ret,...自己进行简单测试时也会发现，人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素，可能会造成对视频中人脸检测不准确。 4.

1.2K2 0

python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....视频中人脸检测 import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器加载一个.xml分类器文件它既可以是Haar特征也可以是.../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 ret,...自己进行简单测试时也会发现，人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素，可能会造成对视频中人脸检测不准确。 4..../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 flag

11.5K7 1

基于 FPGA 的视频流人脸伪造设备

鉴于此，我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板，将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合，设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。...最后将处理结果返回到上位机终端，实现真假人脸的转换。图像处理算法部分说明：首先进行帧截取，将动态视频流转换成静态帧。通过锚框将全身人像的人脸部分截取出来，再通过人脸特征检测提取出人脸的特征。...然后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀的方式将人脸还原到静态图片帧（具体采用哪种取决于算力与实时性的要求），最终将静态图片帧还原到视频流中。...OpenCV中有Haar 级联分类器，通过分析对比相邻图像区域来判断给定图像或者图像区域与已知对象是否匹配。...方案 B 前后景+边缘膨胀融合前后景的方法如下： Step1：创建需要替换人脸的区域并转为灰度图片，并通过灰度设置阈值对比，建立 mask 区域。

1.7K1 1

使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

本文将分成3个部分，第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。...最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假人脸，并将新帧保存为新的假视频。...因为第一步是从视频中提取帧，所以需要构建一个将帧保存为JPEG图像的函数。这个函数接受一个视频的路径和另一个输出文件夹的路径。...如果没有人脸就把画面写入视频。如果有人脸，将其提取出来，转换为网络的适当输入，并生成新的人脸。对原人脸和新人脸进行遮蔽，利用遮蔽图像上的矩量找到原人脸的中心。...我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。

3793 0

Python学习案例之视频人脸检测识别

前言上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。...案例这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。...: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 import os # 保存好的视频检测人脸并截图...CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源...cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier

2.3K2 1

基于Python实现视频的人脸融合功能

为达到我们AI换脸的目的，我们首先需要将这段视频逐帧提取成照片 def vedio_2_pic(self,file,save_path): """ 逐帧取照片 file:视频的位置 save_path...:保存路径 """ # 读取视频 video = cv2.VideoCapture(file) # 获取视频帧率 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取画面大小...，我们将视频中的音频进行提取并保存下来，代码如下： def getMusic(self,video_name,save_path): """ 获取指定视频的音频 video_name:视频路径...，代码如下： """ 图片转视频 save_path：视频保存路径 """ # 写入视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video =...video.write(img) video.release() 总结到此这篇关于基于Python实现视频的人脸融合功能的文章就介绍到这了,更多相关Python实现视频的人脸融合内容请搜索ZaLou.Cn

1.6K1 0

一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...随着图像采集设备的不断发展,采集设备的成本不断降低,数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及极大地拓展了人脸识别技术的使用空间。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。

2.5K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别

人脸检测dlib, mtcnnx对比，FDDB测试对比

深度学习之视频人脸识别系列三：人脸表征

视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测——Dlib版（六）

深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续

视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测——Dlib版（六）

Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

人脸识别哪家强？四种API对比

短视频开发对比传统视频开发优势在哪

深度学习之视频人脸识别系列二：人脸检测与对齐

java 调用百度人脸对比api接口

python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

基于 FPGA 的视频流人脸伪造设备

使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

Python学习案例之视频人脸检测识别

基于Python实现视频的人脸融合功能

一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐