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疯狂的身份证 | 一张身份证如何攻破人脸识别技术

央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后,一时间引起广泛关注。其实,绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。 在PS面前,这些身份证或手持身份证的可信度基本为零,不仅可以随意变换相片中的姓名、住址、身份证号码等信息。就算是把整个身份证换个脸也是很轻松的事情。同一张脸,不同身份,或是同一个身份,不同的脸。 另一种是采用机器算法自动识别的非人工验证方式,来完成动态视频的验证过程。 ? (二)用Crazytalk软件将拿到的大头照或身份证相片,圈定人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴角、牙齿等等参数;导入到软件中便可生成初步的信息,但这些都动态无声音、无背景音的; ? 五、买PS的身份证是否涉及违法 购买了身份证、帮别人PS或者制作了一个视频看似只是做了一些微小的工作,但却已经涉嫌伪造、变造身份证罪。

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Face++人脸识别身份证、银行卡扫描

年前忙着赶项目,也没时间更新,现在告一段落,因为是贷款类项目,涉及到审批验证等信息,不可避免的使用到了人脸识别身份证验证、银行卡扫描等相关技术,这里就来聊聊这些吧 说明:我们使用的是融360(Face 教程里面说的比较详细,按照它们说的做就好了,然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo,银行卡demo需要单独要(貌似Face++官网现在都没有,只有签约才会给你). 1. MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit 这个比较坑的,一定要注意,在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd , 开发文档里面没说明,我跑去face++工作群问才解决 -> 解决 (2)运行它们的demo(不管是银行卡、身份证还是人脸识别 集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的,可是我明明添加了,然后删除,重新添加一遍好了。 4.

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    tf21: 身份证识别——识别身份证

    上一篇: 身份证识别——生成身份证号和汉字 代码直接参考,验证码识别 #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf 训练识别身份证数字(18个字符)图片 @author: 刘鹏 """ from genIDCard

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    揭秘微信身份证背后的高科技——人脸识别技术

    背后的高科技——人脸识别技术 简单的操作背后,是诸多技术人共同努力的成果。 这就意味着有了“网证”,不管用 3D 重建及人融合的软件,还是屏幕重放、打印面具、打印照片或者是双胞胎、四胞胎的人脸,也能被轻松识别,因此现在不少机场、安检、海关都陆续引入了人脸识别技术。 ? 人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ? 人脸图像特征提取人脸图像特征提取 人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

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    人脸识别

    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:

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    基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    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)。

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    人脸识别

    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。

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 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 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

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    Android人脸识别识别人脸特征

    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

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    LBPH人脸识别

    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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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    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

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    python人脸识别

    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 # 导入模块 import cv2 as cv # 读取图片 img=cv.imread('E:/girl.jpg') # 路径中不能有中文,否则加载图片失败 # 将图片缩小至原来的1/2 height 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

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    LDA人脸识别

    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

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    人脸识别demo

    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

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    PCA人脸识别

    ,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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    Android 人脸识别人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 ,然后将其转化成 NV21 格式的 Byte 数组,因为我们使用的sdk只能处理 NV21 格式的数据,NV21 格式限制高度不能为奇数; mBitmap = Application.decodeImage 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!

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    身份证识别——生成身份证号和汉字

    还是直接代码吧(genIDCard.py),代码中有注释很容易读懂,原理跟验证码识别一样(tf20: CNN—识别字符验证码),都属于定长字符串识别,接下来也会介绍不定长数字串识别。 /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ 身份证文字+数字生成类 @author: liupeng """ import numpy as np text_size = 21 image = self.ft.draw_text(img, pos, text, text_size, color_) #仅返回单通道值,颜色对于汉字识别没有什么意义

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    腾讯云身份证信息识别

    req = new IDCardOCRRequest();                  $params = array(             "ImageUrl" => $image, //身份证图片地址

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    人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。 所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 与CNN相比,Transformer的归纳偏见更少,这使得他们能够表达的范围更广,从而更加适用于非常大的数据集; 卷积核是专门设计用来捕捉局部的时空信息,它们不能够对感受野之外的依赖性进行建模。 我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 ? 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。 随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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