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Android人脸识别之识别人脸特征

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。到这里整个人脸识别的流程我们就都已经清晰的掌握了，如果没有看明白，就下载我加过注释的源码，再仔细看看代码是如何实现的。

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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，4069人只有一幅图像。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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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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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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face++人脸识别

该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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What-人脸识别？

起飞人脸识别，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。技术方向人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。技术流程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。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。识别算法一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。

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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 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 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (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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人脸识别demo

我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 '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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不再局限于人脸识别，北大团队开发出“车脸”识别技术

车脸识别技术不是靠识别车牌，而是识别车辆外形特征来区分不同车辆。如今，人脸识别技术已经在很多领域得到应用，包括安检、交通安全、支付等等，那么车脸识别你听说过吗？最近，来自北京大学信息科学技术学院的研究人员也开发了这种特殊的“扫脸”技术，应用在四轮私家车中。据悉，该项技术能清晰分辨车辆外部特征，并擅长记录和分析，并会根据特征数据搜索到机动车的型号和注册信息。这项被命名为Repression Network (RepNet)的“车脸”识别技术，通过两种途径来识别车辆：一类是车辆外观的“一般细节”，如颜色、品牌、型号等；另一类是车辆的外观缺陷和损伤。据该项技术的研究人员描述，该系统具有可拍摄精确外观特征的拍照摄像头，在摄像头获取到车辆信息之后，内部系统会对记录的影像进行识别。可以想象得到，这套“车脸”识别系统如果配合公共安全系统监控摄像头的大规模使用，肯定能够创造一个庞大的图像和视频数据库，为车辆识别和搜索提供了重要的技术支持。

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OpenCV人脸识别之三：识别自己的脸

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之识别自己的脸——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。 2、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸的向量容器 vector<Rect> faces(0);

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Android 人脸识别之人脸注册

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。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 (! ，并且将人脸特征信息保存到本地，这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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NodeJS人脸识别(3)

获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作，http请求我们也已经进行封装，下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的人脸识别功能了。首先我们一样先调取人脸检测接口试试水：人脸检测接口：我们先来看看文档对该接口的介绍： ? 3.实现人脸识别功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法，而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。总结：其实人工智能基于前人的基础进行使用是很简单的。吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。人脸识别系列文章到本篇就结束了，有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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NodeJS人脸识别(2)

上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，搜索，检测功能。可以看到其实抛开用户量不说，其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别本质就是为了提升用户体验，降低操作复杂性，所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE ，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。）到这里其实SDK关于人脸识别的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口，必须账户进行企业实名认证才有权限调用，在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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Python 人脸识别 OpenCV (

■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果

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vue 人脸识别 demo

看到很多网上 vue 实现人脸识别的 demo ，很多都是不成形的源码。没办法，工作需要，自己借鉴别人的写了一个demo。（可以满足所有的需求） 1.需要引入 tracking.js 第三方库 2.检测到人脸自动 stop 3.canvas 压缩图片体积正在上传中........... let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ // 每秒检测人脸 that.first){ // if --- > else 检测到人脸 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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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 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是人脸库中的人

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人脸识别应用之“变脸”

人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深度学习的应用，人脸识别的准确度得到了较大提升，也涌现出了一批相关的初创企业，典型的如旷视科技的Face++，识别准确度一直处于世界前列，产品合作也很多，应用广泛。 “变脸”应用也是以人脸识别为基础，通过对照片中的人脸进行一些操作(如形变、替换等)，从而达到趣味性的照片效果，总体上有如下几类：一、效果分类 1、人脸拉伸形变 ? 这类效果现在在很多app上都有应用，如美图秀秀、in、Snapchat等，在定位到人脸后，在某些位置贴图，从而形成趣味效果，特别是实时视频，贴图跟随人脸，甚至会有增强现实的体验。 3、人脸交换 ?

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懂点人脸识别知识

那么今天的小课堂开始，我们主要讨论以下两点：一、人脸识别技术的简单认知二、人脸识别的应用场景一、人脸识别技术的简单认知我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的，首先我们了解下人脸识别的大致流程 ? 但是随着人脸识别的场景增加，我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。 5.活体鉴别生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证，在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼，这是活体鉴别很好的一个例子。二、人脸识别的应用场景了解了人脸识别的基本原理，我们再看看人脸识别能运用到什么场景中？场景有很多，如安防领域来发现犯罪分子，人脸认证用来门禁和手机解锁等。

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树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别

前言树莓派配置OpenCV，配置起来有点繁琐且耗时，但是调用百度智能云的人脸识别API来进行人脸识别是一个快速的解决方案一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用在百度智能云人脸识别项目中创建应用 /pip-18.0/ sudo python setup.py install 2.3安装人脸识别SDK 当你的树莓派装好pip以及setuptools之后，cd到树莓派的SDK目录下，执行一下命令： pip install baidu-aip python setup.py install 三、测试人脸识别是否成功以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了，现在我们测试一下系统是否能够正常运行四、最后通过控制台打印输出，我们模拟了真实情况，已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。下一步我们将把人脸识别成功后，把print语句换成其它的的操作语句，做一个人脸识别控制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章：树莓派人脸识别实际应用：智能门禁

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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是识别技术的一种，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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