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人脸识别系统FaceNet原理

Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。 ,不同人脸在欧式空间中距离较远。 采用端对端对人脸图像直接进行学习,学习从图像到欧式空间的编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。 数学的方式方式可以表示为:假设输出人脸图像是 ,已称为anchor,同一个人的人脸图像 ,也称为positive,另一个不同人的人脸图像 ,也称为negative,需要使得 和 之间的向量距离较近 总结 在FaceNet系统中,通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中,并通过设计Triplet Loss,使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近,而不同人脸在欧式空间中的距离较远。

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实时人脸识别系统

来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 目录 人脸检测器 人脸检测器特点 系统概述 例展示 例1 —— Relay race 例2 —— Assisting Cameraman 未来展望 人脸检测器 人脸检测器 人脸检测器是一个基于 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 识别率和准确率 易于操作:即只需要一台笔记本或台式机,在没有网络连接的情况下,人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练,而人脸检测器只需要一张样本图像。 例展示 例1 —— Relay race 例1 —— Relay race 我们用人脸检测器对 Hakone Ekiden - realy race(日本的接力比赛)进行了识别追踪,21 支大学生队伍参与了此次活动

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    简单的Python人脸识别系统

    显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # (gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle 思路: 1.导入库 2.加载人脸模型 3.打开摄像头 4.创建窗口 5.获取摄像头实时画面 6.释放资源 7.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载人脸模型 face = cv2 faces = face.detectMultiScale(gray) # 5.4 标记人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 里面有4

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    基于 opencv 的人脸识别系统

    人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置,人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对,得出相似度信息。 为了能准确地识别人脸,必须对其进行一定的预处理,使得人脸图像具有标准灰度等级、标准位置、标准大小。 人脸检测方法的训练过程包括:采集训练样本集(人脸样本和分人脸样本),并对样本进行预处理(包括将彩色图像转换为灰度图、图像缩放到同一大小、 归一化等);利用积分图算法计算样本集中所有的类harr 特征 ; :将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间; step6:计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离; step7:根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人,结束。 faceImageSize,IPL_DEPTH_32F, 1); // PCA 迭代次数 calcLimit = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER,nEigens, 1); //

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    详解苏宁门店人脸识别技术

    一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。 ? 图1 人脸识别系统核心流程 从应用场景看,人脸识别应用主要分为1:1和1:N。 以苏宁线下门店部署的高清摄像头为例,在购物高峰时段每分钟有几百人涌入门店,需要在一个画面中检测出20多个人脸并进行跟踪,这对算法提出了很高挑战。 考虑到苏宁人脸应用丰富的场景,光是线下门店就有几千家,为了降低服务成本,我们采用了“端+云”的解决方案。 苏宁拥有18万员工以及几千家门店,2018年还会再增加5000家门店,通过人脸识别技术在苏宁内部以及线上线下的应用,苏宁的人脸识别算法能力还会进一步的迭代提升。 夜晚苏宁的酒店走廊里可能光照比较暗,而在一些门店的条件又限制了摄像头安装的角度和高度,同时也不希望摄像头的安装影响顾客的购物体验,这都对人脸识别的落地提出了挑战。

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    独家 | 如何戏弄人脸识别系统

    本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在,并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 研究人员已经证明他们可以欺骗现代的人脸识别系统,使它辨别出一个根本不在那里的人。 来自网络安全公司McAfee的某小组针对一个与目前用于机场验证护照的系统相类似的面部识别系统发起攻击。 同时,他们使用人脸识别算法去检测CycleGAN生成的图像会被识别成谁。在生成了上百张图片后,CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A,但是人脸识别系统识别成B的图像。 ? 尽管该研究对人脸识别系统的安全性提出了明确的担忧,但也有一些注意事项。首先,研究人员并没有进入机场真正用来识别乘客的系统,而是使用了一种最先进的、开源算法对其进行估计。 但是人脸识别系统和自动化护照管控在世界各地的机场中的使用率都逐渐升高,新冠疫情带来的转变和对于非接触式系统的需求也加速了这种趋势。

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    人脸识别系统如何建模_3dmax人脸建模

    背景技术: 人脸识别技术一般包括四个组成部分,分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别,具体来说: 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据 人脸图像预处理是指从采集的图像数据中确定人脸的部分,并进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理,从而使后续的人脸图像特征提取过程能够更加的准确和高效。 人脸图像特征提取是指,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程;人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部的特定位置点以及这些特定位置点之间结构关系的特征描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特定的位置点被称为关键特征点 人脸识别过程受到很多因素的干扰,准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。 图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图; 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。

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    基于Amazon Rekognition构建人脸识别系统

    人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了,有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。 对于入门深度学习来说,从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的,但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感,也为后续学习提供动力。 目前人脸识别的api有旷视、百度等,今天我们使用的是Amazon Rekognition提供的api来搭建人脸识别,通过这个api只需要编写一个简单的python脚本就可以进行人脸检测和人脸识别。 识别结果中不仅包括人脸的边界位置,还有人脸的年龄估计、面部情绪、性别等多中信息。 例如在一张有许多人脸的图片中找到目标人脸。我将K-pop团体中一个成员设为源图片,然后在她们组合照片中框出目标。

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    PaddlePaddle实现人脸识别系统一——人脸数据集的获取

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统人脸数据集是必须的 所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍,为我们之后开发人脸识别系统做好准备。 公开人脸数据集 公开的人脸数据集有很多,本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。 该项目可以分为两个阶段,第一阶段是人脸图片的获取和简单的清洗,第二阶段是人脸图片的高级清洗和标注人脸信息。人脸信息的标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。 删除没有人脸或者过多人脸图片的关键代码片段如下。

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    智慧工地下的人脸检测识别系统

    人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别,当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启,工作人员进入施工区域,否则不予放行。 2.jpg   智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度,确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率,提升安保级别及规范管理,同时可以大大减轻管理人员的工作量。 施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理,既提高了工作效率,又避免了冒用他人身份通行的行为发生,可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产,还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。 场景模式应用   联动门禁模式   在施工区域入口处部署人脸检测识别系统,当工人要进入工作区域进行工作时,需先进行人脸实名制匹配,否则将无法开启门禁,防止外来人员冒用他们身份证行为,还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况 在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统,不仅方便对施工区域工人进出管理,还可以防止外来人员冒用他人身份通行。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理,有效预防事故的发生。

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    人脸识别安全帽识别系统

    人脸识别安全帽识别系统对于高危自然环境的工作中,对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管,工作人员超出规范化管理中要求的限制,系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别。 人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。当工作人员总数较多时,可以对员工的重复和一部分屏蔽掉。工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。 人脸识别安全帽识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证;依据脸部特点测算二张脸的相似度,并全自动识别。保证每一个考勤管理工作人员的信息确实靠谱,防止冒名。

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    远程人脸识别系统技术要求 安全分级

    声明 本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们 远程人脸识别系统技术要求 安全分级 远程人脸识别系统的功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 用户鉴别 鉴别时机 应在人脸识别系统安全功能实施所要求的动作之前,先对提出该动作要求的用户进行鉴别,未通过鉴别者不予执行。 秘密的规范 应能提供机制以验证所提取的人脸特征模板是否满足相应的质量度量。 当用来对用户身份鉴别的人脸特征模板等秘密信息由人脸识别系统产生时,系统应可生成符合秘密信息质量要求的秘密信息。 用户鉴别 鉴别时机 应在人脸识别系统安全功能实施所要求的动作之前,先对提出该动作要求的用户成功地进行鉴别。 秘密的规范 应能提供机制以验证所提取的人脸特征模板是否满足相应的质量度量。 当用来对用户身份鉴别的人脸特征模板等秘密信息由人脸识别系统产生时,系统应可生成符合秘密信息质量要求的秘密信息。

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    人脸识别系统下的大数据采集

    目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。 人脸识别属于生物特征识别技术,人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个人信息被过度采集的风险。 人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息,在大数据时代下,人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题,一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个人的数据。 一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。 人脸识别数据的采集: 1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据, 2,采集公共场所摄像头采集到的人脸数据 3,在各种人脸识别系统的应用下,只要识别一次,就可以采集一次新的公开数据信息

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    《白皮书》:身边的人脸安全事件及背后的三类攻击手段

    卫浴门店自动抓取人脸信息。2021年央视“3·15”晚会点名某卫浴门店收集人脸数据的问题。 该卫浴门店在全国上千家门店,每个门店安装有人脸识别功能的摄像头,消费者只要走进门店,在不知情的情况下,就会被摄像头抓取并自动生成编号,标注顾客第几次到店、男女、年龄等信息。 人脸风险背后的攻击手段顶象最新发布的《人脸识别安全白皮书》显示,当前阶段人脸风险主要集中在人脸信息泄露、人脸识别算法不精准和人脸识别系统不安全等三个方面。 破解人脸识别系统代码、人脸识别应用的代码,篡改人脸识别代码的逻辑,或者注入攻击脚本,改变其执行流程,人脸识别系统按照攻击者设定的路径进行访问、反馈。劫持摄像头。 通过破解入侵人脸识别系统或设备,劫持人脸识别系统与服务器之间的报文信息,对人脸信息进行篡改,或者将真实信息替换为虚假信息。

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