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关键词

用Python做个电脑人脸屏幕解锁神器

前言 最近突然有个奇妙的想法,就是当我对着电脑屏幕的时候,电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人,如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语,答对了才会解锁并且有三次机会。 我去网上找了张图片类似这样子 识别功能已经完成了接下来就是语音识别和语音合成,这需要使用到百度AI来实现了,去登录百度AI的官网到控制台选择左边的语音技术,然后点击面板的创建应用按钮,来到创建应用界面 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 运行后我说了你好,可以看到识别出来了。那么我们的小模块功能就都做好了接下来就是如何去整合它们。 playsound播放音乐的时候会一直占用这个资源,所以播放下一段音乐的时候会报错,解决方法是修改~\Python37\Lib\site-packages下的playsound.py文件,找到如下代码 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 打造电脑版人脸屏幕解锁神器 结语 至于发送邮件的功能和锁屏解锁的功能我就不一一去实现了,我想这应该难不倒在座的各位吧。

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使用深度学习的方法进行人脸解锁

今天,我们将使用深度学习来创建面部解锁算法。要完成我们的任务需要三个主要部分。 查找人脸的算法 一种将人脸嵌入向量空间的方法 比较已编码人脸的函数 人脸面孔查找和定位 首先,我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。 为了比较人脸并找出两个人脸是否相似,我们需要在向量空间中对它们进行编码,如果两个人脸相似,则与它们相关联的两个向量也都相似(接近)。 好的,我们有一种方法来找到脸,看看它们是否彼此相似,现在我们可以创建我们的脸解锁算法。 总结 我们已经看到了一种仅使用2D数据(图像)创建人脸解锁算法的有吸引力的方法。它依靠神经网络对相似面孔彼此靠近的高维向量空间中的裁剪面孔进行编码。

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    如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能?

    为了实现 FaceID 技术,苹果采用了先进而小巧的前置深度相机,这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。 这意味着,要解锁你的手机,该网络只需计算在解锁过程中拍摄的人脸照片与注册时所存储的人脸照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会解锁手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。 每种颜色代表不同人脸(这里部分颜色被重复使用) ▌实验! 现在,我们将模拟一个通用的 FaceID 解锁过程,看看其中的模型是如何进行运作的。 首先,注册一个用户的脸部信息;在解锁阶段,其他用户在正常情况下都不能够成功解锁设备。如前所述,神经网络会在解锁阶段计算当前人脸与所注册人脸图片之间的距离,并且会查看该距离是否小于某个阈值。 嵌入空间中来自不同用户的人脸距离计算 因此,将距离阈值设置为 0.4 就足以防止陌生人解锁你的手机。

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    3D人脸技术漫游指南

    目录 导语 3D人脸基础知识 初识3D人脸 相机模型 3D相机 3D人脸数据 3D人脸相关任务 常见Pipeline 3D人脸识别 3D人脸重建 总结 导语 随着深度学习技术的推进,人脸相关任务研究也跃升为学界和业界的热点 相较于许许多多的 2D 人脸相关任务入门文献/综述文章,3D 人脸的入门知识却乏善可陈。本文将梳理和介绍 3D 人脸相关基础知识,同时总结一些 3D 人脸识别和重建的基础入门文献。 3D人脸基础知识 初识3D人脸 2D/2.5D/3D 人脸 一般所讲的 RGB、灰度、红外人脸图像即为 2D 人脸,它们多为某一视角下表征颜色或纹理的图像,没有空间信息。 相较于 2D 人脸3D 人脸数据携带的信息量更多。但由于 3D 人脸数据获取比较难且有些人脸数据精度不够,导致 3D 人脸识别的发展并不是很火热。 总结 本文介绍了 3D 人脸技术的入门知识,包括 3D 基础知识如相机模型、3D 相机工作原理、3D 人脸数据处理等,同时也总结了 3D 人脸识别/重建的相关方法,希望抛砖引玉,并对入门 3D 人脸起到帮助

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    汇总|3D人脸重建算法

    为此,我们从一个初始的3D人脸形状开始,根据输入的2D人脸图像中的一些带注释的标志点和离线学习的一系列回归函数逐步调整它。 由于图像数据是三维人脸的二维投影,因此产生的深度模糊使问题不适定。 大多数现有的方法依赖于从有限的3D人脸扫描构建的数据驱动先验。 最新的方法通常旨在学习基于CNN的3D人脸模型,该模型从2D图像中回归3D可变形模型(3DMM)的系数,以呈现3D人脸重建或稠密的人脸对齐。 使用这四种自监督方案,2DASL方法显著地减轻了对传统的成对2D-to-3D注释的要求,并且在不需要任何额外3D注释的情况下,给出了更高质量的3D人脸模型。 这是一种新的方法,不同于大多数常用的通过收集更多带有3D注释的数据进行模型训练来改进3D人脸模型的方法。 2、 我们介绍了一种新的方法,该方法能够通过自监督学习训练具有二维人脸图像的三维人脸模型。

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    3D人脸重建和人脸分析常用的数据集汇总

    1、AFLW database 数据下载链接: http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/ AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库,而且每个人脸都被标注了 该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究,具有很高的研究价值。 ? :人脸属性识别、人脸检测、标志点(或面部)定位、人脸编辑与合成。 人脸图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB,人脸对齐采用68点标注法,一共包含了大约 230,000 人脸精准标记图像。 参考论文:How far are we from solving the 2D \& 3D Face Alignment problem? ? ? ?

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    从诺基亚 X6 聊人脸解锁:安全基础是TEE

    原题目:从诺基亚 X6 聊人脸解锁:你以为有结构光就叫安全吗? 如果说传感器识别人脸的过程很安全(比如 2D 照片、3D 脸模都无法欺骗人脸识别传感器),但人脸数据在存储后却可以被轻易窃取,则其安全性也是存在问题的。 早年,相对复杂的 3D 脸部识别技术对于硬件的处理性能会有较高的要求,而且体验也并不好。 那个时代的人脸解锁体验当然比现在差远了,尤其识别率和对场景的要求,都和现在的人脸解锁解决方案相去甚远。 但这是次要的,在人脸解锁功能推出初期,谷歌似乎没怎么考量过这项功能的安全性,所以用照片来欺骗 Android 4.0 的人脸识别解锁是完全可行的(即第一阶段的安全性差)。

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    我们破解了几乎所有旗舰手机的人脸识别,iPhone幸免于难

    而最近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能,在一通测试之后,他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能,而 iPhone X 不为所动。 如,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开人脸识别。「人脸识别为二级解锁方法,会降低您手机的安全性,」LG 手机播报道,提醒用户类似的人脸也可以解锁你的手机。 难怪开始试验的时候,3D 打印头部轻松就解开了 G7。 ? 但在拍摄期间,LG 似乎更新了人脸识别程序,大大增加了破解难度。 除了在录入人脸时有一些科幻风格的脸部扫描图形,该手机在 3D 人脸面前立马就开了锁。一加 6 无疑是本次测试中安全性最差的手机。 一加发言人表示:「我们设计人脸解锁是为了方便。 不过更早些时候,德国媒体的同行们使用了另一种方式破解了 Mate 20 Pro 的 3D 结构光人脸识别解锁功能:蓄胡子。 ?

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    对标苹果,中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

    Face ID的应用有利于Apple服务和生态系统的推广,更为重要的是,以Face ID为代表的人脸解锁技术将继续引爆3D视觉在手机端的应用,并开拓安全支付、3D美颜、3D整形等广阔场景,让3D为手机带来的更多能力 2018年iPhone或全配置Face ID,安卓阵营跟进3D视觉+AI算法 2017年,苹果iPhone X引领了安卓阵营的几个潮流:全面屏、AI芯片和人脸解锁。 其中,基于3D结构光技术的Face ID 技术为人们带来了强大的人脸识别解锁和支付新应用,成功开启AI与3D创新发展的新浪潮。 目前,Face ID只能在垂直握住手机时完成识别,不支持水平解锁。 以旷视为例,旷视2017年发力手机市场,随后推出人脸支付、人脸识别解锁、人像光效、人像背景虚化等一系列移动端AI产品,应用在人脸解锁、图像增强、视频处理等方面。 3D 应用:目前在手机3D视觉能力开发方面,旷视研发的3D人脸识别解锁3D人像光效应用已经实现了大规模的应用,并且还在业内开发出全面可用的安全支付、3D 美颜、3D 整形等应用。

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    单张图像重建3D人手、人脸和人体

    目前大多数的工作主要在2D上对人体姿态,人手关键点以及人脸进行研究,由于真实的场景是以3D为基础的,并且缺乏3D模型和丰富的3D数据,因此捕捉人体,人手和人脸3D表面异常困难。 目前有一些方法通过深度学习的方法从单张图片中回归出SMPL的参数,但是要估计带有人手和人脸3D人体缺乏有效的训练数据。 相关研究 3.1 人体建模 身体,人脸和人手:3D身体建模的问题以前通过将身体分解成多个部分和分别建模来解决。本文关注的方法是从3D扫描中学习统计形状模型。 SMPL+H从3D扫描学习结合了SMPL身体与3D手模型。手部的形状变化来自全身扫描,而姿态依赖的变形则来自手部扫描的数据集。SMPL+H不包含可变形的人脸。 3.2 人体结构推理 有很多方法可以从图像或RGB-D估计3D人脸,也有很多方法可以从这些数据估计手部。

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    【保姆级】大神手把手教你python+Opencv完成人脸解锁

    那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。 [00de12917933a745dd56f437bf260b72.png] 解锁原理: 原理呢,其实很简单,没有那么复杂难懂(当然除了官方语言之外)。 ,将face_token提取出来(这很重要,face_token相当于一把钥匙)然后你把拿到的face_token放到python的if里面去判断如果face_token相符就验证成功,如果不相符那么解锁失败 将上一部分获取到的face_token加入到一个新建的人脸集合中。 下次人脸对比将直接跟服务端收录的做指纹对比。 [b9c80990ef31c808e83ff1c372ab57ab.png] 完成~ 当然,按理说到现在应该开始有喷子来喷,用图片解锁不安全了吧,没关系,如果你想做的更高级,完全可以加上一些摇头 眨眼等等乱七八糟的验证

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    小米新机背后的人脸识别解锁供应商,被我们找到了

    首先是人脸识别解锁。锁屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上解锁,不受湿手或戴手套的影响。 人脸识别解锁已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,人脸识别早已变成了习以为常的事情。 不过在手机应用方面,人脸识别解锁确实是新现象。在小米宣布推出前的一周,vivo在印度发布的V7+宣布开始应用人脸识别解锁。 △ 旷视科技 人脸解锁背后的旷视科技 发布会上,小米并未公开人脸识别解锁的技术供应商。 其次是人脸识别在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。 之前不少人担心人脸识别的安全性问题,比如拿一张照片就能解锁,或趁着睡觉解锁。 因为新一代iPhone将采用的3D人脸识别解锁,和我们今天报道的2D人脸识别解锁,还是会有原理上的不同滴。

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    OpenVINO实时人脸表面3D点云提取

    人脸3D点云提取网络 ? 2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh,被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。 图-2 最终输出的点云数据是468个3D坐标人脸点云坐标,输入人脸的ROI区域,大小为192x192。 我们的基本思路是首先通过OpenVINO自带的人脸检测模型实现人脸检测,然后截取人脸ROI区域再送到facemesh模型中实现人脸3D表面点云468个点提取。 : 1x1xNx7 通道的顺序是:BGR 从图-2得知人脸3D点云提取模型facemesh的输入格式为1x3x192x192,输出层有两个分别是preds与confs,其中preds是点云数据,confs ROI然后提取人脸3D点云数据,然后显示: # 设置输入图像与人脸检测模型推理预测 image = cv.resize(frame, (w, h)) image = image.transpose(2,

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    丰巢刷脸取件被小学生破解,号称3D、深度学习加持的人脸识别究竟靠谱吗?

    当时,支付宝回应称:支付宝“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术,各类换脸软件有很多,但不管换得有多逼真,都是无法突破刷脸支付的。 人脸识别,3D技术和深度学习就无懈可击吗? 仅仅一周,在世界另一端的黑客就声称,他们已经成功复制了人脸,从而可以轻松解锁任何人的IPHONE X,甚至于他们采用的技术可能会比安全研究人员所研究的方法更为简捷。 X的面具,结果手机立即解锁。 尽管该手机通过复杂的3D红外线摄影记录机主面部影像程序,并由人工智能驱动建模,研究人员仍旧能够成功骗取解锁,仅需通过制作相对简单的面具:在根据要解锁的机主脸部数字扫描进行3D打印出来的塑料框架上,安装一个雕刻好的硅胶材质的鼻子 这就说明在实际运用中,只有经过精心策划才能对目标手机解锁,而不是随随便一个iPhone X手机持有者就可能面临自己手机被轻易解锁的问题。 Deepfake能成为万能钥匙吗?

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    小米刚出的刷脸手机Note 3,刷的是便捷还是危险?

    令人惊喜的是,小米 Note 3 支持基于人工智能的人脸解锁,雷军表示,Note 3 的人脸解锁速度为 500 ms,和指纹解锁的速度一样快。 据雷军介绍,人脸解锁主要适用于以下两个场景: “干手指”、湿手的时候指纹解锁难识别 ? 冬天带触屏手套指纹解锁不可用 ? 在很多评测中,三星 S8 的人脸识别解锁的准确率很高,而且速度很快。 三维建模绕过云端检测 首先在网上下载的两个用来制作3D建模的软件,参照照片中的脸部特征,出了对应的 3D 建模图像,人脸检测软件对比结果显示,这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 瑞士巴塞尔大学开发的一个用于识别蒙面人的系统:根据系统看到的重新创建一个目标人脸3D 模型。此项工作背后的科学家之一,Bernhard Egger 预计,在不久的将来,这个领域会有长足的发展。

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    苹果FaceID被一副眼镜破解,腾讯:漏洞出在活体检测

    研究人员发现了苹果 Face ID 的漏洞,即用户戴着眼镜时也能解锁手机。当 Face ID 识别到用户戴着眼镜时,就会自动跳过对眼部区域 3D 信息的提取。 也正是因为这个原因,很多手机品牌还没有将人脸解锁应用到银行、支付等安全性要求较高的 APP 中。 之前有测试表明,苹果的人脸识别技术要安全一些。去年 12 月,《福布斯》的记者们决定使用 3D 打印「石膏」人脸攻击手机的人脸识别功能。 在一通测试之后,他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机(LG G7 ThinQ、三星 S9、三星 Note 8 和一加 6)的 AI 人脸识别解锁功能,而 iPhone X 不为所动 。 ? 在识别时,手机会使用其中的传感器、摄像头和点阵投影仪,投射出 3 万多个点,以形成一张完整的 3D「模型」来识别用户脸部。

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    一种实时轻量级3D人脸对齐方法

    2、介绍 人脸对齐指的是一种预测面部特征点的方法,用于人脸识别[1,2]、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的人脸对齐算法使用二维图像来输出二维人脸标志。 (3)3D 人脸表示 ? UV空间是从3D空间参数化的2D图像平面,如参考文献[9,5]所提出的. 它可以用来表达三维人脸信息。UV空间用于存储三维面模型中点的三维坐标。 因此,位置图可以表示为pos()=(Xi,Yi,Zi),其中i表示面部的第i点的UV坐标,(Xi,Yi,Zi)表示相应的3D位置,如图3所示。 因此,可以记录包含语义信息的3D面部顶点集的UV位置图,以端到端的方式训练网络,并且使用固定的面部索引获得3D面部特征点坐标。 4、实验 ? 备注:作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾:一个超干货的3D视觉学习社区

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    19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设

    人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。 虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 不过值得注意的是,被破解人脸识别系统的手机均未使用 3D 结构光活体检测技术。在安卓阵营中一些旗舰手机因为搭载了 3D 结构光,具备更高的安全性。 RealAI 表示,这是世界唯一通过 AI 对抗样本技术攻破商用手机人脸解锁的案例。 近年来,关于人脸识别的争议一直存在,此前也陆续曝光过「一张打印照片就能代替真人刷脸」、「利用视频欺骗人脸身份认证」、「打印 3D 模破解手机人脸解锁」等等安全事件。

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    一种实时轻量级3D人脸对齐方法

    2、介绍 人脸对齐指的是一种预测面部特征点的方法,用于人脸识别[1,2]、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的人脸对齐算法使用二维图像来输出二维人脸标志。 (3)3D 人脸表示 ? UV空间是从3D空间参数化的2D图像平面,如参考文献[9,5]所提出的. 它可以用来表达三维人脸信息。UV空间用于存储三维面模型中点的三维坐标。 因此,可以记录包含语义信息的3D面部顶点集的UV位置图,以端到端的方式训练网络,并且使用固定的面部索引获得3D面部特征点坐标。 4、实验 ? 备注:作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾:一个超干货的3D视觉学习社区 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。 同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有ORB-SLAM系列源码学习、3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、

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      人脸支付

      腾讯云人脸支付(FRP)基于优图自研的反光活体技术和3D结构光活体检测技术,利用人的相貌特征完成身份认证,在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码,无需用户完成指定动作配合,可拦截照片、面具、视频等攻击手段……

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