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人脸识别(二)——训练分类

这是关于人脸的第②篇原创!(源码在第三篇) 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类训练。 在正式开始实践前,先做了个小测试,即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候,我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片,共3个人15张人脸图片进行训练。 其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ? 数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片,即使让你人为命名写路径也不算很麻烦,可是人脸识别需要的数据往往很大,这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。 之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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人脸识别(二)——训练分类

上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类训练。 在正式开始实践前,先做了个小测试,即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候,我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片,共3个人15张人脸图片进行训练。 其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ? 数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片,即使让你人为命名写路径也不算很麻烦,可是人脸识别需要的数据往往很大,这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。 之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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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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    浏览中玩人脸识别

    本文作者:IMWeb Jianglinyuan 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 背景 其实浏览中的人脸识别 API 已经发布有一段时间了,从Chrome 70 版本以上就有了。 其中包括了人脸,文本或 QR 码的识别,基本上覆盖了当前互联网应用的大部分场景。 Shape Detection API 图形识别这种对系统资源和设备的计算能力要求颇高的功能,通常只有底层的原生 API 能驾驭,流行的框架主要是开源的Open CV和各大移动平台的图形识别服务,浏览层面主要有三个 speechSynthesis.speak(new SpeechSynthesisUtterance(box.rawValue)); } }) .catch(err => console.error(err)); 浏览中的人脸识别 浏览中使用人脸识别其实原理比较简单,使用一个图片作为入参,然后调用FaceDetector就可以进行简单的人脸识别了,最后我们可以通过 canvas 对结果进行输出。

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    实战 | 计算数码管OCR数字识别(附源码)

    导读 本文主要介绍一个计算显示数字识别的OCR实例,基于OpenCV和EasyOCR/PaddleOCR。 实例来源 实例来源于51Halcon论坛,对应的Halcon实现这里不做介绍,如下图,最终目的就是识别计算显示数字内容。 初步思路:先提取显示区域ROI,然后使用EasyOCR或PaddleOCR直接识别。 实现步骤与演示 【1】通过HSV阈值筛选,分离液晶显示区域; 【2】轮廓筛选,精确定位出液晶显示区域; 【3】截取ROI后传给EasyOCR识别 【4】实现完整源码与注意事项 # -*- coding ROI = img[y-20:y+h+20,x-20:x+w+20].copy() ROI原始大小的识别结果: ROI扩大后的识别结果: 2、截取ROI之后也可使用PaddleOCR方法识别识别效果如下

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    人脸识别(二)——训练分类的补充说明

    之前训练分类时利用的是一个csv文件的读取,这里仅仅用几句话介绍一种简单易行的方法。 说到底,这类问题可以归类于读取指定文件夹里的所有文件。

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    专访 - Sensory CEO Todd Mozer - AI, 3D人脸识别以及其他

    以下为demo视频 - Sensory于近期更新了其TrulySecure平台至4.0版本,支持3D面部识别和增强AI系统,比传统的2D面部识别的准确率提升了50%。 ? 在面部生物识别部分,我们增加了对3D Camera的支持。 随着3D Camera的越来越普及,可以提供更好的暗光环境下性能,支持更大角度的面部识别,并且最重要的更强悍的防欺骗性能(Anti-spoofing)。 在Apple推出Face ID之后,突然之间所有的移动设备开发商都在计划支持人脸生物识别,也极大地牵引了(Got traction)对Sensory面部识别技术的需求,我们与众多的手机制造商签署了技术转移合同 Sensory的独特优势在于我们可以第一时间获得用户的反馈,客户需要3D人脸识别,这鞭策(Spur)了我们技术方向的决心,完全是技术和客户驱动的创新成果。

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    无服务开发人脸识别小程序

    看了下自己以前写的文章【如何在小程序中实现人脸识别功能】,发现这文章关注量还挺多,况且腾讯云人脸识别API于2019年1月25日全量更新为了最新的3.0版本,API调用方式及也有较大变化。 人脸识别API申请 如果要使用人脸识别API,必须在腾讯云进行实名认证,实名认证后,您可以登录腾讯云 控制台进行使用。如果没有账号,请参考账号 注册教程。 将获取到的地址在云函数端发送至腾讯云人脸识别API,等待人脸识别接口返回相关内容。 人脸识别API返回内容后,云函数原封不动的将数据发回给客户端。 客户端做解析,并展示给前端。 后面几行代码就是声明人脸识别的相关版本,定义HTTP请求等。 首先,我们看看腾讯云人脸识别返回的参数列表。

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    无服务开发人脸识别小程序

    看了下自己以前写的文章,发现这篇如何在小程序中实现人脸识别功能文章关注量还挺多,况且腾讯云人脸识别API于2019年1月25日全量更新为了最新的3.0版本,API调用方式及也有较大变化。 人脸识别API申请 如果要使用人脸识别API,必须在腾讯云进行实名认证,实名认证后,您可以登录腾讯云 控制台进行使用。如果没有账号,请参考账号 注册教程。 将获取到的地址在云函数端发送至腾讯云人脸识别API,等待人脸识别接口返回相关内容。 人脸识别API返回内容后,云函数原封不动的将数据发回给客户端。 客户端做解析,并展示给前端。 后面几行代码就是声明人脸识别的相关版本,定义HTTP请求等。 首先,我们看看腾讯云人脸识别返回的参数列表。

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    基于PCA和LDA的k近邻分类人脸识别

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    python3.6+opencv+face_recognition+knn分类实现人脸识别

    测试图片 train :训练集图片(图片集合是在网上下载的) train1 :也是训练集图片(将train训练集图片拆分了的,集合比较小 trained_knn_model.clf (保存的是knn分类训练之后的模型 /usr/bin/env python # @Time : 2019/1/10 15:50 # @Author : xhh # @Desc : 利用knn分类来进行人脸识别 # @File n_neighbors=n_neighbors, algorithm=knn_algo, weights='distance') knn_clf.fit(X, y) # 保存KNN分类 根据文档删除标注 del draw # 显示图片结果 pil_image.show() if __name__ == "__main__": # 1:训练KNN分类, 部分图片的识别之后的标注: 训练集中没得,在这里回显示unknow的,比如下图的小女孩。。。 ? ?

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    科普| 3D视觉技术正在改变我们的生活

    比如早期摄影常常采用胶片来模型记录影像,随着数字技术的日益成熟,数码相机应用而生,日渐取代了之前的方式,变得更加高效快捷,机器视觉进入了全新的数码时代。 第三次进步是低像素到高像素的转变。 TOF(Time-of-Flight)光飞行时间法 通过光线在空中传播的时间来计算距离,即通过专用传感捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,以此来判断并计算物体的距离信息,再结合相机拍摄,将物体的三维轮廓呈现出来 3D视觉技术改变我们的生活 近年来,3D视觉技术快速发展,被广泛应用到人脸识别、智能机器人、自动驾驶、新零售、AR等多重场景,也慢慢渗透到了我们生活中的方方面面。 人脸识别 我们手机中的Face ID功能、可互动的3D动画表情,以及手机或者商超购物时的刷脸支付,都运用了3D视觉技术。 智能家居 3D视觉技术为机器赋予了智慧的“双眼”,比如让智能家电感知物体形态和距离,智能识别不同物体的类别。

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    繁维科技程斯特:TOF相机下的3D人脸识别,破传统识别困局丨镁客请讲

    策划&撰写:巫盼 3D人脸识别的市场正在逐渐打开,相较于当前的2D识别,这种主动式,不易受光线影响的识别方式,也涌入了不少新入局者。 围绕人脸识别,红海之下会有一片新蓝海吗? 对此,程斯特显得信心满满,“之所以现在才推出这两款产品,我们是想带着一些应用一起推出,比如3D人脸识别。” TOF相机下的3D人脸识别,解决传统CV识别的问题 人脸识别是个巨大商机,尤其是计算机视觉火热的这几年,商汤、旷视带着一众大小厂商在这个领域杀出一条红海。 相比较之下,3D人脸识别可以直接通过相机判定,不需要另外的活体检测或者通过一些特殊的动作来证明图像和真人的区别。 程斯特认为从技术层面来看,3D人脸识别肯定要优于普通的2D人脸识别,而且等后续量做起来,成本也能快速降下来。“不管是在识别距离、抗干扰能力还是识别速度上,我们的产品都已经达到了业内领先。”

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    人脸识别迎来“终结者”

    数码相机中,基于PRNU 来判断图像来源的应用很常见,经常用于图片版权诉讼的取证。但整个过程需要对同一个相机拍摄的50 张照片进行分析,所以这种验证方法并没有用于常见的身份识别。 与数码相机相比,智能手机的图像传感要小几十倍,像素的不均匀性更明显,所以只需要一张照片就可以完成和智能手机的匹配,而且智能手机的普及率和便携性比数码相机要高得多。 准确率99.5%,比指纹识别强在哪里? 随iPhone X 兴起的人脸识别实际上并不安全,前段时间接连出现双胞胎、母子甚至是同事破解Face ID 的例子。 相比人脸识别,指纹识别是目前更为成熟的验证方案,不过仍然存在安全漏洞。 制作假手指来骗过手机的指纹识别并不难,CITER 的研究人员就曾基于一张图像来制作3D 打印模具。 不管是用作ATM 取钱,还是零售店支付,人脸识别、指纹识别已经足够便捷。即使这项技术可以实现,也只能作为现有身份验证的补充。

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    被控造假、打人之后要一雪前耻!“杀马特”华裔教授推出paGAN,GoodFellow也点赞

    每秒1000帧:根据普通照片实时生成高清逼真动画人脸 下面就是 fxguide 的Mike Seymour,左边是苹果iPhone手机拍摄的短视频,右边则是实时渲染的CGI,在原视频人脸上盖了一层数码生成的 3D数码人脸(hockey mask)。 Pinscreen的团队正在使用单幅jpeg图像构建他们的3D脸部模型,而且采用端到端的方法。 首先,模型识别照片中的人脸,然后生成一个合理的3D网格。 Pinscreen拍摄了《洛杉矶时报》记者David Pierson的一张照片作为输入(左),并制作了他的3D头像(右)。 这个生成的3D人脸通过黎颢的动作(中)生成表情。 视效艺术家通常通过粘在人脸或身体上的3D感应球进行表情捕捉,黎颢的技术突破在于使用了深度传感(微软的Xbox体感游戏使用了同样的技术)简化了这一过程,当装有深度传感的摄像机对准演员的脸时,黎颢的软件会自动分析其面部表情的变化

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    EasyCVR人脸识别框在播放上显示及消失的机制设定

    随着人脸识别技术的成熟,“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域,为了迎合和满足现代化的市场需求,EasyCVR的人脸识别也在不断优化中,目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别 在EasyCVR人脸识别中,如果识别区出现人脸即可直接识别,如果下一帧没有人脸,那么EasyCVR播放屏幕则会显示人脸识别框,如下: image.png 但是这个框在没有识别内容的时候出现其实是不合理的 在使用EasyStreamClient拉RTSP流,先初始化解码,在获取到的I帧解码成yuv(下图操作) image.png 下图是人脸识别和特征提取: image.png image.png 下图是特征提取 分析代码,里面有个人脸识别“int(ret.size)>0”,所以只有检测到人脸才回传给前端绘制,如果没有人脸就传递空数据给前端,才会导致只有绘制框没有取消框的操作。 image.png 此处我们需要在程序“int(ret.size)>0”加一个else操作,把一帧每有识别到的人脸给取消,再给前端,这样播放的框会消失。

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    “假脸”也能解锁手机怎么办?基于DNN的反欺骗机制

    但是:使用人脸识别作为用户身份验证的潜力要比这个大得多!在不远的将来,我们希望通过展示我们独特的面部特征能够租一辆车,签署法律文件或者来做其他的事情。 在这种情况下,提供的法律数据是交叉检查的,将文件上的ID和人脸图像与所有者的脸相比较。然而,像大多数新技术一样,它引入了新的漏洞。而最常见的欺骗面部识别机制的方法之一就是“假脸”攻击。 3D掩码攻击:在这种类型的攻击中,使用掩码作为欺骗的工具。这是一种比播放一段视频更复杂的攻击。除了自然的面部表情外,它还能通过各种方式来欺骗一些额外的保护措施,比如深度传感。 欺骗检测方法 某种安全形式应该成为所有人脸识别系统的标准。有许多不同的方法来应对这一挑战。反欺骗机制的最流行的最先进的解决方案包括: 人脸活性检测:一种对“活着”的测试脸进行分析的机制。 另外,3D欺骗的尝试可以通过额外的传感来处理(例如深度传感)。 安全问题是一个不断发展的问题,因为一旦新的保护方法被引入,攻击者就会不断寻找新的方法来破坏系统。

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    【科技】松下推出人脸识别服务软件 使用深度学习技术

    松下公司宣布,采用深度学习技术的人脸识别服务软件将于2018年7月在海外先行推出,而8月才在日本本土推出。 ? 当它与松下的i-PRO EXTREME系列网络相机一起使用时,安装了与软件捆绑的“最佳拍摄许可密钥”,只有“最佳镜头”将被发送到服务进行人脸识别。 2.系统成本降低: – 只发送最佳拍摄图像以减少服务负载和网络负载; – 使用传统的人脸识别系统时,所有捕获的图像都会发送到服务,由服务执行人脸检测和人脸识别,从而将数据处理的负担集中在服务上 使用最佳镜头图像在服务上执行人脸识别可降低服务负载和硬盘驱动容量要求,并允许将多达20 * 5个网络摄像头连接到单台服务。 3.系统可扩展性: – 最多注册30,000张人脸; – 使用标准人脸识别服务软件(WV-ASF950),可以对最多10,000张人脸进行简单的批量注册。

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    在浏览中使用tensorflow.js进行人脸识别的JavaScript API

    作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】随着深度学习方法的应用,浏览调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。 今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。 大家不仅可以更快速学习这个,对有人脸识别技术需求的 JS 开发者来说更是一件值得开心的事。 ▌前言 对于 JS 开发者来说这将是一件很开心的事,那就是终于可以在浏览中进行人脸识别了! 但我经常也会被问到一个问题,在浏览中是或否可以完全运行完整的人脸识别管道。 对此要感谢 tensorflow.js ! 使用欧几里得距离方法非常有效,当然你也可以选择任意类型的分类。下面的 gif 图像例子就是通过欧几里得距离来比较的两张人脸图像: ?

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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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