首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

MediaPipe TensorflowLite虹膜模型

MediaPipe是一个跨平台的开源框架,用于构建实时多媒体处理应用程序。它由Google开发,旨在简化多媒体处理任务的开发过程。MediaPipe提供了一套丰富的工具和库,可以用于处理音频、视频、图像等多媒体数据,并支持实时的机器学习推理。

TensorFlow Lite是Google开发的一种轻量级机器学习框架,专门用于在移动设备、嵌入式设备和物联网设备上进行机器学习推理。它可以在资源受限的设备上运行深度学习模型,提供高效的推理性能和低功耗。

虹膜模型是一种用于识别和验证个体身份的生物特征模型。虹膜是人眼中的一部分,具有高度独特性和稳定性,可以用于进行身份认证和安全访问控制。虹膜模型通过采集和分析虹膜图像,提取虹膜的特征信息,并将其与预先注册的虹膜模板进行比对,从而实现个体身份的验证。

虹膜模型的优势在于其高度准确性和不可伪造性。由于每个人的虹膜图像都是独一无二的,因此虹膜模型可以提供更高的身份验证精度。此外,虹膜模型对于光线条件的要求相对较低,可以在不同环境下进行准确的识别。

虹膜模型的应用场景非常广泛。它可以用于身份认证、门禁系统、安全访问控制、支付验证等领域。虹膜模型还可以应用于医疗领域,用于诊断和治疗眼部疾病。

腾讯云提供了一系列与虹膜模型相关的产品和服务。例如,腾讯云人脸识别服务可以通过虹膜识别技术实现身份验证和访问控制。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云人脸识别服务的信息:

https://cloud.tencent.com/product/fr

总结:MediaPipe是一个跨平台的多媒体处理框架,TensorFlow Lite是一种轻量级机器学习框架,虹膜模型是一种用于识别和验证个体身份的生物特征模型。虹膜模型具有高度准确性和不可伪造性,适用于身份认证、门禁系统、安全访问控制等领域。腾讯云提供了与虹膜模型相关的人脸识别服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OpenCV + MediaPipe实现眼睛虹膜检测

虹膜检测的基本原理 MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据,这些数据的编号图示如下: 根据编号,很容筛选出左眼与右眼所在的区域所有点,然后完成区域的截取,然后调用虹膜检测模型完成检测...,MediaPipe SDK的 python版本是不支持虹膜检测,这个比较坑,所有我从github上发现了一个别人训练好的模型,大小只有1MB,地址如下: https://github.com/ItchyHiker.../Iris_Landmarks_PyTorch 它检测得到虹膜的32个点位,图示如下: 导出它的ONNX格式模型,输入与输出图示如下: RGB顺序,然后减去均值127,除以127。...这个模型实现非常简洁,就是基于残差结构的多路合并,最后通过均值池化链接,最终预测32点位坐标,值在0~1之间。感兴趣的可以自己去看模型源码!...代码演示 首先通过MediaPipe完成人脸的468点位landmark提取,然后分别提取左右眼睛周围点位,根据点位求得外接矩形ROI大小,然后试用ROI左右眼睛图象,通过OpenCV直接预测左右眼睛的虹膜

2.3K30

谷歌发布MediaPipe Diffusion插件,「移动端」可用的图像生成控制模型

即插即用、ControlNet、T2I适配器和MediaPipe扩散插件的对比,*具体数字会根据选用模型不同而发生变化 简单来说,MediaPipe扩散插件就是一个用于文本到图像生成的,可在便携式设备上运行的模型...MediaPipe扩散模型插件是一个单独的网络,输出可以插入到预训练的文本到图像生成模型中,提取的特征应用于扩散模型的相关下采样层(蓝色)。...使用MediaPipe扩散插件进行生成过程的演示 示例 在这项工作中,研究人员开发了基于扩散的文本到图像生成模型MediaPipe face landmark,MediaPipe holistic landmark...研究人员使用MediaPipe中的drawing utils来渲染人脸,包括脸部轮廓、嘴巴、眼睛、眉毛和虹膜,并使用不同的颜色进行表示。...S23)上测量了三种模型的性能:在服务器上,使用50个扩散步骤运行所有三个模型;在移动端上,使用MediaPipe图像生成应用程序运行20个扩散步骤。

59320

【重磅】谷歌正式发布TensorFlowLite,半监督跨平台快速训练ML模型

谷歌使用一个ML框架对这个设备上的模型进行了端到端的训练,这个框架联合训练两种类型的模型——一个紧凑的 projection 模型(如前文所述)和一个 trainer 模型。...这两个模型采用联合的方式进行训练, projection 模型从 trainer 模型中学习—— trainer 具有专家的特征,并且使用更大、更复杂的ML架构进行建模,而projection 模型就像一个从专家那里学习的学生...组成部分如下 TensorFlow模型:保存在磁盘上经过训练的TensorFlow模型。 TensorFlow Lite转换器:是一个将模型转换为TensorFlow Lite文件格式的程序。...TensorFlow Lite模型文件:基于FlatBuffers的模型文件格式,已经过速度和大小优化。...模型 TensorFlow Lite已支持许多经过训练和优化的模型: MobileNet:一类视觉模型,能够识别1000个不同的对象类别,专门为移动和嵌入式设备上的高效执行而设计。

1K90

MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别

MediaPipe介绍 这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。...https://google.github.io/mediapipe/ 请看下图比较详细 是个不折不扣的现实增强的宝藏工具包,特别实用!...支持的平台跟语言也非常的丰富,图示如下: 只说一遍,感觉要逆天了,依赖库只有一个就是opencv,python版本的安装特别简单,直接运行下面的命令行: pip install mediapipe 手势...因为版本更新了,演示程序有点问题,改完之后执行运行视频测试,完美get到手势landmark关键点: 手势landmark的关键点编号与解释如下: 修改后的代码如下: import cv2 import mediapipe...cv2.imshow('MediaPipe Hands', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release

1.5K31

将 TensorFlow 训练好的模型迁移到 Android APP上(TensorFlowLite

这篇博客只介绍如何把TensorFlow训练好的模型迁移到Android Studio上进行APP的开发。...2.模型训练注意事项 第一步,首先在pc端训练模型的时候要模型保存为.pb模型,在保存的时候有一点非常非常重要,就是你待会再Android studio是使用这个模型用到哪个参数,那么你在保存pb模型的时候就把给哪个参数一个名字...(如果你已经训练好了模型,并且没有给参数名字,且你不想再训练模型了,那么你可以尝试下面的方法去找到你需要使用的变量的默认名字,见下面的代码): #输出保存的模型中参数名字及对应的值with tf.gfile.GFile...至此,所有配置已经完成,下面是模型调用。...4.在Android Studio中调用模型 在要用到模型的地方,首先要加载libtensorflow_inference.so库和初始化TensorFlowInferenceInterface对象,代码为

2.1K30

网页视频会议背景实时替换。Google Meet背后的技术揭秘

背景模糊和背景替换,由 MediaPipe 网页提供支持 我们的网页机器学习方案概述 Meet 的新功能是通过 MediaPipe 开发的,MediaPipe 是谷歌的开源框架,用于跨平台可定制的直播和流媒体机器学习解决方案...,它还支持如设备上的实时手、虹膜和身体姿态跟踪等机器学习解决方案。...为了实现这一点,MediaPipe 的 web 管道利用了 WebAssembly,这是一种专门为网页浏览器设计的低级二进制代码格式,可以提高计算量大的任务的速度。...通过 XNNPACK 和 SIMD 的加速,该分割模型可以在网页上实时运行。 由于 MediaPipe 灵活的配置,背景模糊/替换解决方案可以根据设备性能调整处理。...模型精度的评估,通过 IOU 和边界F-score测量 我们的分割模型还公开了附带的模型卡片(https://mediapipe.page.link/meet-mc),其中详细说明了我们的公平评估。

1.7K31

Web ML+ WebAssembly 支持实现 Google Meet 背景模糊功能

Google Meet团队通过 Web ML,MediaPipe和 WebAssembly技术,在浏览器中实现了高性能的实时背景处理功能。...尽管其他的解决方案需要安装额外的软件,但Meet的功能是由尖端的Web ML技术提供支持的,这些技术是用MediaPipe构建的,可以直接在你的浏览器中工作——不需要额外的步骤。...网络Web ML方案概述 Meet中的新功能是与MediaPipe一起开发的,MediaPipe是谷歌的开源框架,用于为直播和流媒体提供跨平台的,可定制的ML解决方案,它还支持设备上实时性的手、虹膜和身体姿势追踪等...为了实现这一点,MediaPipe的Web工作流利用了WebAssembly,这是一种专为网络浏览器设计的底层二进制代码格式,可以提高计算繁重任务的速度。...在XNNPACK和SIMD的加速下,该分割模型可以在Web上以实时速度运行。 在MediaPipe灵活配置的支持下,背景模糊/替换解决方案可根据设备能力,调整其处理过程。

1.1K20

Web ML+ WebAssembly 支持实现 Google Meet 背景模糊功能

Google Meet团队通过 Web ML,MediaPipe和 WebAssembly技术,在浏览器中实现了高性能的实时背景处理功能。...背景模糊和背景替换,由网页端的 MediaPipe 提供支持。...网络Web ML方案概述 Meet中的新功能是与MediaPipe一起开发的,MediaPipe是谷歌的开源框架,用于为直播和流媒体提供跨平台的,可定制的ML解决方案,它还支持设备上实时性的手、虹膜和身体姿势追踪等...为了实现这一点,MediaPipe的Web工作流利用了WebAssembly,这是一种专为网络浏览器设计的底层二进制代码格式,可以提高计算繁重任务的速度。...在XNNPACK和SIMD的加速下,该分割模型可以在Web上以实时速度运行。 在MediaPipe灵活配置的支持下,背景模糊/替换解决方案可根据设备能力,调整其处理过程。

72530

谷歌发布Objectron数据集,推进三维物体几何理解的极限

机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果,但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。...在这些成功的基础上,提高模型对 3D 物体的理解力有很大的潜力来支持更广泛的应用场景,如增强现实、机器人、自动化和图像检索。...今年早些时候,谷歌发布了 MediaPipe Objectron,一套为移动设备设计的实时 3D 目标检测模型,这个模型是基于一个已标注的、真实世界的 3D 数据集,可以预测物体的 3D 边界。...这些模型是在 MediaPipe 中发布的,MediaPipe 是谷歌的开源框架,用于跨平台可定制的流媒体机器学习解决方案,它同时也支持机器学习解决方案,比如设备上的实时手势、虹膜和身体姿态跟踪。...与之前发布的 single-stage Objectron 模型相比,这些最新版本采用了两级架构。

67130

Google发布Objectron数据集

正文字数:1708 阅读时长:2分钟 仅仅通过在照片上训练模型,机器学习(ML)的最新技术就已经在许多计算机视觉任务中取得了卓越的准确性。...Liangkai Zhang 原文链接 / http://ai.googleblog.com/2020/11/announcing-objectron-dataset.html 今年早些时候,我们发布了MediaPipe...Objectron,这是一套针对移动设备设计的实时3D对象检测模型,这些模型在经过完全注释(annotated)的真实3D数据集上进行了训练,可以预测对象的3D边界框。...这些模型MediaPipe中发布,MediaPipe是Google的跨平台可定制ML解决方案的开源框架,适用于实时和流媒体,该解决方案还支持设备上的实时手部,虹膜和身体姿势跟踪等ML解决方案。...在移动设备上运行的3D对象检测解决方案的示例结果 与以前发布的单阶段Objectron模型相反,这些最新版本使用两级架构。第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。

78930

web端实现AR人脸特效

FaceMesh 根据FaceMesh生成三角网格并进行UV贴图 FaceMesh MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标。...该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速,可提供对实时体验至关重要的实时性能。 UVMap UV是二维纹理坐标,U代表水平方向,V代表垂直方向。...detectorConfig = { maxFaces: 1, //检测到的最大面部数量 refineLandmarks: true, //可以完善眼睛和嘴唇周围的地标坐标,并在虹膜周围输出其他地标...runtime: 'mediapipe', solutionPath: 'https://unpkg.com/@mediapipe/face_mesh'...//加载3D模型 const loader = new GLTFLoader(); const Object3D = new THREE.Object3D(); loader.load(modelUrl

1.4K10

Mediapipe框架在Android上的使用

编译文件BUILD中内容如下,name是生成后aar的名字,calculators为使用的模型和计算单元,其他的模型和支持计算单元可以查看 mediapipe/graphs/目录下的内容,在这个目录都是...Mediapipe支持的模型。...其中目录 hand_tracking就是使用到的模型,支持的计算单元需要查看该目录下的BUILD文件中的 cc_library,这里我们是要部署到Android端的,所以选择Mobile的计算单元。...这次我们需要寻找的是 mediapipe_binary_graph中的 name,根据我们所要使用的模型,同样这个也是只检测单个手的关键点,多个手的使用multi_hand_tracking_mobile_gpu_binary_graph...presence is false, no hands detected."); } }); // 获取手的关键点模型输出

2.9K10

【大咖来了】有道周枫:苹果Core ML对移动端深度学习的意义

网易有道 CEO 周枫指出,这个新框架能够解决以往云端数据处理的一系列问题,而且相对安卓的 TensorflowLite 更加成熟,值得人工智能的开发者关注。...相比较来说,Android上同样用于移动机器学习的TensorflowLite成熟度看起来差不少。...苹果很聪明的定义了一个标准的模型格式(.mlmodel),提供了流行的框架模型到该格式的转换工具,比如你可以将你的Caffe模型转换成CoreML的模型格式。...这样就可以利用各个模型的训练阶段,而不像TensorflowLite只能使用Tensorflow模型。...而面对苹果的步步紧逼,“为移动而生”的TensorflowLite也该好好优化一下模型适配和处理速度的问题了,毕竟人工智能的未来不可能只在云端。

1.2K90

谷歌发布 MediaPipe Holistic,实现移动端同时进行人脸、手部和人体关键点检测跟踪

Pipeline and Quality MediaPipe Holistic pipelines 集成了姿势、面部和手部组件的独立模型,每个组件都针对其特定领域进行了优化,每个组件的推断输入图不同。...MediaPipe Holistic 首先通过 BlazePose 的姿势检测器和后续的关键点模型来估计人的姿势。...然后,pipelines 将全分辨率输入帧上裁剪这些 ROI,并应用特定任务的模型来估计它们对应的关键点。最后,将所有关键点与姿势模型的关键点合并,得出全部 540 多个关键点。...为了弥补这一精度差距,作者使用轻量级的脸部和手部 re-crop 模型,这些模型扮演了 Spatial Transformers(空间变换器)的角色,并且只花费了相应模型 10% 左右的推理时间。...手部预测质量 Performance MediaPipe Holistic 每一帧需要协调多达 8 个模型:1 个姿势检测器、1 个姿势关键点模型、3 个 re-crop 模型和 3 个手部和面部的关键点模型

1.4K20

opencv+

一、下载模块/库 pip install +扩展库;opencv-python和mediapipe Mediapipe是Google开发的一种跨平台框架,用于构建实时音频、视频和多媒体数据处理应用程序。...它提供了一系列预构建的机器学习和计算机视觉模型,可用于实现诸如姿势识别、人脸检测、手势识别、目标追踪等应用。...使用Mediapipe,开发者可以利用其强大的计算图模型和各种预构建的模块,快速构建和部署音视频处理应用程序。通过配置和连接模块,开发者可以构建自定义数据处理流程,实现各种功能。...Mediapipe还提供了丰富的工具和库,用于模型训练、性能优化和应用程序调试等方面的支持。 总之,Mediapipe是一个强大的多媒体处理框架,可以用于构建实时音视频处理应用程序和机器学习模型。...二、实现原理 Mediapipe(BlazePlam) 两个模型组成:1)手掌检测器,它提供手的边界框,2)手部地标模型,它预测手骨架。

14410

4米以内实现远程手势控制!谷歌AI新研究让你抛掉键鼠操控屏幕

管道和质量  MediaPipe Holistic 管道集成了姿态、面部和手部组件的独立模型,每个模型都针对其特定领域进行了优化。但是,由于它们的特殊化,一个组件的输入不适合其他组件。...例如,姿态估计模型以较低的分辨率(256x256)作为输入。但是如果从图像中剪切手部和脸部的区域来传递给他们各自的模型,图像的分辨率会太低,无法精确清晰表达。...首先,MediaPipe Holistic 使用 BlazePose 的姿态检测器和关键点模型来估计人体姿态。...为了缩小这个精度差距,研究人员使用了轻量级的脸和手重新裁剪模型,它们扮演了 spatial transformers 的角色,成本仅为相应模型推理时间的10% 。...性能 MediaPipe Holistic 要求每帧最多在8个模型之间协调:1个姿态检测器,1个姿态标志模型,3个重裁剪模型和3个手部和脸部关键点模型

39020

Mediapipe框架在Android上的使用

编译文件BUILD中内容如下,name是生成后aar的名字,calculators为使用的模型和计算单元,其他的模型和支持计算单元可以查看 mediapipe/graphs/目录下的内容,在这个目录都是...Mediapipe支持的模型。...其中目录 hand_tracking就是使用到的模型,支持的计算单元需要查看该目录下的BUILD文件中的 cc_library,这里我们是要部署到Android端的,所以选择Mobile的计算单元。...这次我们需要寻找的是 mediapipe_binary_graph中的 name,根据我们所要使用的模型,同样这个也是只检测单个手的关键点,多个手的使用multi_hand_tracking_mobile_gpu_binary_graph...presence is false, no hands detected."); } }); // 获取手的关键点模型输出

9.1K60

谷歌开源手势识别器,手机能用,运行流畅,还有现成的App,但是被我们玩坏了

△ 它也不知道我换回来了 当然,你也可以换回来,来去切换自如,仿佛背后的模型已经被忽悠瘸了。 三大模型 不过,被“忽悠瘸了”的锅,可不能让一个模型背,因为,这款应用的背后有3个模型。 ?...Hand Landmark 前一个模型找到手掌之后,这个模型负责定位关键点,它可以找到手掌上的21个关节坐标。...之后,用混合训练的方式训练模型。 ?...借助MediaPipe实现 最后的实现,借助了MediaPipe,这是一个构建机器学习pipeline的框架。用于手势识别的MediaPipe图长这样: ?...前面的各种模型,都融入到了这张整体的图里,可以看到从拍摄到出结果的全过程。 另外,借助MediaPipe,还可以做人脸检测: ? 头发分割: ? 物体检测: ?

1.6K31
领券