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AI赋能,人脸识别技术应用的发展

随着人工智能行业的发展,越来越多的技术趋于成熟可用,AI +模式赋能成为各行各业的升级方向,其中以人脸识别技术的应用最为普遍。 基于百度大脑人脸识别技术推出的出租车智能终端人脸识别应用能够通过部署4路摄像头,运用人脸识别技术,在司机无感知情况下系统全自动实时监测司机行为。 并且,百度大脑强大的AI识别投诉机制,在问题发生的第一时间就能传递到平台方和手机APP预警,并且在车内的车载终端播报语音提醒,确保司机的危险行为都会有AI时刻监管,从某种意义上,实现了真正的安全出行。 抛却隐私问题,以及学生的心情感受问题,AI+教育中人脸识别技术的应用结果显而易见,无疑是非常成功的,可以帮助老师每时每刻精准识别学生的动态,例如:是否在认真听课、是否在开小差、是否在打瞌睡等等等等。 目前,人脸识别技术广泛应用于金融、安防反恐、教育、社交娱乐、设备、门禁/考勤、交通、智能商业等领域。而3D人脸识别技术得益于其优异的性能情况,逐渐在下游市场广泛应用

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AI智能视频平台如何切换人脸识别算法?

随着AI技术的阶段性成熟,人工智能应用已经在社会发展中的方方面面发挥着重要的作用。 安防监控行业被认为是人工智能技术落地应用最为广泛的领域之一。 TSINGSEE青犀视频深耕音视频技术多年,在人工智能的浪潮下,也积极在视频平台中融入人工智能应用。目前我们正在积极研发人脸识别、车辆识别、车牌识别技术与视频监控平台的融合。 TSINGSEE青犀视频具有AI人脸识别能力的视频平台正处在研发阶段,平台人脸识别算法分别接入了虹软和百度两种识别算法。若要切换人脸识别算法,可在配置文件中修改engine参数。 在过去的一两年,我们已经看到了大量的AI技术落地实例,在未来,AI技术将会有更多的场景落地应用。 近期TSINGSEE青犀视频也推出了基于边缘AI计算能力的硬件设备——AI安全生产摄像机,设备内置了多种AI深度学习算法,可实现的智能检测有烟火识别、安全帽/工作服检测、睡岗离岗检测、人员入侵检测等等。

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    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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    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 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    AI人脸应用

    这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API,本项目适合刚入门的同学练手,熟悉整个框架,整体实现如下: 后台定义接口调用函数,返回前端渲染需要的数据格式,以及构造汉化字典。 建议自己动手写写前端,个人经验,写过后会对数据结构设计,前后端分离有个很直观的印象,关键是能提高个人审美(手动围笑) 这里还需要的是对数据的持久化处理,可以选用云开发的数据库,也可以去别的平台,建议是找接口封装简单易用的

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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 ? 人脸交换主要应用在合影上,先定位照片中的两个人脸,然后交换,并做一定的图像融合,使人脸与身体良好衔接。 4、动物、卡通、名画脸部交换 ?

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    人脸识别:理论、建模、应用

    在图像识别中,给定输入图像,CNN模型应用各种滤波器识别图像中的边缘部分以便检测给定图像中的目标。 数据增强:一种有效扩展数据的方法,有助于我们构建强大的人脸识别系统,通过应用各种操作(如挤压,拉伸,翻转,放大,缩小,裁剪,旋转图像等)将单个图像转换为多个图像,从而确保以不同的角度和方向识别面部。 在CNN网络中,我们使用Sobel边缘检测技术来识别边缘。在这种技术中,我们使用张量相同深度的掩模/内核,并在图像张量和内核之间应用卷积运算。 ? 这是应用Sobel边缘检测技术后图像的外观。 应用 人脸识别系统广泛用于公共安全监控系统以及考勤系统。 人脸识别系统用于刑事侦查和法医鉴定。美国联邦调查局正在使用人脸识别识别驾驶执照中的嫌疑人。在英国,人工智能配备的摄像机也已经进行了试验。 人脸识别用于实现安全可靠的在线支付。 人脸识别用于电子设备解锁

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)人脸识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件,实现人脸识别。 示例代码如下所示:

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    腾讯云— 人脸识别应用实践

    序: 人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务,但在售前接触客户中,发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面,从而在使用和计价过程中遇到较多的问题,所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践,帮助大家理解 “人脸识别”的应用; “人脸识别”产品服务; 首先需要强调的是,“人脸识别”产品服务是一套围绕“人脸”的产品功能能力,它的计价也是根据功能来的,例如:人脸检测、五官定位、人脸对比、人员库管理、人脸搜索、 对比下,判断我们应用场景中是需要人脸验证还是人脸检索功能,其实关键的是,你需要确认识别前,是否已近存在前置条件。 以上是人脸识别中常用的产品功能,以及就腾讯云产品做了相关介绍。往往在一个应用场景架构中,是多个人脸识别能力的集合,在计费报价上也是依托实际架构中用到的服务进行评估。 例如:某些APP和平台存在虚拟资产、支付、实名都需求下,建议使用人脸核身,而完成核验后后续APP/平台登录等场景时,可以仅调用人脸识别人脸比对,完成验证工作。

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    人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

    好了,跑偏了,今天康哥总结了AV、不,AI的新的技术点【人脸识别】,上几期的图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看的同学,请点击这里。 《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》 《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》 《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》 需求: 登录使用人脸识别登录 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 优化的形变统计校正理论 独创的实时特征识别理论 开发步骤: 1:首先开通百度云-AI-功能账号,并创建应用,如下图 ? 2:创建应用之后,进入应用内,点击编辑,将人脸识别等功能进行授权 ? 3:新建一个web project,如下图: ? 4:搭建SSM框架,导包并配置web.xml: <?

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    详解LBP特征与应用(人脸识别)

    当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性,只有具备了这些特性,局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测 ,或者纹理识别等实际应用。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征的人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ? 对应OpenCV代码如下: ? OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

    目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度,好吧,今晚熬夜加班编写,在上一节中,实现了人脸数据的采集,在本节中将对采集的人脸数据进行训练,生成识别模型。 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理,这里使用的是LBPH算法,在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(),为了方便小伙伴们读懂之后的代码,在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例 第一步:采集人脸数据,网络上有许多案例Demo,不再赘述,代码如下: import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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    如何利用AI识别口罩下的人脸

    当前,市面上有很多人脸图像数据集,主要用于训练人脸检测算法。我们可以采用这样的数据集,在人脸上绘制口罩——于是我们就有了图像对。 ? 我们尝试了两个数据集。 这个数据集非常适合我们的情况,因为它包含的图像主要都是人脸。 均方误差(MSE)和均值绝对误差(MAE) MSE 和 MAE 都是损失函数,都基于我们模型生成的图像将口罩应用到面部之前。 这个网络具有泛化能力,并且似乎 可以很好地识别情绪,从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面,这里当然也有改进的空间。 我们期望这可以添加有关人脸及其特征的更多信息,以帮助 U-net 的上采样部分进行人脸修复。

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    视频平台AI人脸识别Python服务一直加载,该如何处理?

    基于AI的视频监控技术已经成为安防监控市场的发展趋势,TSINGSEE青犀视频在去年就已经开始对旗下视频平台部署AI算法,如EasyCVR视频融合云服务,目前已经具备人脸识别、车牌识别AI智能检测能力 ,并在线下场景中开始落地应用。 在今天的文章中,我们来和大家分享一下AI人脸识别研发过程中遇到的技术问题及解决技巧。 在开发中,我们遇到了AI人脸识别中Python服务一直处于加载状态的情况。 多次访问AI人脸识别的网页,标题头一直转圈,网页也一直没有加载到,最后网页加载失败。此时调用人脸识别和对比识别的接口也会显示失败。 视频监控领域应用较多和发展较为成熟的是人脸识别、目标识别等算法,而随着视频监控规模的扩大,越来越多的用户开始重视视频监控系统的智能化建设与应用

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    智能视频平台AI人脸识别数据上报功能的代码开发逻辑

    视频平台的智能化、高清化也成为未来发展的趋势。TSINGSEE青犀视频也正在积极研发人脸识别功能与视频平台的融合,今天和大家分享一下最新的开发实践技巧。 我们在平台AI人脸识别能力上新增了数据上报功能。基于该功能,可以实现将平台识别到的人脸属性信息如姓名、年龄、性别等数据发送给任意已对接的平台,达到数据互通共享、联动控制等拓展应用的目的。 实现逻辑:在平台识别人脸后,将识别的数据通过http请求发送到后台配置的地址,还可以配置上报重发次数和重发时间。 数据通过POST表单方式发送: 在目标地址收到发送的数据后返回”success”代表发送成功,否则都是发送失败,会触发重发机制: 人脸识别应用已经越来越普及了,在视频监控领域,人脸识别应用于智能门禁 TSINGSEE青犀视频平台也正在拓展这些应用,目前我们已发布基于边缘AI计算能力的AI安全生产摄像机,结合EasyCVR视频融合平台,可实现对企业安全生产管理流程的智能化监管,极大降低安全隐患,提高监管效率

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    备受争议的Clearview AI人脸识别应用程序不再出售给私企

    机器之心报道 编辑:陈萍 Clearview AI 除了不再向私营公司和非执法实体出售其应用程序外,它还将终止与伊利诺伊州的所有合同。 说到生物识别技术,我们就不得不提美国的 Clearview AI 这家公司,他们号称拥有最全面的人脸识别系统,其备受争议的人脸识别工具,已在 Meta、Twitter 等社交网络抓取了超过 100 亿张照片 另外有消息称,美国联邦调查局芝加哥办公室和美国伊利诺斯州烟酒等管理局的分部都曾使用过 Clearview 的数据库,但现在还不清楚这两家机构是否会因为伊利诺伊州的全面禁令而被禁止使用该平台。 他还指出,Clearview 并没有采取真正的举措来解决人脸识别监控的危害,而是变本加厉将其人脸监控系统出售给执法部门,继续助长对美国公民隐私和正当程序权利的大肆侵犯。 Clearview 带来人们的唯一益处是证明了强有力生物识别隐私法(如伊利诺伊州的法律)的重要性,以及在全国城市通过禁止警察使用人脸识别系统相关法律的重要性。

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    高级AI:使用Siamese网络进行人脸识别

    这是一篇翻译的文章,原文链接:https://medium.com/swlh/advance-ai-face-recognition-using-siamese-networks-219ee1a85cd5 因此,Siamese网络主要用于在每个类别中没有很多数据点的应用中。 为什么要使用Siamese网络? 比如,假设我们想为公司建立一个人脸识别模型,大约有500人。 如果从零开始使用 卷积神经网络(CNN) 构建人脸识别模型,那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络,以获得良好的准确性。 Siamese网络不仅用于人脸识别,还广泛用于没有很多数据点,以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索,对象跟踪等。 使用Siamese网络进行人脸识别 我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。

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    大数据与AI智能时代,人脸识别技术在银行场景中的应用

    4)监控设备品类繁多,不能实现统一接入与管理 由于应用的场景和场所不一样,所以在安装监控的时候不能做到统一的设备型号和类型接入,这时监控系统平台的监控性就变得异常重要,而且即使能全部接入,也很难做到统一的管理与运维 平台 前端通过各种协议接入EasyCVR安防智能监控平台。 四、功能优势 针对以上问题与需求,目前市面上青犀视频研发的EasyCVR安防智能监控平台就能很好的应用于此行业: 1)不拘泥、不受限于摄像机的品牌厂商及其配套平台,只要是网络监控摄像机IPC、硬盘录像机 2)EasyCVR采集摄像机或摄像头含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸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、人脸识别人脸图像特征提取以及匹配与识别,在银行安防行业中可以及时发现安全隐患,也利于以后的智能化拓展。

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    AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny 的人脸识别应用

    基于TencentOS Tiny开发板开发的一款人脸识别应用; 硬件部分由以下模块组成: 开发板采用TencentOS Tiny官方的RT1062开发板。 人脸识别检测人脸。 LCD显示屏输出检测结果。 如上图所示,硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板,OV5640摄像头,LCD显示屏等组成;其中: TencentOS Tiny官方的RT1062开发板,负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现 LCD显示屏,负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头,负责完成人脸数据的采集。 软件框架 image.png 如上图所示,该软件架构主要采用上图所示的几个部分完成,其中: LCD:负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 Camera:负责完成人脸数据的采集。

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    售票场景,人脸识别有哪些应用和作用?

    随着互联网和智能技术的进步,在车站、景区、大型活动等与售票相关的场景,可以看到自助售票应用,有一些会采用到人脸识别技术。那么,在售票场景,人脸识别有哪些应用和作用? timg.jpg 售票场景,人脸识别应用 在售票场景,可部署应用人脸识别自助收银机,人们线下可自助售票。 售票场景,人脸识别应用的作用 在售票场景应用人乱识别,可通过人脸识别技术加强购票者的身份验证,保证人证合一,实现实名制购票,有效避免黄牛党,买到假票的现象。 人脸识别自助售票,一定程度上减少操作,节约排队等待的时间,提升购票体验。 在售票场景,人脸识别应用可以提升人们的体验,给人们带来不一样的感觉。 未来,人脸识别系统应用在更多的场景,实现更多的功能应用,在应用领域场景实现人脸识别产品智能应用

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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