展开

关键词

AI人脸检测和人脸识别是一个概念吗?什么区别

人脸检测 - 也称为面部检测 - 是一种基于人工智能 (AI) 的计算机技术,用于在数字图像中查找和识别人脸。 现在,它作为许多关键应用程序的第一步发挥着重要作用——包括面部跟踪、面部分析和面部识别人脸检测对应用程序中顺序操作的执行方式重大影响。 人脸检测和人脸识别技术易于集成,大多数解决方案兼容大多数安全软件。 自动识别。在之前,识别是由人手动完成的,效率较低,而且常常不准确。AI人脸检测技术允许自动识别过程,从而节省时间并提高准确性。 AI人脸检测技术的用途 尽管所有面部识别系统都使用面部检测,但并非所有面部检测系统都用于面部识别。面部检测也可用于面部动作捕捉,或使用相机或激光扫描仪将人的面部动作以电子方式转换为数字数据库的过程。 TSINGSEE青犀视频基于多年视频领域的技术经验积累,将AI检测、智能识别技术融合到各个应用场景中,典型的示例如EasyCVR视频融合云服务,具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、

90230

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:

1.1K30
  • 广告
    关闭

    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

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    语音识别ASR和NLP什么区别

    背景 语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP,ASP是将语音识别转换成文本的技术,而NLP是自然语言,是理解和处理文本的过程,相当于解析器。 ASR是什么? ASR是指自动语音识别技术(Automatic Speech Recognition),是一种将人的语音转换为文本的技术。---来源网络 NLP是什么? 最后 AI技术方向越来越深入我们的日常生活,比如手机的智能语音助手、各种智能音箱、车载导航等等,相信不久的将来AI可以解放很多重复性人力操作,也可以给生活带来越来越多的便利。 当然也很多同学觉得AI很恐怖会抢了很多人的饭碗,对于这个问题,我只能说这个时代,我们仅能做的是不断学习,不断提升自身的专业学平,在浩瀚的技术大海中寻找属于我们值得终身停留的一块领土,并且在这块领土中耕耘

    16710

    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。 技术流程: 人脸图像采集及检测 人脸图像预处理 人脸图像特征提取 匹配与识别 识别算法: 基于人脸特征点的识别算法(Feature-based 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 ?

    13.2K131

    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。 案例引入 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

    37230

    如何利用AI识别口罩下的人脸

    下面就是图像修复的例子:输入的图像一些白色缺失,经过处理这些缺失被补足了。 ? 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。 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。

    45630

    图片识别人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百度AI智能识别功能实现图片识别人脸识别小程序

    一,人脸签到效果图 我们做人脸识别签到,其实就是要拿识别人脸和数据库里的人脸对比,相识度大于一定的值,就可以判定成功。 2-3,创建人脸识别应用 我们这里主要使用的是百度的人脸对比功能,就是事先把要识别人的照片存到百度数据库,然后打卡时,让对应的人拍好照,和数据库里存的人脸图片进行对比,相似度达到一定数值,比如90%相似度 三,接入人脸识别 3-1,官方文档 我们在自己的小程序里接入人脸识别,就必须去看百度官方的技术文档。 文档地址:https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Lk37c1tpf 我们这里主要就看这个人脸对比文档。 官方文档里并没有给出小程序里如何调用的代码。 3-2,人脸注册 我们要想实现人脸识别,就需要一开始先在百度的可视化人脸库里注册人脸,要调用的接口如下。

    9220

    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。 随着人工智能技术的不断发展,传统出租车行业正在得到AI技术的赋能,在智能出行的道路上快速前行。9月末,人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。 该系统运用在姿态评估、表情识别、语言识别、教师轨迹热力分析等方面,可以捕捉到学生在校园生活中是否微笑、向老师问好、主动捡垃圾、列队整齐等良好行为,或者快速奔跑、摔跤、打架、拥挤等危险动作。 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。 无论新型的教育方式如何优秀,如何便捷而高效,但如果遭到学生群体的抵制,那么它必将是失败的,无论它的初衷多么的好。

    53321

    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 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。 但显然,我们没有这500人的很多图像照片,因此使用CNN或任何深度学习算法构建模型是不可行的,除非我们足够的数据。 假设我们两个图像,X1 和 X2,我们想知道这两个图像是相似还是不相似。 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。 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。

    79130

    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。 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。今天来和大家分享一点开发实践技巧。 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,平台的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。

    14620

    如何基于Python实现人脸识别AI接口的开发?

    大家知道我们的人脸识别已经在进行内测了,并会在不久的将来于EasyCVR及EasyGBS中进行测试。 目前人脸识别AI是基于Python实现,在输入RTSP流的时候会直接开始识别人脸,并进行对比人脸的相似度,来判断是不是同一个人。 face.face_search_from_video(path) def face_search_from_video(self, video_path, model='hog'): ''' 从一段视频中逐帧进行人脸识别 waitKey(1) # out_video.write(frame) ret, frame = input_video.read() 以上方法是直接使用RTSP流来进行人脸识别 ,如果想要进行所有的语言都要识别人脸,最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用,所以就要分离各个识别的方法。

    17920

    AI情感识别人脸未必是准确的情感信号

    问题不是在于像Amazon Rekognition这样的技术无法读取人脸的细节。而是人脸表情所表达的不一定是正确的情感信号。 问题不是在于像Amazon Rekognition这样的技术无法读取人脸的细节。而是人脸表情所表达的不一定是正确的情感信号。 但实际上,人们表达和感知情感的方式更多的变化。 Gratch 说:“我们没有证据证明情绪表达的信号应该是什么,”在他的研究中,两对参与者玩了一个囚徒困境游戏。 即使了这些线索,这也是一项艰巨的任务。“你无法推断[结果]对他们是好是坏,”Gratch说。“这破坏了这个想法,即通过观察某人的面部表情,您可以弄清楚他们是否在撒谎。” 例如,如果一名参与者的伴侣以他们的代价赢了一轮,他们倾向于对自己和伴侣的情绪进行负面评价,而不是对其他积极结果的事件进行正面评价。

    56930

    戴着口罩也能人脸识别,腾讯AI取得突破

    再比如,在高铁闸机等需要人脸识别的场景,能不能不摘口罩实现人脸识别,降低感染风险? 针对这些难题,腾讯优图在近期成立的攻坚小组取得了突破,成功研发出了口罩佩戴识别专用AI。 这套AI既能对戴口罩者实现人脸识别,又能发现口罩佩戴错误人员,口罩佩戴识别准确率超过99%。 目前该AI能力正在上线,近期将通过腾讯云神图向公众开放。 AI可精细识别的五种情形包括:未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部、正确佩戴口罩。 ? AI识别的5种戴口罩类型 目前,对有无口罩佩戴的识别准确率超过99%。 戴着口罩也能人脸识别 常规的人脸识别AI,在用户戴着口罩时基本会武功尽失。 而腾讯优图这套新AI,在实现戴口罩人脸和口罩情形检测的基础上,把戴口罩人脸识别的准确率提升到了和常规人脸识别接近的水平。 这就是说,即使戴着口罩,优图的AI也能实现人脸识别。 这个AI会利用优图人脸质量模型,先对人脸进行口罩遮挡判断,然后对遮挡区域进行信息提取。其中,口罩遮挡判断准确率目前已达99.5%以上。 ?

    98110

    AI-1000问】segmentation和matting什么区别

    点击边框调出视频工具条 segmentation和matting什么区别? 大家都知道图像分割(image segmentation)是怎么回事,就是将每个像素进行分类。 作者/编辑 言三 解答1:什么是图像分割image segmentation? 图像分割就是把每一个像素都分类为一个类别,比如下图。 我们知道photoshop里面可以抠图,个边缘羽化的功能,大家如果分割完直接替换背景,可能会带来很多不自然的边缘过度,一眼就能看出来是假图。

    1.2K20

    万能的AI之根据语音识别人脸

    点我 : 完整音频 通过语音识别人脸 MIT研究人员,设计和训练的神经网络Speech2Face,就能通过短短的语音片段,推测出说话者的年龄、性别、种族等等多重属性,然后重建说话人的面部。 AI正是根据语音和相貌的关联性做出推测。 更具体地说,是利用人脸识别模型VGG-Face,并从倒数第二层的网络提取一个4096-D面部特征。 模型有时候也能正确预测结果,比如让一个亚洲小女孩说英文,虽然恢复出的图像和本人很大差距,但仍可以看出黄种人的面部特征。 比如:变声期之前的儿童,会导致模型误判性别发生错误;口音与种族特征不匹配;将老人识别为年轻人,或者是年轻人识别为老人。

    93100

    【难度越大,优势越大】腾讯AI Lab刷新人脸识别人脸检测国际记录

    编辑:闻菲 【新智元导读】日前,腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一,刷新了行业纪录。 研究人员表示,通过针对的优化,这些模型都可以投入实用,并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息,是人脸识别的前提和基础。 日前,腾讯AI Lab研发的Face R-FCN和Face CNN算法,分别在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与权威人脸识别检测平台MegaFace多项评测指标中获得第一,刷新了行业纪录 MegaFace多个评测指标,比如常规识别评测、跨年龄识别评测、1:N辨识(Face Identification,在N个人数据库中找到1个目标人脸)、1:1验证(Face Verification, 腾讯AI Lab针对常规人脸识别和跨年龄人脸识别,在网络模型结构、特征学习等方面改进,推出了人脸识别算法Face CNN。

    62560

    腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估

    近日,在中国信通院发起的“可信AI人脸识别评估”中,“腾讯云慧眼人脸核身V3.0”获评为优秀级(四级)安全防护等级,成为首批通过可信AI-人脸识别评估的安全产品。 值得一提的是,由中国信通院云计算与大数据研究所今年4月倡议发起的“可信人脸识别守护计划”(简称“护脸计划”)成员首批名单也正式公布,在腾讯优图实验室、腾讯标准团队的支持下,腾讯云AI成功通过审核,成为首批 作为腾讯AI技术与产品服务的输出口,依托腾讯优图等顶级人工智能实验室,腾讯云AI人脸安全领域中有着丰富的技术积累和业务落地经验。 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款,你get了吗?| 报告! AI来给你发对象了 | 腾讯云AI「开了一个脑洞」| 当导航念出Rap范儿,梗有味 | 那些蹭ETC的人,后来都怎么了 | 这届东京奥运会「岂止于野」| 打工人有没有「会议纪要自由」?

    71850

    视觉抗疫情 | AI无感测温技术解密

    这次抗疫的过程中也有很多机场,车站人流密集的场所实现了AI无感测温,行人只要体温正常即可通过,高于规定阈值则会自动报警与跟踪标注,这项黑科技就是基于红外热成像 + 视觉识别 两大核心技术加持的无感测温系统 没想到自己这么厉害吧,整天还向外界辐射红外线,因此我们可以利用探测器探测不同物体红外辐射强度信号,根据背景和对象之间的红外线差,生成数字信号,得到不同红外线图像,称为热图像。 ? 好了,现在知道了红外热成像原理,下面我们再来一起侃侃视觉处理部分,如何针对热红外图像进行人脸/行人检测。 视觉对象检测与识别 无论是人脸还是行人检测,本质上都对象检测,所以一些对象检测方法早就已经应用在热成像图的对象检测跟图像分割上了。对象检测技术发展也经历了从传统方法到深度学习方法的变革。 当前市场上已经很多成熟的AI无感热红外测温系统,无一例外的都是价格比较贵、核心处理芯片靠别人现象比较严重。

    41310

    不“丢脸”实现人脸识别,使用TiFGAN合成音频 | AI Scholar Weekly

    AI Scholar Weekly是AI领域的学术专栏,致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览,一网打尽每周AI学术的前沿资讯,文末还会不定期更新AI黑镜系列小故事。 原文: https://arxiv.org/abs/1902.04238v1 在不“丢脸”的情况下实现人脸识别 ? 潜在应用与效果 通过这种新的方法,人工智能研究人员可以放心地在不损失原始数据质量的情况下实现人脸识别,并且仍然可以避免可能的人脸识别诉讼。 唯一问题的是照片中的狗和我的记忆出现了偏差,我记得当时和我一起玩耍的是我们自己家养的棕色拉布拉多。 然后,我们了数码摄影、存储和备份,突然间,过去的一切都变成了真实的过去。我们进入了一个手机摄像头,监视器,甚至人体摄像头的时代。

    37820

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券