展开

关键词

Android特征

作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android之人注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人注册的流程, 本文我们接着来看看,在完成了人注册之后我们该如何出用户的人特征,从而通过人获取用户信息。 人的全流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中人追踪 FT 与人检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程 整体上比人注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。

1.9K30

Android之人注册

作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/ca3a12bc4911 引言 人这件事想来早已经不新鲜,在 Android 中的应用也并不广泛,所以网上相关资料乏善可陈 鉴于本文实质是我理解人这一需求的一个思维过程,所谓文章整体会比较墨迹,干货分我会加黑处理,大家可以选择性阅读。 人 (FR引擎) 当检测出人时,对人进行,如果人特征集合中存在该人信息,读取出该人信息及人员信息。 (); List<AFD_FSDKFace> result = new ArrayList<AFD_FSDKFace>(); //人探测结果(探测引擎可以图片中的全人联系信息,所以此处是一个List 第三步: 经过上述的两,我们已经成功的从图片中到了人,并且将该人在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人引擎该位置人中的特征信息。 if (!

2.2K30
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Android,你也会做

    概述 AndroidAPP事例,大家可以参考一下。注意这不是一下特完整的项目,只有安卓端程序,缺少后台的程序。但大家也可以学习下吧。举一反三 功能 支持人、1:1比对、1:N比对。 使用 1、下载文件到本地,并解压出来; 2、下载doc目录中对应的lib包到本地并解压: 下载 https://gitee.com/wisFaceAndroid/android-face.git 截图

    74530

    Tencent 人 Android V3 鉴权

    Android 关于腾讯 人 V3 鉴权代码,供参考 注意:Android9.0 默认是禁止所有的http,且android4.0以后不能在主线程发起网络请求。 import java.util.TimeZone; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * 人 iai.tencentcloudapi.com\n"; private static String SignedHeaders = "content-type;host";//参与签名的头信息 public static String Version = "2018-03-01"; /** * v3鉴权 * @param action 人接口名 " + "Signature=" + signature; //创建header 头

    1.3K132

    JavaCV人曲之三:和预览

    欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《JavaCV人曲》链接 《视频中的人保存为图片 》 《训练》 《和预览》 本篇概览 作为《JavaCV人曲》的终篇,今天咱们要开发一个实用的功能:有人出现在摄像头中时,应用程序在预览窗口标注出此人的身份,效果如下图所示: 简单来说,本篇要做的事情如下 编码:检测和 检测有关的接口DetectService.java,如下,和《JavaCV人曲之一:视频中的人保存为图片》中的完全一致: package com.bolingcavalry.grabpush.extend Man和Woman modelFileUrl是人检测时用到的模型地址 recognizeModelFilePath是人时用到的模型地址,这个模型是《JavaCV人曲之二:训练》一文中训练的模型 java程序员,正在寻找人相关的方案,希望本系列能给您一些参考 另外《JavaCV人曲》是《JavaCV的摄像头实战》系列的分支,作为主干的《JavaCV的摄像头实战》依然在持续更新中,

    16230

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人存在   minSize = (1,1),#寻找人的最小区域 ) # 处理人探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

    96710

    1.人的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人图片,目的是提高自然条件下人的精度。

    1.5K90

    Android开发人登录功能

    近来,很多公司的APP都实现了人登录的功能。今天呢,银鹏带大家从头到尾做一下这个人登录。 首先呢,我们需要采用一个拥有人算法的平台,这边我建议使用虹软的人,因为我个人用的就是这个,关键有一点好处,就是免费。注册链接:点击进入注册。 注册完毕以后,话不多说,我们进入流程。 ,进行本地人登录校验,成功后,请求刷登录接口。 人,有的朋友so库找不到,应该是与其依赖的第三方中的架构产生冲突,解决办法如下,指定架构方式,在app下,android,defaultConfig下: ndk { //选择要添加的对应cpu demo下载体验: 链接: https://pan.baidu.com/s/1EP6qnF-KN1gZo0r0RAGhQA 提取码: fya2 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android开发人登录功能

    93241

    Android实现人动画效果

    image.png 效果展示 image.png 实现步骤 1.绘制圆圈遮罩 这里我们是用了混合模式来实现圆圈分的扣除,这里我们用到了PorterDuff.Mode.CLEAR /** 因为我们这里用的两张图片是一样大的,因此我们只需要计算出内圆圈图片与遮罩圆圈的缩放比例即可,由于之前咱们给遮罩圆圈设置的半径为:控件宽度 / 3 image.png 因此我们缩放后的圆圈Bitmap宽高应当是如下图所示的中间红线分加两边蓝色分的总长 image.png 其中中间红线分就是:控件宽度 / 3 ,而蓝线分可以通过PhotoShop等工具测量,然后根据与红线分的比例求出,代码如下,其中mInnerCircleBitmap是内圆 canvas.restore(); } 这时效果如下 image.png 4.增加提示文字 绘制文字就比较简单了,主要是用于提示用户需要进行的操作,代码如下 canvas.drawText("请把移入圈内 欢迎关注我,分享Android干货,交流Android技术。 对文章有何见解,或者有何技术问题,欢迎在评论区一起留言讨论!

    9340

    OpenCV人之三:自己的

    本系列人文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV人之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV人之二:模型训练》两篇博客中,已经把人的整个流程全交代清楚了。 包括今天这篇人方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载人检测器,加载人模型。 3、人检测 4、把检测到的人与人模型里面的对比,找出这是谁的。 5、如果人是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; //建立用于存放人的向量容器 vector<Rect> faces(0);

    87950

    Android Ndk and Opencv Development 4

    ,参数分是:datapath是已有的人数据保存的文件路径;modelpath是已生成的人模块保存的文件路径;component是人算法中使用的一个参数,表示主成分数;threshold也是人算法中使用的一个参数 第二个方法是人算法,参数分是:xfacerec人算法模块对象的内存地址,之前的尝试,目前没有用了,可以忽视;modelpath是创建的人模块数据的文件保存的路径;addr是当前摄像头得到的一帧图片的灰度图像的内存地址 保存当前使用的人算法,例如facerecognizer=eigenface表示使用的是特征算法,XFace虽然内置了OpenCV中的三种人算法,但是目前只有eigenface和fisherface facerec.yml文件是OpenCV中人算法用来保存创建的模块数据的文件; lbpcascade_frontalface.yml文件是OpenCV中进行人检测所需要的数据文件; 第四分 之后内置的人模块的原作者,他在他的博客中详细介绍了FaceRecognizer的API以及他使用的人算法,算法讲解分可以参考Face Recognition with Python/GNU

    27020

    新算法可干扰系统

    加拿大多伦多大学(University of Toronto)的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序,可干扰系统。 该程序设计用于在像素水平精细地改变图像,干扰数字化技术,让算法不能区分人眼看上去很相似的面孔。而且,效果很不错。 实际上,这对神经网络相互训练,处理包含了600张孔的数据库,生成-干扰算法。 其目标似乎是阻碍在线系统,例如给谱网带来了法律问题的相片标记程序。 研究人员希望开发出一种应用程序或者网站,让用户给他们的在线图像添加一种隐形屏障,干扰系统对这些图像的扫描。 这并不能有效地干扰越来越多的警察机构所采用的实时系统。 要干扰这种,您需要一些夸张的头饰。但该程序能够有利于保护日常应用程序的用户在线隐私,至少,在目前的人工智能军备竞赛创造出能击败这种程序的系统之前,它能有效发挥保护作用。

    23710

    相关及其内原理

    验证和人 Verification与Recognition的差异: 验证: 输入图像,名字/ID 输出输入的图像是否和输入的名字/ID是同一个人 这是个1:1问题。 : 你有一个K个人的数据库 获取一张图像作为输入 如果它属于K个人之一,输出这张图像对应的ID(不属于任何一个,输出不能) 这是个1:100问题,需要更高的准确度保证不会出错以满足我们对准确性的要求 人与二元分类 将人看作二元分类是三元组损失的另外一种替代方案。 ? 一个实际署的小trick是,你可以预先计算数据库出里员工的图像的vector然后存储起来,这样可以节省大量的计算资源,加快你整个系统的响应速度。 ? 将人看作二元分类监督问题,你使用一组图像当做输入,输出1或者0如上图所示。

    37060

    JavaCV人曲之二:训练

    欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV人曲》的第二篇 \18\001\woman: 照片准备好,并且每张照片的身份都已确定,本篇要做的就是用上述照片生成模型文件,今后新的人就可以中这个模型来检查了 关于训练,可以用下图来表示,一共六张照片两个类, kindIndex++; } // 实例化人类 FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create 1,women目录下的照片类是2 类是FisherFaceRecognizer,现在的训练和下一篇的都用这个类 执行 运行main方法,待执行完成后,如下图,可见目录E:\temp\202112 \18\001下已经生成模型文件faceRecognizer.xml: 至此,本篇任务已完成,下一篇进入终极实战,用本篇训练的模型摄像头中的人,并把结果展示在预览页面上; 源码下载 《JavaCV

    12430

    What-人

    起飞 人,是基于人的特征信息进行身份的一种生物技术。 用摄像机或摄像头采集含有人的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人,进而对检测到的人进行的一系列相关技术,通常也叫做人像、面。 技术方向 人 传统的人技术主要是基于可见光图像的人,这也是人们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 这项技术在近两三年发展迅速,使人技术逐渐走向实用化。 技术流程 人系统主要包括四个组成分,分为:人图像采集及检测、人图像预处理、人图像特征提取以及匹配与。 人由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局构成,对这些局和它们之间结构关系的几何描述,可作为的重要特征,这些特征被称为几何特征。基于知的人表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

    1.3K60

    face++人

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个人,而且删除了LFW中特有的人,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网...

    71790

    python人

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人检测 6 检测多张人 7 检测视频中的人 8 训练数据并人 8.1 训练数据 8.2 人 1 读取图片 8 训练数据并人 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人 /trainer.yml') # 准备的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人

    35220

    demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人信息画出来 q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和,该软件包使用dlib中最先进的人深度学习算法,使得准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行操作。 代码分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

    9330

    中科院计算所开源SeetaFace2人算法

    SeetaFace2采用商业友好的BSD协议,这是在2016年9月开源SeetaFace1.0人引擎之后,中科视拓在人领域的又一次自我革命。 SeetaFace2 人引擎包括了搭建一套全自动人系统所需的三个核心模块,即:人检测模块 FaceDetector、面关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人特征提取与比对模块 图1 SeetaFace2开源的人算法组件 SeetaFace2采用标准C++开发,全模块均不依赖任何第三方库,支持x86架构(Windows、Linux)和ARM架构(Android)。 图2 SeetaFace2支持的应用矩阵 SeetaFace2是面向于人商业落地的里程碑版本,其中人检测模块在FDDB上的100个误检条件下可达到超过92%的召回率,面关键点定位支持5点和81 点定位,1比N模块支持数千人规模底库的人应用。

    1.6K31

    从诺基亚 X6 聊人解锁:安全基础是TEE

    如果说传感器的过程很安全(比如 2D 照片、3D 模都无法欺骗人传感器),但人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。 在人时代,其实大分消费电子科技媒体谈的所谓安全性都是第一阶段的安全性,这的确也是人解锁乃至支付最大的挑战。 早年,相对复杂的 3D 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。 但就像文章第一分说的,Android 手机至今都没能很好地解决人关乎的第一阶段的安全性,所以用人来支付在 Android 设备上依旧任重而道远。 这篇文章其实也就是随意谈了谈 Android 和 iOS 系统在生物身份认证方面的一小分投入,就已经值得我们花大量的时间去研究和深入了。

    46340

    相关产品

    • 手势识别

      手势识别

      腾讯云神图·手势识别(GR)是基于腾讯音视频实验室推出的新一代人机交互技术,包括静态手势识别、关键点识别、指尖识别、手势动作识别等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的手势识别服务...... 

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券