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检测dlib, mtcnnx,FDDB测试

前面一直做检测相关内容,然后了下dib以及MTCNN的检测效果主要是速度,以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。 ----速度在CPU和GPU模式下,于三种不同尺寸的图片,运行一千次测试平均的时效:CPU模式MTCNN(既检测又做landmark):?dlib (仅仅检测):? GPU模式MTCNN(既检测又做landmark):?dlib (仅仅检测):? 可以看到:在检测精度上MTCNN显然好于dlib无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib,而且dlib还做了的landmark----dlib c++生成FDDB结果代码如下(

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使用PaddlePaddle实现识别

其实就是做普通的分类预测,但是输出的不是最后一层全连接层,而是最后一层池化层,这样输出的就是的特征,然后使用角余弦函数来计算他们的相似度。 通过的方式实现一些场景的应用。证件上的和真实的是否为同一个,操作方式判断相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个。 利用这种的方式,有可以实现识别。 首先我们可以把以注册的方式加入到注册库中,加关联到该的信息; 然后要进行识别时,把要识别的和已注册的库中的进行,当为识别为同一个,就算识别成功 这样的处理方式好处是 ,不需要每次增加新的用户时,需要收集大量该用户的,只有收集一张或者多张多角度的,完全可以使用同一个模型进行

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    的业务逻辑

    oneVsOneHD接口let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_);处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的请求 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 不同算法模型版本应的识别算法不同,新版本的整体效果会优于旧版本,建议使用“3.0”版本。

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    java 调用百度api接口

    java.net.HttpURLConnection;import java.net.URL;import java.util.List;import java.util.Map; ** * 说明:获取百度识别 ; e.printStackTrace(System.err); } return null; } }2.package org.fh.util; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; ** * 说明: * 作者:F-H * from:www.fhadmin.cn *public class FaceMatch { public e.printStackTrace(); } return null; } PHOTODATA1 图片1的 base64码 PHOTODATA2 图片2的 base64码 返回的score大于80 说明是同一个

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    识别哪家强?四种API

    价格现有以下三种情况:A:小型创业公司每月处理1000张图片B:数字生产商每月处理10万张图片C:数据中心每月处理1000万张图片? 较四种SDK以下是四种工具支持的语言:?inter-rater 可信度在让计算机进行识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片中数量。同时,我还找了三位同时图片进行识别。什么是这张图,我们四有不同的结论,分别是10张、13张、16张和16张。所以我打算取平均值,14。较结果?图中可以看出,微软智能达到17.55%的检测率,为什么成功率如此低? 首先,图片数据集中的确有一些故意刁难识别器的图像,另外要知道,机器的能力类还差得远,想提高识别的效率,还有很大的进步空间。虽然亚马逊的工具能检测出最多的,但是谷歌和微软的处理时间明显更快。 另外,在较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好:?在这张图片中,亚马逊检测出了10个,而谷歌为4,IBM和微软都是0。不同角度和不完整看了上面的例子,可能会觉得IBM不中用。

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    齐介绍

    导语 介绍齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点一、 齐,也叫做特征点检测,图为特征点例子二、 齐有哪些应用?1. 五官定位2. 表情识别3. 漫画、素描生成4. 换6. 3D建模三、 齐的任务给定区域 i,从该区域出发, 根据一定的规则 F,找到特征点位置 x。 即:x = F(i)所以, 齐算法便是设计函数(规则)F, F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的如真实环境下的)。 基于表观建模分为两类,一是全局纹理建模,这里全局是指整张,主要有AAM等;一种局部纹理进行建模,有颜色模型、投影模型等。 关于检测与齐的融合这类算法的idea是检测与齐部分过程可以复用, 该类算法于跟踪有很好的帮助, 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是, 需要用到检测器, 而检测器通常速度较慢,

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    一张图指纹虹膜等生物识别

    虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和工智能技术采集到的虹膜图像进行处理、存储、,实现员身份的认证和识别。 由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个身份的标志,用于身份的鉴别。识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相,识别有其无法拟的优势,如识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。 同时,识别与其他生物特征识别技术相也有其劣势,这主要表现在特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。 静脉时,实时采取静脉图,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段数字图像提取特征,采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值匹配,从而进行身份鉴定,确认身份。

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    用Python实现一个简单的——相似度

    今天就和大家交流下如何实现一个简易版的,非常有趣! 整体思路:1、预先导入所需要的识别模型;2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”物的样子;3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片,返回最接近的结果。 识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”类的于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就应了不同的功能(它们应的神经网络结构也不同):shape_predictor.dat这个是为了检测的关键点,如眼睛,嘴巴等等;dlib_face_recognition.dat 想象一下极端情况,如果是同一个的两张不同照片,那么它们的特征值是不是应该会几乎接近呢?知道了这一点,就可以继续往下走了。 第三步:处理待的图片。

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    OpenCV实现

    OpenCV实现齐一:齐介绍在识别中有一个重要的预处理步骤-齐,该操作可以大幅度提高识别的准确率与稳定性,但是早期的OpenCV版本不支持Landmark检测,因此一般都是通过进行分割 ,然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点,连线之后根据它们有水平线的角度,旋转实现齐之后在提取区域,OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据,最常见的Landmark数据就是的68 实现齐主要是基于眼睛的位置,倾斜进行几何变换,实现齐操作,提高识别率特别重要,常见的识别系统都会包含齐操作,举例如下:? 二:齐代码实现基于OpenCV实现齐主要分为如下几步1.检测器定义与Landmark检测OpenCV中通过HAAR或者LBP特征实现了检测,最新的OpenCV3.4基于残差网络也实现了检测 最新的OpenCV3.4 Landmark检测器支持自定义检测器设置,所以只要把我们上面的HAARLBP残差检测器设置过去就会自动检测,然后发现Landmark数据。

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    齐--Dense Face Alignment

    constraint 2)使用多个齐数据库进行训练以前基于 3D 模型拟合的齐算法只使用 稀疏的特征点作为 supervision。 如果要实现高质量的 密集齐(DeFA),面临的首要问题就是没有应的训练数据库,所有的齐数据库中标记的特征点不超过68个特征点,所以我们需要寻找有用的信息来作为额外的 supervision 2) SIFT constraint 应同一个的不同图像见到SIFT关键点在 3D模型中应该应 same vertexesleveraging multiple datasets: 3D face model fitting approach 特征点个数不是很敏感,所以可以使用多个不同数据库进行训练main contributions: 1)我们定义了一个密集齐问题 2)为了实现这个密集齐 vertices 图像中 2D 特征点的位置,基于一种应关系(weak perspective projection),我们可以根据 3D face shape 来估计 2D 的 dense

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    新闻动态|马化腾体验“游云南”APP入园,腾讯优图提供识别技术支持

    在云南民族村门口,马化腾在App上购买了门票,并录入面部信息,从景区大门的识别闸机专属通道,1秒钟轻松刷入园。 其中,“刷入园”功能由腾讯优图实验室提供识别技术支持,该技术通过将游客在照片“游云南”APP录入的面部信息与入园时实时抓取的照片进行,最终让游客体验到1秒“刷”即可入园。 据统计,云南省128个A级景区中,已经有117家景区可通过“游云南”APP线上购票,线下刷入园和扫码快速入园。截至2018年10月6日,已有数万次在云南体验了刷和扫码入园功能。 腾讯优图识别技术支持90点五官精准定位,实现毫秒级的快速识别,并在大角度侧、快速移动等场景下也可以准确完成。 目前,该技术的准确率已达到99.80%,并多次在国际权威识别赛LFW、MegaFace中刷新世界纪录。

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    识别走光引热议!原来后台能看到的不只有,网友已社死,审核辣哭眼

    但那时技术还不成熟,如果只抠出部区域的大小,一旦碰到歪抬头的姿势,就可能只拿到半张……但现在,已经可以通过齐来将不同角度的图像齐成同一种标准的形状了。? 因此,在银行、借贷这类金融类app中,工审核参与的重就会大大上升。几乎没有APP会设置相关提醒等等,就算是这些工审核都是合理的,但是作为被识别的我们,怎么从来都不知道真相! 而且各种APP识别的界面,往往都只是框个头出来。这一方面是为了让我们能够把放在正确的识别位置,但是也会给造成很大的错觉。即:拍下的画面只有自己的,或APP只会提取面部信息。? 结果这些隐私却因为种种原因被后台员观看。那我们还有隐私吗??数据依旧高风险此,南方都市报采访的专业士也表示,微博中所爆料的APP有可能是违规操作,大公司的APP一般不会出现这样的情况。 而且,随着《民法典》明确将生物识别信息列入个信息,关于数据安全的法律保护也进一步规范。大型企业中的识别一般都采用隐私计算技术,只会将用户面部的脱敏特征码用于,不会有图像留存在后台。?

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    核身APP接入-Android端实现

    前言本篇仅介绍基础版核身SDK Android端的调用流程,涉及需合作方服务端开发的接口请参考另一篇文章核身APP接入-服务端Python demo。 配置类型,分权威库数据源和自带两种类型。配置是否录制视频存证,如果配置为是,验证结果中就可以获取到应视频,控制台也会显示。 核验界面中,如果长时间(约30s)未检测到,会自动退出刷界面,并会提示“刷失败:在框检测超时”。核验流程结束后,如果配置了展示成功或失败界面,则会跳转到应页面。 1、核验成功:SDK会通过WbFaceVerifyResult象将核验结果信息返回给APP,见WbFaceVerifyResult象说明。 包括核验是否成功、核验结果的签名、订单号、活体检测分数、分数、核身的图片base64编码等。

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    识别的时候,一定要穿上衣服,否则 ...

    此,该博主提醒称,如果是国家级正规APP还好,但如果是一些不那么正规的第三方APP,在这样的情况下进行识别,很有可能导致隐私数据泄露。? 在众多表达“震惊”和“社死”的言论中,也有网友表示,大部分APP识别只是算法,并不存在工审核这种情况。 如在支付宝、微信的支付环节,如果加入工审核的话,工作量是非常巨大的,因此只可能是通过算法来进行验证。?还有更多网友开始质疑,软件这样做是否侵犯了用户隐私,是否应尽到告知用户使用风险的义务。 早在去年便有博主提醒,需要动态识别(如眨眼、摇头等)的APP,基本都是工审核。?同时,也正是因为部分APP识别需要工审核,警方还通过此破获了一起命案。 但就目前而言,于作为普通用户的我们来讲,只有在进行识别的步骤时,务必衣着整齐,才能尽量避免这种风险。

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    增强版核身产品上线,新增设备风险识别、智能分级认证能力,去了解 >>

    image.png 补充:近期游戏监管越来越严,诸多游戏APP进行青少年登录验证,使用核身-私有化版本;以及一些【统一认证登录】等应用,都是使用【核身】进行改造升级,快速接,安全运营,提升 APP数智化提升;产品功能增强版核身服务核验流程为:传入视频和身份信息,与此同时,设备进行风险检测,根据风险等级智能选择活体检测方式,通过活体检测技术判断视频中是否为真,再将视频中以及身份信息与库源照片进行 如下图所示: 详细功能说明如下:子产品名库源功能明细接入渠道增强版核身(权威库)权威库设备风险检测智能分级认证身份证 OCR活体检测权威库工审核KMS 加密微信订阅日报微信小程序、微信原生 H5 和增强版 App SDK增强版核身(自传照片)自传照片设备风险检测智能分级认证身份证 OCR活体检测自传照片工审核KMS 加密、微信订阅日报微信小程序、微信原生 H5 和增强版 App image.png 接入快速核身增强版提供 SaaS 化产品服务,将身份证 OCR、活体检测和三大功能集成于小程序 SDK、App SDK 中,并提供控制台界面操作,灵活自定义刷页面和活体认证形式

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    最快检测开源库:ZQCNN-MTCNN vs libfacedetection

    前言CVer 前段时间分享了一个很棒的开源检测库:libfacedetection,详见:重磅! 最快检测库开源2019年3月25日,Amusi 在github上发现 follow很久的左庆大佬刚push了一个项目:ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection。 开源项目之前已经介绍过,这里再简单介绍一下 ZQCNN开源项目:一款mini-caffe更快的Forward库,包含快速检测模型(基于MTCNN),106点landmark,头检测模型等ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetectionZQCNN (1)keliamoniz1.jpg??(2)4.jpg??(3)其他图片? -DENABLE_NEON=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE(1)keliamoniz1.jpg?(2)4.jpg?(3)其他图片??

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    fakeapp,faceswap等deepfakes换软件

    目前用于深度换的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算。 以下列出几款常用的换程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes 视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn))下面几个程序的和官网下载地址,上deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址。 Fakeapp系统:Win7, Win10优点:集成GUI图形界面,环境安装较简单,只要下载主程序和CORE文件就行缺点:容易出错,效率偏低,更新很慢总结:适合没有编程基础用户下载:官网(需要注册)主程序 www.deepfakes.clubopenfaceswap-deepfakes-software(deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址)(deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)教程)总结:以上是几个常用的换程序的浅析

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    使用AzureAPI图片进行识别

    识别是工智能机器学习较成熟的一个领域。识别已经应用到了很多生产场景。如生物认证,考勤,流监控等场景。于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现识别的算法。 AzureAPI识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。 AzureAPI可以图像中的进行识别,返回面部的坐标、性别、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息。 新建WPF应用新建一个WPF应用实现以下功能:选择图片后把原图显示出来选中后马上进行识别识别成功后把部用红框描述出来当鼠标移动到红框内的时候显示详细部信息安装SDK使用nuget安装于的sdk包: AzureAPI除了能图片中的进行检测,还可以多个进行,检测是否是同一个,这样就可以实现考勤等功能了,这个下次再说吧。

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    GitHub 热榜:AI 视频换都有 App 客户端了?!

    于角色扮演的热情永远不会消退,这也是 AI 换广受追捧的原因。三个月前,机器之心曾介绍过一个换项目 Avatarify。 在使用 Avatarify 时,借助 deepfake 等其他换技术,在想要交换的部图像上算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法,该模型支持实时换操作。? 一阶运动模型整体框架具体的操作过程也非常简单:先导入一张静态图片,照片中的五官会随着视频中真动作做出相应的变化,如挑眉毛、眨眼睛、说话等动作,看起来就像是换了个在开会。 这款应用的使用方法依然非常简单:在 app 中选择一张图片,即可开展一番表情操纵,最终生成的就是你想要的视频了。? 你可以选择做个,也可以放弃做:?还有换界最喜欢的蒙娜丽莎:?蒙娜丽莎:「你喜欢我的微笑吗?」(Do you like my smile?)试用效果本着负责任的态度,我们产品进行了试用。

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    基于FPGA Facenet 与物联网的智能门锁

    Facenet 算法将的 128 维特征向量和数据库中的特征向量进行较,计算其欧式距离,根据不同的阈值设定,进而实现识别。以下为程序设计框图:? (1)处理速度为保证识别实时同步,每秒需要处理至少 10 帧以上数据。每一帧都需 要提取特征向量并且较数据库中所有的,所以需要处理很大的数据量。 上传门锁状态和查看陌生 照片功能两部分隔离使用。并且在阿里云中,文件管理和物联网平台的级别 账户级要低一级,文件管理的密钥和物联网平台的密钥都不能账户级进行操 作。 通过不断手机 APP 的完善,目前 APP 具有远程开门的功能,包括指纹开门和密码开门两种方式,陌生信息实时显示,动态查看门锁状态,远程报警等功能。以下为系统 APP 操作界面图:? 预计实现功能如下:(1)通过识别,实现开锁操作;(2)设计机交互界面,实现信息的录入和删除;(3)使用云平台和手机 APP,实现门锁的远程操作。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、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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