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Android 搭建核身静默模式

前言区分独立h5: 数字、 眨眼pc h5 : 眨眼app: 光线、 数字、 动作普通H5: 数字、 动作、 静默微信H5: 数字、 光线、 光线 + 数字小程序: 数字、 光线、 光线 + 数字API:活体比对 、活体核身: 数字、 动作、 静默一、准备工作(1)开通腾讯云 https:cloud.tencent.com(2)腾讯云控制台开通核身权限 https:console.cloud.tencent.comfaceidaccess (3)控制台设置秘钥 https:console.cloud.tencent.comcamcapi温馨提示:注册腾讯云账号且实名认: https:cloud.tencent.com 注意:子账号与子账号 cloud.tencent.comdocumentproduct100731077目录结构演示image.pngMainActivity 文件说明 @Override protected void onResume() { super.onResume(); 通过核身 packageName(this.getPackageName()); AuthSDKApi.startMainPage(this, configBuilder.build(), mListener); } 结果回调

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核身iOS静默模式搭建

前言区分独立h5: 数字、 眨眼pc h5 : 眨眼app: 光线、 数字、 动作普通H5: 数字、 动作、 静默微信H5: 数字、 光线、 光线 + 数字小程序: 数字、 光线、 光线 + 数字API:活体比对 、活体核身: 数字、 动作、 静默一、准备工作(1)开通腾讯云 https:cloud.tencent.com(2)腾讯云控制台开通核身权限 https:console.cloud.tencent.comfaceidaccess (3)控制台设置秘钥 https:console.cloud.tencent.comcamcapi温馨提示:注册腾讯云账号且实名认: https:cloud.tencent.com 注意:子账号与子账号 上传或者分享您的密钥信息,一旦泄露至外部渠道,可能造成您的云上资产重大损失 二、android 接入流程准备工作接入模式:微信H5小程序服务--->混合部署SDK选择接入模式混合部署SDK界面信息设置模式 (默认)规则活体检测方式结果页设置获取RuleID、以及SDK演示demo(下载使用)通过结果三、搭建下载RAR压缩文件中包含IOS、Android的Demo演示项目获取iOSAuthDemo文件夹

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    基于 Web 端的识别身份

    现阶段,识别身份作为非常重要的身份方式,已被广泛的应用于诸多行业和领域,例如:支付宝付款、刷签到等方面。 目前,市面上的应用场景主要集中在移动端,而基于 Web 浏览器端的识别身份方案较少。 本文将介绍基于 Web 浏览器端的识别身份的整体方案,以及重点讲解如何在 Web 浏览器中实现自动采集。场景描述及分析适用场景:识别身份实名认。 用户使用识别身份功能时,只需要将对准摄像头,程序自动对进行检测。 如果检测到当前摄像头可视区域内仅存在唯一一个,则采集当前图片进行对比、活体检测、身份识别等多项组合能力,快速完成用户身份核

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    快速--MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face

    在手机等移动设备上如何进行了? 已经有研究者指出 对于和识别问题,有global average pooling layers 比 没有 global average pooling layers 的网络精度要低,但是没有给出理论支持这里我们采用 简单的来说,对于一个7*7特征,距离中心的越近的特征越重要,距离中心越远的特征作用越低。

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    一种快速准确的检测、识别和系统

    给出了在自动中涉及的各个模块的设计细节识别:检测、关键点定位和对齐以及识别。?提供评估结果提出了一种具有挑战性的无约束检测数据集的检测器。然后,给出了IARPA的实结果。 有效的特征提取器需要对流水线中先前的步骤所带来的错误具有鲁棒性:检测、关键点定位和对齐。??检测?检测是任何识别过程中的第一步。 识别与?识别 系统有两个主要部分:1) 鲁棒表示;2) 分类器(在识别的情况下) 或相似性度量(用于)。鲁棒表达当使用大型数据集进行训练时,深度网络能够学习判别特征。 对于,属于同一个的两张的特征应该是相似的,而属于不同的特征应该是不同的。?最近的一些工作提出了在训练损失函数或网络设计中编码这一要求的方法。 Implementation获取判别性和鲁棒性特征对于识别和都具有重要意义。对于,给定一对,使用相似性度量对这两个特征进行比较。

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    识别登录认:加强系统认

    注册,请求demo搜索接口说明: 由于我这里使用的是v3版本的,v3版本已经将移到搜索中,搜索有两种模式:一是通过userid去库中查找和当前进行对比,二是直接通过库对比 ,具体使用哪一种请根据场景而定,我这里采用的是后者,是为了更加简单的实现识别认,无需输入任何字符。 官网demo参数介绍:options:这里面重要讲下user_id这个选项,如果不加这个参数,则使用上面提到的第二种方式认,如果加上则使用第一种方式认;gropidlist:在指定的库中查找比对 client =new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);登录时后台接受到一个参数 String img(base64编码的)拿到image后我们就可以进行身份的 参数 score:我们判断是否认成功的依据,一般匹配度在90以上基本是从库中找到相似度非常高的,也就是认成功,?

    1.6K20

    React控件

    在使用React做前端,用户注册页面因为要短信,短信服务商要求加,于是我找到了 react-captcha-generator。 先找别的轮子,实在没有更合适的。自己从头做一个吧,又实在值不当的。能不能在react-captcha-generator基础上修改呢?打开源码研究,谷歌搜如何在svg上加直线,还真弄成了。 this.props.result(this.originText.join()) } render() { return ( ); }} export default ReactCaptchaGenerator;原来的图片 修改前修改之后的图片:?修改后再次感谢原控件作者Vetal StekolschikovV。

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    Python+OpenCV实现AI识别身份认系统(4)—识别

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI识别身份认系统的收官之作,在识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现识别,废话少说,上效果图:? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI识别身份认系统(3)——训练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)识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 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,实现识别。示例代码如下所示:

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    腾讯云— 识别应用实践

    &搜索:这里我把搜索放一起介绍,是因为很多同学对于这个两个功能场景经常会混淆。 例如:APP系统 场景中, 如果输入了账户的情况下,再进行是使用,因为账户ID 可以锁定员库中员的样本数据,进行1:1的比对,用来替代密码;包括我们手机,手机端其实是注册了我们信息 比对&: (腾讯云产品特点)在腾讯云存在这样一个产品特殊点,所以做特殊的说明,就是在1:1识别场景下,是有两个服务的,一个是比对,一个是。 在其他云厂商可能不会同时存在这两个功能,因为他们能力相似,那在腾讯云我们需要简单区别下;腾讯云比对,仅1:1 两张图片中的相似度结果输出,腾讯云,两张图片中进行对比结果是为了 在本身识别技术下,对比和的逻辑是相似的。

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    一登更新SuperID-SDK,检索功能上线

    ,账号的只需要通过刷进行。 线下身份可用于 票务、订单会员卡、工智能 等线下场景。开发者可基于对应场景,调取 检索 模块进行功能定制。 应用场景 检索可应用场景非常广泛,尤其适合近场身份的线下场景。以下为 票务 案例说明。?(用户端直接下单,到达现场后使用 Pad 进行刷)除此,检索 功能还适用于以下各种场景。 票务:使用刷用户的购票凭,适合电影院、演唱会、演奏厅等。订单:使用刷用户的订单、预约信息,适合健身房、娱乐场、餐厅等。 会员卡:使用刷用户的会员信息,适合健身房、品牌店,或员工考勤等。智能硬件:使用智能硬件的摄像头,识别与之交互的用户的账号信息,适合家居智能硬件、智能机器等。

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    中兴视觉大数据报道:不需要港澳通行,开展识别即可

    进入下一步,则是「」的环节,小程序自动调取相机,用户部正对屏幕,3S 内即可自动识别。 经过件和之后,一张电子身份明就已经生成了,点击下拉即可显示所生成的二维码,该二维码用于在过关环节的机器识别。 同样点击申请操作,此后需要填写个姓名和中国香港身份信息。2、并且输入手机号码获得码;输入码之后,拍摄上传回乡的正反面;此后,开展识别。 初次过关者在第二道关卡必须走工柜台普通游客过关通常需要经过两次的身份核,通过方法也非常简单,即闸机自动识别港澳通行,指纹 + 面部信息采集。 初次过关者在进入港澳的第二道关卡时,不能采用自助通关方式,必须走工柜台。整个过关时间大约在 10- 15 分钟。注意事项除了陆路过关,腾讯E通未来还有很多其它应用场景。

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    近期对齐的实性研究

    ORL数据库由剑桥大学AT&T实室创建,包含40共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化.该库在识别研究的早期经常被们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到 图5 基于最佳检测器的不同方法性能比较。Face centre shifts?图6 中心位移实。(a)中心移位合成;(b)AUC0.2 VS. 中心移Face scale changes?图7 尺度变化实。(a)用红色阴影突出的原始边框;(b)AUC0.2 VS. 尺度变化六、灵敏度分析? 图9 重要因素评价总结:本文献主要讲解了最近的对齐方法的实研究。首先扩展了300W数据集,并形成了300W ++数据集,并具有更实用的检测。 还研究了级联对齐中的几个有影响的方面。从一个全面的实研究中,得出了当前对齐方法的有用结论,并为实际应用提出了深刻的见解。

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    快速准确的检测、识别和新框架(文末附源码)

    技术上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的检测、识别和背景及现状的发展状况,今天我们继续说说领域的一些相关技术以及新框架的检测识别系统。 All-in-One Face通过添加更多任务和训练来扩展网络扩展数据。新检测&识别框架先进的和识别下图给出了新框架流水线的概述。接下来我们首先介绍了提出的DPSSD检测器。 然后,简要总结了对齐方法使用单独MTL方法。最后描述了提取身份特征并将其用于识别和的方法。 Face Alignment using All-In-One Face候选的识别和系统使用的系统用于关键点定位。 All-in-OneFaces是一个最近的方法,该方法同时执行检测、关键点定位、头部姿势估计、微笑和性别分类、年龄估计的任务识别和

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    中兴智能大数据报道:珠海机场启用安检识别系统

    此次珠海机场启用的识别系统将安检信息系统和识别系统有机结合,使识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。 下面就以中兴智能动态识别机场票核实管理系统为例,为大家进行讲解: 智能动态识别机场票核实系统是专门根据机场安检流程和特点而量身打造的一款票核产品。 整个系统由前端高清采集摄像机、身份识别设备、终端(含软件)、通关闸机以及后端应用管理平台组成。前端设备与现有的票系统一起部署在安检通道处。 支持二代身份、护照、港澳通行等13种以上件; 2、 对捕获的件照片,通过智能比对算法,进行比对,给出比对结果。 4、进站旅客信息存储 自动对安检乘客信息(姓名、性别、件类型、件号码、地址等)和核信息(核时间、核通道、核结果、乘客照片等)进行记录。

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    售票场景,识别有哪些应用和作用?

    们在自助售票机上买票时,通过摄像头抓拍照片,获取信息与身份照片信息比对,确认为同一,保售票的实名制。 在票过闸时,们可以通过识别,保、票三合一,实现无纸化票,节约纸张浪费。 售票场景,识别应用的作用在售票场景应用乱识别,可通过识别技术加强购票者的身份,保合一,实现实名制购票,有效避免黄牛党,买到假票的现象。 可以有效提升票通行效率,减少票误差的出现,提升通行体识别自助售票,一定程度上减少操作,节约排队等待的时间,提升购票体。 在售票场景,识别的应用可以提升们的体,给们带来不一样的感觉。未来,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识别产品智能应用。

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    系统解决方案

    图1 系统拓扑图深网视界基于深度学习、计算机视觉推出的系统,采用国际领先识别算法,通过海量大数据训练,大幅提升数据采集效率与特征提取能力,在识别比对应用方面有较高的准确性 前端数据采集设备:提供了的数据来源,主要前端采集设备有立式一体机、组合式一体机、手持式终端、闸机等,完成通行员的身份数据读取、现场采集,并将数据回传给管理平台 3识别流程识别作为系统的核心技术,有必要对其具体流程进行了解。 在系统中,通过各类前端采集设备,对通行员进行部照片采集,同时根据身份读卡器采集到的员信息,主要提取身份件照片与现场采集的图片进行比对,系统自动判断两张照片相似度,确认通行员是否为持 3快速通关应用 针对公共交通行业如高铁、航空、汽车、海关口岸等安检应用,前端部署闸机,通行员进入闸机时需要刷取身份,同时闸机会对通行照片进行实时采集,将采集的件照进行

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    揭秘微信身份背后的高科技——识别技术

    实际上,“网”应用在推出时,就对与机构之间的身份做了充分考量,并准备在政务、旅业、物流、金融、交通等领域推广应用。 而“网”生成过程十分安全,不会泄露任何信息,且“网”信息与、指纹、身份芯片绑定,几乎不可能被盗取。 “网”信息由公安机关掌握、审核,用户通过“网”采集的信息,直接对接公安数据库,由公安机关比对,过程不在互联网空间传输或存储公民隐私信息,第三方机构或他仅能收到公安机关出具的结果,很难直接接触到公民个信息 据悉,“微信身份”的刷技术来自腾讯优图实室,以腾讯云作为平台对外输出,腾讯云对外输出AI技术来自于腾讯内部的AI技术团队,包括AI Lab、优图实室、微信智聆等。 刷有风险,应用需谨慎 随着工智能产业的发展,越来越多的AI技术开始走出实室,进入日常生活。识别作为热门的AI技术,被广泛应用于生活场景中。

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    优Tech分享|基于数据安全保护的识别方法

    针对识别训练的数据安全问题,腾讯优图实室研发了一种基于联邦学习的识别训练框架,通过引入局部联邦动量和联邦,可以有效提升联邦范式下的识别效果,不仅能够解决数据孤岛问题,同时还具有模型质量无损 近日,腾讯优图实室优Tech分享系列以「基于数据安全保护的识别方法」为主题,分别从识别数据安全背景、识别技术介绍、基于联邦学习的识别训练等角度,进行了详细讲解。 02识别技术介绍 识别技术流程识别应用通常由如下几个流程组成,输入一张图片后,首先会经过检测、配准、活体、识别提特征四个步骤,然后再去做1v1以及1vN的比对。 如果器由单器扩展到多器,考虑到不同集指标数值范围是不一样的,因此需要对不同集的分数进行规一化。 以下是部分实结果:第一个实权重搜索策略的有效性,单器实中对应的集上结果是最优的。

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    【干货】深度识别的 Caffe 实现(附模型开源地址及论文下载)

    【新智元导读】本论文对识别和任务提出一种新的损失函数,即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN,其对深层学习特征的识别能力大大提高。 对几个大型基准的实已经令信服地明了该方法的有效性。 尤其是,我们的新方法在小型训练集(少于500000幅图像、少于20000个)协议下的MegaFace(最大的公共领域基准)上得到了最好结果,相比以前的结果有显著的提高,这为识别和任务带来新的发展 我们对使用不同方法的模型进行了识别和,结果如下:? 识别任务中不同模型的正确率? 总结本论文中我们对识别和任务提出一种新的损失函数,即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN,其对深层学习特征的识别能力大大提高。

    1.3K100

    在图书馆场景识别测温一体机可实现哪些应用

    图书馆引入识别系统的应用,推动传统图书管理模式更新,助力场景管理升级,带来科技的阅读体。那么,在学校图书馆场景,识别测温一体机可实现的应用,了解多少呢? u=3251257780,2875613520&fm=193.jpg 在出入通道上的门禁应用在图书馆的出入通道设置识别测温一体机应用,将校园卡或借阅识别系统连接,员出入可通过识别, 读者出入图书馆,通过“刷”通行。即使忘记带或是遗失件,也可以进出馆,为读者带来便捷的通行体。图书馆员工出入馆,也可以通过“刷”进出,同时进行员工上下班考勤,记录员工考勤情况,方便管理。 在日常中,除了可以实现门禁考勤应用,还可以实现比对应用,员是否与件一致。员刷卡进出图书馆时,要同时进行识别,现场采集信息与信息比对,是否一致。 有效避免件被盗刷的情况发生,保障读者的权益,及图书馆安全。 识别测温一体机在学校图书馆场景应用,为员进出和测温提供便捷的服务,带给读者科技的阅读体

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