近期全球新型冠状病毒肆虐，疫情严重地区（如武汉）几乎人人戴口罩，具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集，并向社会开放，为当前及将来可能的类似公共安全事件智能管控积累的数据资源。基于口罩人脸数据，设计相应的口罩遮挡人脸检测和识别算法，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站，机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。
人脸识别相关的基本原理和流程，以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍，其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码，并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习，进行整合并将项目源码给出（包括ORL人脸库，40*10，需要自己添加进自己的人脸数据） 首先是开启摄像头；然后加载人脸检测器，加载人脸模型；利用加载的模型进行人脸检测；将检测到的人脸处理成符合条件的一致格式，并与训练好的人脸分类模型内人脸进行对比，找出对应谁的人脸；如果预测结果是41（即为自己
今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
点击去创建自己的应用名称，其实最主要的就是 API_key 和 Secret_key
月24日，百度研究院深度学习实验室(IDL)宣布，通过APIStore将其自主研发的百度人脸识别技术免费对外开放。
早在很久之前，公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能，自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能，通过不断的学习和搜所资料，发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用，帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能，而且这个接口可以无限次调用。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
但是如果要详细介绍的话，那这个故事得从opencv的那个夏天说起，对于python小白来说，门槛有点高。所以行哥今天先给大家介绍一个几秒就可以上手的人脸识别案例，下次行哥再深入通过原理来介绍
开始课程之前，需要准备一台安卓系统的手机，手机中安装AidLux软件，一般手机的应用市场就有，本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta，下载链接如下：
想自己搞一个人脸识别玩玩，随着开始查找资料来研究这方面的信息，还好有好几家公司都有提供这方面的免费API，也是省下来很多功夫。一开始采用的是face++，但是在执行到最后一步人脸搜索时出现问题，一直提示INVALID_OUTER_ID，跟着官方文档，一步步抽离再封装，最终还是以失败告终,无奈只能选择放弃。接着辗转第二家 百度AI ，这次还是比较顺利的，中间只出现过一次错误 ❌ ，而且官方大大还给出了解决方案，很是贴心，最终还是实现了开始的预想：成功使用人脸来实现注册和登录功能。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
来源: blog.csdn.net/Gaowumao?type=blog 前言 想自己搞一个人脸识别玩玩，随着开始查找资料来研究这方面的信息，还好有好几家公司都有提供这方面的免费API，也是省下来很
为人脸登录提供人脸注册集合，基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法，判断用户为真人，保障业务环节中的用户真实性判断。
想必在日常生活中，我们总会有一种感觉，身边认识的一些人，明明没有任何血缘关系，但是长得却可能很像，尤其对于脸盲的同学，真的是傻傻分不清楚。
近来，很多公司的APP都实现了人脸识别登录的功能。今天呢，银鹏带大家从头到尾做一下这个人脸识别登录。
目前市场上很火的人脸刷卡，人脸签到，人脸支付等等都得力于人工智能的产物，但是人脸识别到底会不会存在大家所说的用一张照片也能‘蒙混’过关呢，最近有打算对接一个人脸登录系统的打算，所以进行了研究百度AI的人脸识别，开发者直接调用接口就可以实现人脸上传，人脸检测，人脸识别等等，非常方便，下面分享给大家，当做个笔记。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术，包括人脸检测，人脸预处理和人脸 表征等方向，详细介绍了最新的算法设计，评估指标，数据集，性能比较等。
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁，在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术，而且除了检测、跟踪、识别功能，现在也支持对年龄与性别的识别。 在杭州举行的虹软AI技术
人脸识别源码 OpenCV-C++版本： Github :https://github.com/LiuXiaolong19920720/recognise-your-own-face 网盘：http://pan.baidu.com/s/1b1J23O 密码：kv1e 网盘为新版本人脸识别源码。 Dlib-Python版本： 百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1kVhurqf密码： 猫脸识别源码（Python） 📷 Github:https://github.com/LiuXiaolon
由于我们的电脑有的有摄像头，有的没有摄像头，所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧，大家可以看得更加直观一些。
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
树莓派配置OpenCV，配置起来有点繁琐且耗时，但是调用百度智能云的人脸识别API来进行人脸识别是一个快速的解决方案
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
一位做房产中介的大姐，近期帮一个楼盘介绍了客户，按照工作的约定，本是可以拿到相应佣金。
说起人脸识别，相信大家都不会感到陌生，在我们平时的工作生活中，人脸打卡、刷脸支付等等已经是应用的非常广泛了，人脸识别也给我们的生活带来了极大的便利。
之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
去年展会上，出PS（P图神器Photoshop）的Adobe公司又出了一款新神器——Character Animator
XFace项目地址：https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 📷 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟，可以直接应用。 脑图地址： http://naotu.bai
关于人脸识别这块，前些年不要太火，哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂，什么玩意都要跟人脸识别搭个边，这东西应该只是人工智能的一个很小的部分，人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域，其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片，提取人脸特征值，再用这些特征值去做比对分析处理，识别出到底是谁，国内厂家也不少，比拼的就是准确度误报率，速度无非就是靠堆硬件来，什么VPU各种并行运算都堆上去，速度杠杠的，好多厂家都做到了几个毫秒的级别，估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法，一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件，比如百度的人脸识别模型文件，经过好几年的发展，越来越大越来越细越来越准。
如果一条条去刷确实很耗时间，如果 Python 能帮忙筛选出颜值高的小姐姐那就省了很多事。
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集，并实现了一个高效的分布式采样算法，兼顾模型准确率和训练效率，只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数，尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而，飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近，格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
Python 凭借语法的易学性，代码的简洁性以及类库的丰富性，赢得了众多开发者的喜爱。下面我们来看看，用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能
工具类下载http://pan.baidu.com/s/1jIuo0N8 小Demo查询。 1.官网文档必须看 http://ai.baidu.com/docs 2.在管理中心创建应用及查看相关参数
今天下午和朋友闲聊，聊到人工智能泡沫的问题。晚上写这篇博客，表达下自己对这个问题的见解。 1. 泡沫进行时 互联网行业自诞生以来，相关产业要么泡沫要么冷寂，并不存在不是泡沫又不冷寂的状态。
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型，该模型使用MobileNet作为特征提取器，结合人脸检测算法，可以在保持较高准确率的同时，达到实时性能。同时，作者还提供了基于该模型的代码和示例，以方便读者使用。
同时选择多个接口，只需要在使用的时候通过入参灵活指定需要调用的模型服务，传入图像，返回指定模型的识别结果。
达到目的的手段有很多种，也许存在优劣之分，我只是选择了其中一种我认为好玩的方式。人脸识别校验状态存储在服务端，因此即使通过该种方法绕过客户端人脸识别，由于并未获得合法session，因此无任何危害，仅做为IOS逆向学习思路。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
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