人脸识别是一种通过分析和识别人脸特征来辨认一个或多个人身份的技术。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，人脸识别成为了一个非常热门的领域。本文将介绍人脸识别的入门知识和常用的实现方法。
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
选自hackster 作者：MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤，同时还提供了很多扩
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
嵌入式系统在现代科技中扮演着重要的角色，广泛应用于医疗设备、汽车、工业控制、智能家居等领域。嵌入式图像处理作为其中的一个关键组成部分，为许多应用提供了视觉感知能力。本文将介绍嵌入式图像处理的算法、应用以及性能优化方法，并提供相关的代码示例。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
项目地址：https://github.com/opencv/open_model_zoo
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中。
之前已经介绍过人脸识别的基础概念，以及基于opencv的实现方式，今天，我们使用dlib来提取128维的人脸嵌入，并使用k临近值方法来实现人脸识别。
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常，捕捉到了抢劫行为，但劫匪戴着头套，没办法看到他们的脸。
dlib 库需要单独安装，dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。
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。
人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
即将迎来了2019世界人工智能大会，相信这个会议又一次推动人工智能的发展，有兴趣的同学可以去参加感受一下人工智能的热度，绝不会低于这个夏天的高温。
face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
具体的api手册请去官网学习。目标是实现刷脸签到系统。测试功能的源码可以在github上看到
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
更多的时候，它是方便了我们的生活，足不出户，就可以实现各种 APP 的实名认证，信息审核。
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
上一篇专栏文章中，我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。本文将介绍基于图片的人脸表情识别中最常用的预处理方式和对应的方法。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！（因为里面没有我的一篇，我们实验室的原因，至今没有让我发一篇有点权威的文章，我接下来会写4张4A纸的检讨，去自我检讨下为什么？-----蓝姑） 原归正传，让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究，现在就来看看最近的技术和未来的发展吧！ 我先大概说下遇到的一些问题： Ø 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。
从本篇文章开始，我们将同大家一起来学习python实战篇的内容，为了能够尽快的的能够掌握python编程语言，python实战篇与python提升篇将会不定期的进行交叉更新，顾名思义，实战的内容，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用。另外，由于在以后的内容中，代码的量可能越来越大，对于代码量少的，我们可以直接粘贴进入公众号，对于多的，我们仅仅附上key point(关键部分)，比如具体函数啊，逻辑思路等等，同时Python提供了打包功能，如果大家觉得代码运行来不及或者来不及配置环境等等，请记得私聊我们，我们可以将代码打包成可执行文件，你拿到后就像普通软件一样，直接运行就好，期待，后面的内容能够激发大家的学习兴趣！
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