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Android特征

本文我们接着来看看,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文中。 还是来了解几个概念 追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中追踪 FT 与检测 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。 流程是这样的 提取图片中的 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //线程 class FRAbsLoop

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降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    1.的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条图片,目的是提高自然条的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文,无法匹配 ? 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再,可完成(红灯闪1000ms)。

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    What-

    起飞 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 系统获取的原始图像由于受到各种条的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。 算法 一般来说,系统包括图像摄取、定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。 技术 现有的系统并不是任何时候都有效。在用户配合、采集条比较理想的情况下可以取得令满意的结果。但是,在用户不配合、采集条不理想的情况下,现有系统的率将陡然下降。

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,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络性能) ?

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    python

    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 检测 6 检测多张 7 检测视频中的 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 8 训练数据并 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels recognizer.write('trainer.yml') 8.2 import cv2 import numpy as np import os # 加载训练数据集文 recogizer /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) #

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,工智能指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知,制造能模拟类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和,该软包使用dlib中最先进的深度学习算法,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夹中的图片进行操作。 代码部分 效果 成功 [在这里入图片描述] [在这里入图片描述] 失败 [在这里入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    JavaScript也可以轻松搞定

    前言 是不是觉得不可思议,js已经强大到这个地步? 是的,js日新月异,它在不断的进步。只要稍不留神,那我们都只能望尘莫及了。 今天我们就来看看是什么js可以如此厉害? ? 嘴巴,眼睛 代码大同小异,不过需要在引入两个js ... <script src="./eye-min.js"></script> <script src=". 通过上图,就会发现一个问题,不是很清晰的部位,是不能被<em>识</em><em>别</em>出来的,最左边的<em>人</em>像,只<em>识</em><em>别</em>出了一只眼睛。 这里还有一个<em>js</em><em>插</em><em>件</em>也可以做<em>人</em><em>脸</em><em>识</em><em>别</em>,咱们就来对比一下。 PK 先来介绍一下另外一款<em>人</em><em>脸</em><em>识</em><em>别</em><em>插</em><em>件</em>,JqueryFaceDetection,顾名思义,是一款基于Jquery的<em>插</em><em>件</em>。 代码上面我们就不做对比了,主要来看看<em>识</em><em>别</em>度,<em>识</em><em>别</em>情况。 ? 说好的<em>人</em><em>脸</em><em>识</em><em>别</em>,你给我放个大猩猩是几个意思?好吧,我错了,来看下图。 tracking.js ? JqueryFaceDetection ?

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是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之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇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、加载检测器,加载模型。 3、检测 4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。 5、如果是自己的,显示自己的名字。 ,放置在可执行文同目录下 cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml"); Ptr<FaceRecognizer> modelPCA

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    Android 注册

    作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/ca3a12bc4911 引言 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 该项目基于讯飞SDK实现的检测,使用face++的webapi实现的注册以及 (FR引擎) 当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。 if (! ,并且将特征信息保存到本地,这个数据将会用于获取员信息的流程。

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的功能了。 首先我们一样先调取检测接口试试水: 检测接口: 我们先来看看文档对该接口的介绍: ? 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法,而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结: 其实工智能基于前的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API,其实难度系数都不高,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行系列文章到本篇就结束了,有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现中的注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢? 这样的返回其实也是可以的,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂性,所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE 对比 本接口主要功能有: 两张图片相似度对比:比对两张图片中的相似度,并返回相似度分值;多种图片类型:支持生活照、证照、身份证芯片照、带网纹照四种类型的对比;活体检测:基于图片中的破绽分析 到这里其实SDK关于的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口,必须账户进行企业实名认证才有权限调用,在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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    Python OpenCV (

    3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区待调查 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取到的 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存结果

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴的写了一个demo。 ( 可以满足所有的需求 ) 1.需要引入 tracking.js 第三方库 2.检测到自动 stop 3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ // 每秒 检测 that.first){ // if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect

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    树莓派实际应用:门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度API实现,我们完成了树莓派的基础环境配置,功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派成功后,发送蓝牙串口数据给 一、树莓派发送的蓝牙串口数据 树莓派自带蓝牙功能,我们可以调用系统指令发送蓝牙信号, 创建一个bluetooth_test.py文,分定义初始化指令、开门指令、关门指令,分发送字符串’1‘,’2’ import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云库中寻找有没有匹配的 img = transimage()#转换照片格式 res = go_api(img)#将转换了格式的图片上传到百度云 if(res == 1):#是库中的

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    为了宠粉,用 Java 实现功能(附源码)

    看了他的需求描述,大概是要做一个Java web版本的功能,然后存储物的特征,再扫比对。可是我不会啊。。。 --- SDK 技术是很复杂的,自己用Java手撕一个算法有点不切实际,毕竟实力不允许我这么嚣张,还是借助三方的SDK吧! ,提取当前体征,保存至数据库。 [在这里入图片描述] 2、对比 录入完图像后测试一下能否成功,提交当前的图像,发现成功相似度92%。但是作为程序员对什么事情都要持怀疑的态度,这结果不是老铁在页面写死的吧? : [在这里入图片描述] 总结 整个项目的设计思路比较清晰,难点在于引擎 和 前端JS部分代码,其他的功能比较平常。

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    应用之“变

    相关的应用也越来越多:如相机中嵌入检测,拍照时实时将标注出来;又比如一些相册应用,能根据进行照片分类;再比如支付宝的扫登录,将作为个身份ID。 这些应用都以检测、技术为基础,检测指将定位出来,找到所在位置,而则是匹配出这个是谁,不过通常我们将这两项技术统称为。 随着深度学习的应用,的准确度得到了较大提升,也涌现出了一批相关的初创企业,典型的如旷视科技的Face++,准确度一直处于世界前列,产品合作也很多,应用广泛。 “变”应用也是以为基础,通过对照片中的进行一些操作(如形变、替换等),从而达到趣味性的照片效果,总体上有如下几类: 一、效果分类 1、拉伸形变 ? 这类效果现在在很多app上都有应用,如美图秀秀、in、Snapchat等,在定位到后,在某些位置贴图,从而形成趣味效果,特是实时视频,贴图跟随,甚至会有增强现实的体验。 3、交换 ?

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    懂点

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点: 一、技术的简单认知 二、的应用场景 一、技术的简单认知 我们来看看技术的原理是怎样的,首先我们了解下的大致流程 ? 早期的研究主要针对具有较强约束条图象(如无背景的图象),往往假设位置一直或者容易获得,因此检测问题并未受到重视。 但是随着的场景增加,我们在前首先要检测图像中是否含有。 5.活体鉴 生物特征的共同问题之一就是要区该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹系统需要区的指纹是来自于的手指还是指纹手套,系统所采集到的图像,是来自于真实的还是含有的照片 二、的应用场景 了解了的基本原理,我们再看看能运用到什么场景中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,认证用来门禁和手机解锁等。

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    Web AR 技术调研笔记

    ,且能、跟踪五官。 JsObjectDetect的项目地址:https://github.com/mtschirs/js-objectdetect/ 、五官 该Demo提供了能力(嘴巴、眼睛、鼻子),从图片 另外,http://facedetection.jaysalvat.com/ 这是一个基于js-objectdetect的jquery,可以图片和视频中的,没有提供摄像头帧实时的 Demo,估计是此计算性能应该跟不上,帧率不会高。 方面,JsObjectDetect的表现还算不错,可以、跟踪以及五官位置,据观察应该是只支持2D坐标的,不支持3D姿态的

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