1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('....face_zone: 13 cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2) 14 15 # 人脸切分...destroyAllWindows() 代码第一行： 导入图片 第二行： 灰度化处理 第六--九行： 读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 第十--十三行： 进行人脸识别... 第十五--二十一行： 进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理 第二十三--二十五行： 识别眼睛 第二十八--三十行： 识别嘴 将人脸眼睛替换成自定义眼睛：
前言 相信自从es6出来之后，你一定多少知道或者已经在项目中实践了部分的块级作用域，在函数或者类的内部命名变量已经在使用let了，但是你知道它真正的作用是什么吗？...又是因为什么我们要用这个块级作用域，本文与你一起探讨块级作用域的场景以及所有细节问题。...es6之前的作用域 特点1 ：js只有函数级作用域以及全局两种 特点2 ：不通过var声明的变量直接赋值也可以用并且可以访问，原理是直接赋值到了window对象属性变量下,两者如果同时定义，那么会覆盖使用...，函数内可以访问外部作用域，而全局是不可以访问函数作用域内的变量或者方法的 var a=b=c=12 function demo(){ var z=13 console.log(b)//12...块级作用域 场景一 循环中的块级作用域 如果我们有一个遍历循环的绑定事件，并且需要把当前的指针绑定到对应方法中。
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。
随着互联网和智能技术的进步，在车站、景区、大型活动等与售票相关的场景，可以看到自助售票应用，有一些会采用到人脸识别技术。那么，在售票场景，人脸识别有哪些应用和作用？...timg.jpg 售票场景，人脸识别应用 在售票场景，可部署应用人脸识别自助收银机，人们线下可自助售票。...售票场景，人脸识别应用的作用 在售票场景应用人乱识别，可通过人脸识别技术加强购票者的身份验证，保证人证合一，实现实名制购票，有效避免黄牛党，买到假票的现象。...人脸识别自助售票，一定程度上减少操作，节约排队等待的时间，提升购票体验。 在售票场景，人脸识别的应用可以提升人们的体验，给人们带来不一样的感觉。...未来，人脸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人脸识别产品智能应用。
人脸识别与社交结合的爆发力 互联网公司做寻人项目的不少，知名的有谷歌、百度、360、搜狗、阿里等公司，QQ全城助力寻亲项目不同处在于两个。...QQ全城助力寻亲项目在今年的戛纳创意节十分应景，一方面，它大量应用了最新的大数据和人脸识别技术，代表着营销业未来的趋势；另一方面，它让技术回归到了人心，做了助人寻亲这样的善举，更重要的是，还让QQ网友参与进而在社会上传递善心...将AI技术特别是人脸识别技术与社交结合将是腾讯落地AI战略的一大优势。一方面，作为中国最活跃的社交网络，腾讯有大量的人脸数据；另一方面，腾讯有大量的场景来应用和训练算法。...QQ全城助力寻亲项目就体现出这两个优势：腾讯接入了千万级的失踪人口人脸数据，有全城助力的社交场景，有优图实验室的顶尖计算能力，进而取得了出人意料的效果。...在腾讯生态中，优图人脸识别技术不只是应用到了公益上，目前，优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业，前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。
而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。不过，这个精度大约相当于人通过肉眼识别的水平，并没有实质的突破。...研究表明，虹膜识别的准确率远远高于指纹、人脸等。虹膜识别的错误率极低，出色的虹膜识别算法可以达到120万分之一，甚至500万分之一。并且虹膜识别系统性能非常优异，除了眼盲，几乎适用于所有人。...只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。...人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？...image.png 一、人脸识别作用 人脸识别从广泛意义上来说有三个作用：一是提升安全性，通过人脸识别自动开启门禁，使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入，从而提升区域的安全性；二是提升便捷性...，像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情，比起普通的方法，人脸识别显然是提升了便捷性；三是提升科技性，无论是在哪一个方面，人脸识别依靠着先进科技，完成它的使命，实际上也是提升了整个社会的科技性...二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。
这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后，又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。...不仅如此，UFACE模型也展现出巨大的应用价值，在业务数据集的测试表明，采用UFACE模型进行人脸身份比对，相较非深度方法在同等误识率条件下漏识率降低了50%以上。...早在2014年，优图团队通过人脸技术在各项业务中的落地，积攒了千万量级的人脸身份数据，毋庸置疑这为团队在人脸领域的全方位技术突破提供了巨大的潜在优势。 2、人脸研发主线上的持续投入。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。...更多开放策略可关注腾讯优图开放平台（http://open.youtu.qq.com）。
当然，这并非否定这些测试集作用，早期时候确实推动了人脸识别技术发展，但是当精度达到一定水准之后，再简单的刷性能就没有太大意义。正因为如此，NIST又重启了多年的人脸识别竞赛FRVT。...FNMR（拒识率，就是把应该相互匹配成功人脸当成不匹配的人脸），FMR（误识率，就是把不应该匹配成功人脸当成匹配成功人脸）。是不是很绕口？...在实际系统中，拒绝识别（FNMR）和错误识别（FMR）代价往往不太一样，比如金融领域的人脸识别，误识会是一个很严重的事故（想像一下，如果ATM依靠刷脸取款，无需其他信息验证，如果有人和你长的非常像，则很有可能会进入你的账户取款...），相比之下，拒识结果相对可以接受（还是ATM刷脸取款，如果完全依靠刷脸取款，本人去ATM机刷脸，ATM无法正确识别你的身份，这时候你无法进入自己的账户，但是你的存款相对还是安全的，如果是紧急情况，甚至可以去银行柜台取款...通常反映算法性能可以调节算法阈值，得到不同拒识率和误识率，然后画出拒识和误识相关曲线（即ROC曲线）。FRVT测评同样也是用的这种方式，在测试集上画出了不同算法的ROC曲线。
一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。...这里人脸图像是本文的重点，可以在各种灯光、姿势和面部表情的设置下捕捉到的图像，有时也可以在极端的视觉变化下捕捉，如对象的年龄或妆容。这些参数的设置使得学习过的人脸识别模型很难完成识别任务。...尽管如此，这项任务还是可以完成的，因为人类或模型通常可以在这些困难的环境下识别人脸。 图1 然而，当人脸图像质量较低时，根据质量程度的不同，识别任务变得不可行。...图1显示了高质量和低质量的人脸图像的例子。不可能识别出图1最后1列中的对象。 像图1最下面一行这样的低质量图像正越来越成为人脸识别数据集的重要组成部分，因为它们会在监控视频和无人机镜头中遇到。...2.3 低质量图像的人脸识别 最近的FR模型在人脸属性可识别的数据集上取得了较高性能，例如LFW、CFP-FP、CPLFW、AgeDB和CALFW。
无独有偶，英国警察使用人脸识别系统的误识率更高，高到准确率只有 2%（注：误识率的具体计算数据并未给出），这是今年 7 月初，在伦敦议会听证会上，大都会警察局局长 Cressida Dick 透露的数据...误识率如此之高，人脸识别技术真不是来给警察叔叔帮倒忙的？另外，即便这项技术也遭到民众的抗议，但也没有阻止英国执法机构固执地要尝试这项新技术。...目前，亚马逊的人脸识别系统已在全美的一些执法机构投入使用，但由于存在这些实质性错误，ACLU 继今年 5 月后再次呼吁国会暂停在执法时使用人脸识别技术，而 5 位此次被人脸识别系统误匹配的“受害者”议员也对贝佐斯发出公开信...反观中国的人脸识别布局，热火朝天。...既然这样，还是希望它更多发挥正效应，最近正好有很多勇敢的女性在揭发性骚扰，人脸识别对那些施暴惯犯能不能发挥什么作用？ 参考资料：ACLU、arstechnica、澎湃新闻、钱江晚报
微信扫一扫识物为直达微信内部生态的新窗口，提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫识物提供的服务有：图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。 下表列出了各大平台之图像搜索的功能细项。...扫一扫周杰伦：可以一键跳转QQ音乐 扫一扫三十而已：可以一键跳转腾讯视频 凡是来自于微信的流量，最终导流至腾讯生态的App当中。 创造微信与竞品之差异，发挥腾讯生态之优势。 3....扫人脸：测肤质、测颜值、测五官、识明星、虚拟试妆 扫码 识万物 识题目：初中、高中、大学、专科、研究生、在职考试；语文填空、拍照搜题、口算批改 翻译：拍照、取词 识文字：提取文字、识别生字 识货 AR：...如何能将功能引导和实际使用串联起来，通过模拟真实场景的「体验式教育」起到上新提示和直接体验试用的双重作用呢？ 上图，是一个手把手教育用户的想法。...在这样的教程下，不仅可以让用户了解扫一扫识物中，功能与场景的更新，并且帮助用户快速上手体验了扫一扫识物与图片搜一搜。
1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...但是其对loss的作用结果是不同的，进行feature normalization后再scale到一个比较大的值，通过softmax后其分布会变得更加集中，在反向传播的时候，其权重的更新会得到加强，从而加强训练的模型对低质量人脸的识别能力...AM-softmax中的margin实现与bias很像，所不同的是margin只作用于本类别的targetlogit。而ArcFace则进一步将margin的大小与θ关联起来。...不过我们实践发现现有的triplet loss是作用在欧式空间的，好不容易通过global angular margin学到的特征子空间再映射到欧式空间性能反而会有下降，为了解决这个问题，我们将Dist
本篇文章使用腾讯云人脸识别能力，快速实现人脸搜索，可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。...1、创建API密钥：https://console.cloud.tencent.com/cam/capi，密钥是唯一的凭据，请妥善保存哟 image.png 2、登录人脸识别控制台，在人脸库中新建一个人脸库...1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分。...10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分。...30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。...当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。...为了检测进入场所的人是不是真实的人脸，系统可以使用人脸活体检测方法，通过检测访客的眼睛、嘴巴和鼻子等部位的动作，来确定是否是真实的人脸。...因此，在公共交通场所的监控系统中，人脸检测的设备可以帮助实现准确的人脸识别和活体检测，并可以改善监管场所的安全性，避免发生安全事件。...那么人脸检测设备要想成功运行起来，就需要接入人脸检测API，这里我推荐 APISpace 的 人脸检测API ，它可以快速检测图片中的人脸并返回人脸位置，输出人脸关键点坐标，支持识别多张人脸。
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。...机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...在一般的互联网场景下，99% 的准确率通常假设 0.1% 的误识率（在一千次识别有一次识错）的情况下，识对的概率也能到达 99%。...但是在金融的场景下，这个误识率是无法满足的，这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户，盗用我的资金，这个安全等级是远远不够的。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？
在消费互联网方面，AI应用已在微信、QQ等100多个产品中落地，形成AI+游戏、AI+内容、AI+社交的多场景覆盖。...舒展介绍，在游云南1个App、11个小程序和两个平台（旅游管理平台和旅游服务平台）的产品矩阵中，有很多AI能力应用的功能，例如地图导览、互动直播、安全体系、智能推荐、人脸识别、智能客服等。...此外，人脸识别技术也在“游云南”平台得以充分的应用，游客不用带身份证、不用排队买门票，直接在游云南App上完成线上预定既可刷脸入园。 在“游云南“景区服务方面，AI技术也得到很好的应用。...在酒店接待方面，通过机器人完成智能接待，用户通过与机器人对话，自助获得酒店、餐饮、休闲等相关服务信息，机器人内置智能翻译功能，实现国外游客的无障碍沟通，而酒店人脸识别系统，则让用户刷脸即可完成入住。...游——智能拍照识花草识景区识展、让展品动起来。游客未来可以使用微信小程序拍照识别花草、文物或景区，便可以检索出对应的信息。所见即所得，结合传统的展品名检索，可极大地提升观众的游览体验。
马化腾体验“刷脸入园”功能 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，从景区大门的人脸识别闸机专属通道，1秒钟轻松刷脸入园。...例如，游客点击“扫码识景”，扫描二维码，系统就自动识别出了相关景点，并配以文字与语音解说；而点击“识花君”，游客可扫描花卉并快速识别其种类，其识别种类多达6000多种，能方便快捷地认识旅行中云南丰富的奇花异草...比如，“刷脸入园”功能得益于优图实验室的人脸识别技术，腾讯地图的精细化导航能力正好应用于景区导览功能，而QQ浏览器的图像识别与内容相结合，用于景区识别与讲解。...体验活动结束后，马化腾表示，在“一部手机游云南”项目中，云南省委、省政府的决心给了我们巨大的鼓励，并起到了关键作用。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时，原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来，比如先设计一个标准人脸的模版，包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
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