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Qt音视频开发44-实时人脸框

在人脸识别到以后,需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来,一把来说识别人脸会有多种选择,一个是识别最大人脸,这种场景主要用于刷脸门禁,还有一种是识别所有人脸,这种场景主要用于人脸识别摄像机,就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器,人脸框的数据主要是四个参数,左上角和右下角的位置,也可以说是x、y、width、height,可能有些做的比较好的还有倾斜角度,这个意义不是很大,人脸识别的速度一般都是飞快的,就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的,基本上都是毫秒级的响应,主要的耗时操作在特征值的提取,所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制,当然人脸框的数据可能会有多个。

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Qt音视频开发39-人脸识别在线版

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。

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应用人脸活体检测技术,保障人脸识别技术的安全性

目前,深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升,其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显,传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此,人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。

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打开C端市场,人脸识别安防还需搬掉三座“大山”

去年,马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能,本月初,微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动,要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看,我们可以知道,基于人们对于安全性的进一步高要求,安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列

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专访腾讯“优图团队”:腾讯内部的核心技术团队是这样服务产品团队的

一个偶然的机会,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达6亿张,累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对一些关键技术,

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