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用Python做个电脑屏幕神器

前言 最近突然有个奇妙的想法,就是当我对着电脑屏幕的时候,电脑会先识别屏幕上的是否是本,如果识别是本的话需要回答电脑说的暗语,答对了才会并且有三次机会。 我去网上找了张图片类似这样子 识别功能已经完成了接下来就是语音识别和语音合成,这需要使用到百度AI来实现了,去登录百度AI的官网到控制台选择左边的语音技术,然后点击面板的创建应用按钮,来到创建应用界面 打造电脑版屏幕神器 打造电脑版屏幕神器 运行后我说了你好,可以看到识别出来了。那么我们的小模块功能就都做好了接下来就是如何去整合它们。 ~\Python37\Lib\site-packages下的playsound.py文件,找到如下代码 打造电脑版屏幕神器 在sleep函数下面添加winCommand('close', alias 打造电脑版屏幕神器 结语 至于发送邮件的功能和的功能我就不一一去实现了,我想这应该难不倒在座的各位吧。

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如何用Python实现iPhone X的功能?

一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹方式,FaceID 方式显然是革命性的:扫你一眼,手机自动。 这意味着,要你的手机,该网络只需计算在过程中拍摄的照片与注册时所存储的照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。 每种颜色代表不同(这里部分颜色被重复使用) ▌实验! 现在,我们将模拟一个通用的 FaceID 过程,看看其中的模型是如何进行运作的。 首先,注册一个用户的部信息;在阶段,其他用户在正常情况下都不能够成功设备。如前所述,神经网络会在阶段计算当前与所注册图片之间的距离,并且会查看该距离是否小于某个阈值。 嵌入空间中来自不同用户的距离计算 因此,将距离阈值设置为 0.4 就足以防止陌生你的手机。

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    使用深度学习的方法进行

    今天,我们将使用深度学习来创建面部算法。要完成我们的任务需要三个主要部分。 查找的算法 一种将嵌入向量空间的方法 比较已编码的函数 面孔查找和定位 首先,我们需要一种在图像中查找的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。 为了比较并找出两个是否相似,我们需要在向量空间中对它们进行编码,如果两个相似,则与它们相关联的两个向量也都相似(接近)。 好的,我们有一种方法来找到,看看它们是否彼此相似,现在我们可以创建我们的算法。 总结 我们已经看到了一种仅使用2D数据(图像)创建算法的有吸引力的方法。它依靠神经网络对相似面孔彼此靠近的高维向量空间中的裁剪面孔进行编码。

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    从诺基亚 X6 聊:安全基础是TEE

    原题目:从诺基亚 X6 聊:你以为有结构光就叫安全吗? 在识别时代,其实大部分消费电子科技媒体谈的所谓安全性都是第一阶段的安全性,这的确也是识别乃至支付最大的挑战。 那个时代的体验当然比现在差远了,尤其识别率和对场景的要求,都和现在的决方案相去甚远。 但这是次要的,在功能推出初期,谷歌似乎没怎么考量过这项功能的安全性,所以用照片来欺骗 Android 4.0 的识别是完全可行的(即第一阶段的安全性差)。 其实我不知道诺基亚 X6 的用的是哪家的方案(诺基亚当前全系支持设备的手机应该都是同一套方案),可能并不是时下国内厂商普遍流行的 Face++(旷视)。

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    我们破了几乎所有旗舰手机的识别,iPhone幸免于难

    而最近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的识别功能,在一通测试之后,他们发现石膏「」竟可以破四种流行旗舰手机的 AI 识别功能,而 iPhone X 不为所动。 如,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开识别。「识别为二级方法,会降低您手机的安全性,」LG 手机播报道,提醒用户类似的也可以你的手机。 三星发言表示:「识别是为了更方便地打开手机,类似于『滑动』。 除了在录入时有一些科幻风格的部扫描图形,该手机在 3D 面前立马就开了。一加 6 无疑是本次测试中安全性最差的手机。 一加发言表示:「我们设计是为了方便。 我们在不断努力改进自己包括在内的所有技术。」

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    小米新机背后的识别供应商,被我们找到了

    首先是识别屏时点亮屏幕,匹配面部数据,看一眼即可马上,不受湿手或戴手套的影响。 识别已经算不上新技术了。在门禁、安防等诸多领域,识别早已变成了习以为常的事情。 不过在手机应用方面,识别确实是新现象。在小米宣布推出前的一周,vivo在印度发布的V7+宣布开始应用识别。 △ 旷视科技 背后的旷视科技 发布会上,小米并未公开识别的技术供应商。 其次是识别在用户体验和成本方面,确实要比指纹划算很多。 之前不少担心识别的安全性问题,比如拿一张照片就能,或趁着睡觉。 因为新一代iPhone将采用的3D识别,和我们今天报道的2D识别,还是会有原理上的不同滴。

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    “黑科技”识别 TA和你的距离不是一般的近

    电影电视剧中经常出现大规模的识别网络监控,随着识别技术的进步,电影里的一切正逐步变成现实。 据了,传统的识别技术拥有超过30年的研发历史,主要是基于可见光图像的识别技术,但无法适应环境光照变化是该技术的痛点所在;2017年工智能热度再起,将识别推向了大众视野。 iPhone X 使用Face ID替代指纹功能,并利用红外摄像头决了时的光照问题,被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。 支付宝在2015年就实现了识别登录。 Face ID的身份识别系统随意被他识别意外的几率是一百万分之一,较苹果的指纹身份之别技术Touch ID大为提高,后者被随机他指纹意外地成功的几率是五万分之一。 技术的发展了更多的智能场景,而智能场景的也在催促着技术寻求更多突破。在这样一个相辅相成的情况下,识别离商用、民用的距离越来越近。安防领域,网络商务,电子政务,几乎都能找到识别的影子。

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    黑客角逐:刷,你的iPhone X并不安全

    仅仅一周,在世界另一端的黑客就声称,他们已经成功复制了,从而可以轻松任何的IPHONE X,甚至于他们采用的技术可能会比安全研究员所研究的方法更为简捷。 X,破。 “这个过程比我们所想像的要容易得多” 抛开要获取部的精确扫描结果这个很大的挑战,单就研究员所使用的简单办法来说,要比此前所用的更加昂贵方法尝试进行好得多,这里说的是本月早期著名科技网站WIRED 与之相比,研究员Bkav则说,他们可以使用更为便宜的材料组合破,他们采用3D打印,而不是模具制作部框架,更令拍案叫绝的是,他们采用的平面(二维)纸张打印出的固定不动的眼睛图案,就能成功。 WIRED为我们自己测试所制作的几个面具,没有一个能够。 “识别机制并没有你想象那么严格,”研究员Bkav写到,“我们只需要半张就可以制作出面具,这甚至比我们原先所想的还要简单。”

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    基于FPGA Facenet 与物联网的智能门

    通过识别和 APP 远程指纹的方式,使得智能家居的内容更加丰富, 们的生活更加便捷。在智能家居的潮流下,我们的作品可以完美融入。 2.1.3 交互设计 机交互界面的设计,提供以下功能: (1)信息录入 (2)设定的时间段 (3)设置姓名(默认为 visitor) (4)信息删除 程序流程图如下所示: ? a.以下为信息录入界面下模式选择设置,通过按键移动光标选择不同的模 式。“All Day”表示全天均享有识别权限,一般为房屋主所享有。 TLS 协议,增强设备接入端的安全性; (4)APP 可以实现远程指纹和密码,远程报警等功能; (5)当门外有陌生员活动时,摄像头将完成抓拍,上传至手机 APP。 (3)识别速度:本系统可以实现实时识别,考虑电磁的延时,门 速度保证在 0.5s 内。

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    关于苹果刷背后的四大问题,看完再决定割肾吧

    时,苹果将从刘海中投射出看不见的红外光,并读取用户部的3D几何结构图,由此与之前存储的部数据图进行对比。图片相近,即可成功。 据悉,小米Note3采用了2D的方案,这样的方案在对于平面的照片,视频,或者熟睡的时,也有可能。 而苹果采用的原理叫做“结构光双摄方案”,该方案足以识别这类平面攻击。 且在刷时,眼睛闭着也是不了。此外,库克称其无论是改变发型,戴上眼镜,还是戴上帽子,Face ID都能成功识别。这在活体检测上,又近了一步。 那么问题又来了,如《碟中谍》电影中面具怎么办? 就在发布会现场,苹果CEO现场的第一次刷并未成功,场面一度十二分尴尬。 为何不开呢? 也许是因为发布会后面的强光束。 目前原因不得而知,不过,这款手机确实有这个硬伤,近红外光或强太阳光下,可能刷不出来,不开。 因为苹果手机在时,发射的是红外光,当光的波段与红外光接近时,就会干扰到识别过程,继而失败。

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    小米刚出的刷手机Note 3,刷的是便捷还是危险?

    今天,也就是 2017 年 9 月 11 日,小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2, 其中,Note 3推出了一项新功能,。 以后,请忘掉密码,忘掉指纹,欢迎走进看的时代。 令惊喜的是,小米 Note 3 支持基于工智能的,雷军表示,Note 3 的速度为 500 ms,和指纹的速度一样快。 据雷军介绍,主要适用于以下两个场景: “干手指”、湿手的时候指纹难识别 ? 冬天带触屏手套指纹不可用 ? 而明天,2017 年 9 月 12 日,在苹果秋季新品发布会上,其 iPhone 十周年纪念款 iPhone X 据传也将推出识别功能。 在很多评测中,三星 S8 的识别的准确率很高,而且速度很快。

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    算法系列:MTCNN检测详

    检测的概念 检测是一种在多种应用中使用的计算机技术,可以识别数字图像中的检测还指类在视觉场景中定位的过程。 检测可以视为目标检测的一种特殊情况。 MTCNN算法是一种基于深度学习的检测和对齐方法,它可以同时完成检测和对齐的任务,相比于传统的算法,它的性能更好,检测速度更快。 本文目的不是为了强调MTCNN模型的训练,而是如何使用MTCNN提取区域和特征点,为后续例如识别和图片预处理做铺垫。 P-Net是一个区域的候选网络,该网络的输入一个12x12x3的图像,通过3层的卷积之后,判断这个12x12的图像中是否存在,并且给出框的回归和关键点。 对各个网络结果的作用理之后,我们深入了一下其所采用的损失函数。 MTCNN的损失函数 针对识别问题,直接使用交叉熵代价函数,对于框回归和关键点定位,使用L2损失。

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    教程 | 用Python实现类FaceID的识别?一文告诉你该怎么做

    们对 iPhone X 讨论最多的一个功能就是最新的方式,TouchID 的接替者:FaceID。 随着苹果手机边框面积的减少,苹果公司必须开发一种更便捷、快速的新型方式。 然后是阶段,从用户(应该会成功)到其他(不会成功)。如前所述,重点在于该网络计算手机的与注册之间的距离,及其是否低于特定阈值。 现在我们来看如果用户尝试设备会发生什么。同一用户的不同姿势和面部表情都达到了极低的距离,平均距离在 0.30 左右。 ? 同一用户在嵌入空间中的距离。 而不同的 RGB-D 图像的距离平均值为 1.1。 ? 不同用户在嵌入空间中的距离。 因此,将阈值设置为 0.4,可以防止陌生你的设备。 结论 本文介绍了如何基于嵌入和孪生卷积网络实现 FaceID 机制的概念验证。希望对大家有所帮助。

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    带口罩也能iPhone!中国网友用一张白纸骗过Face ID,外国网友直接把印在口罩上

    今天我们将为大家揭秘网传实现“戴口罩iPhone”的两种方式,让你找回刷的幸福感。 于是就有琢磨,在不摘口罩的状态下,能不能直接面部手机呢? 事实上还真可以,部分安卓手机就可以直接戴口罩。而苹果对面部识别算法的要求更严格,相对而言不太容易实现。 ? 但是! 目前网传的戴口罩iPhone的方式有两种,一种是“暴力破”,强制让iPhone记住自己戴口罩的;另一种是利用一张白纸“骗”过Face ID。 把印在口罩上,外国iPhone的另类姿势 除了通过不断训练自己的iPhone,外国网友还想到了一种另类方式:把你的印在口罩上。 ? 有网友担心:“如果我们佩戴了其他的口罩,是不是也能呢?”由此会引发一些安全担忧。 ? 这位网友想到了这个口罩可以用在医院舒缓病情绪:“这可不是开玩笑。

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    今天我们将为大家揭秘网传实现“戴口罩iPhone”的两种方式,让你找回刷的幸福感。 于是就有琢磨,在不摘口罩的状态下,能不能直接面部手机呢? 事实上还真可以,部分安卓手机就可以直接戴口罩。而苹果对面部识别算法的要求更严格,相对而言不太容易实现。 ? 但是! 目前网传的戴口罩iPhone的方式有两种,一种是“暴力破”,强制让iPhone记住自己戴口罩的;另一种是利用一张白纸“骗”过Face ID。 把印在口罩上,外国iPhone的另类姿势 除了通过不断训练自己的iPhone,外国网友还想到了一种另类方式:把你的印在口罩上。 ? 有网友担心:“如果我们佩戴了其他的口罩,是不是也能呢?”由此会引发一些安全担忧。 ? 这位网友想到了这个口罩可以用在医院舒缓病情绪:“这可不是开玩笑。

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    识别有什么作用?安全性怎么样

    识别在我们的日常生活之中非常常见,手机需要通过识别,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要识别,在付款的时候同样可以利用识别进行线上支付。 ,像识别识别付款等都是1秒钟不到的事情,比起普通的方法,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,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、识别安全吗 识别的安全性能是很有保障的。 就比如识别其实并不是单纯靠一个就能够轻松刷开,比如平时用他照片去进行支付,是无法成功的,这就是机器背后的科技奥秘,它能够识别照片还是真。 同时,识别需要识别整个的五官构造和骨架构造,所以即便是他拿着手机对准大家的,只要眼睛没有睁开或者是捂住半边,也同样是无法的,充分保障了大家的隐私安全。

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    使用深度学习实现iPhone X的FaceID

    不同于一些竞争对手继续使用放在不同位置的指纹传感器,苹果决定革新我们手机的方式,让我们看一下手机就能。 这意味着,要你的设备,网络只需计算在过程中拍摄的照片与在注册阶段存储的照片之间的距离。如果距离低于某个阈值,则设备(阈值越小,设备越安全)。 实验 现在我们可以试着看看这个模型的运作,它模拟一个FaceID的流程:首先,注册用户的。然后,阶段,从用户(应该成功),从其他那里,不应该设备。 前面提到,区别在于网络在手机和已注册的之间进行计算的距离,以及是否处于某个阈值之下。 让我们从注册开始:我从数据集中采集了同一个的一系列照片,并模拟了注册阶段。 另一方面,来自不同的RGBD图片的平均距离为1.1。 ? 不同用户嵌入空间中的距离 因此,使用约0.4的阈值应足以防止陌生你的设备。

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    19款国产手机无一幸免:15分钟破识别,打印眼镜让刷形同虚设

    你的新手机不错,借我刷一下识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷、刷支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法手机时,我们会感到很不习惯。 虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 RealAI 表示,这是世界唯一通过 AI 对抗样本技术攻破商用手机的案例。 测试开始前,这 20 部手机被统一录入同一位测试员的验证信息,随后另一位作为「攻击者」的测试员戴上加入对抗样本特技的「眼镜」依次去尝试。 近年来,关于识别的争议一直存在,此前也陆续曝光过「一张打印照片就能代替真」、「利用视频欺骗身份认证」、「打印 3D 模破手机」等等安全事件。

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    非愚节新闻:一张静态照片就能破三星S8的识别……

    在这段视频发布后,三星发言在声明中表示:面部识别不是一项安全功能,只是为了方便用户打开手机主屏。 “面部识别只是为了方便你打开手机——类似于滑动。” 该发言还补充说,“我们提供最高级的生物认证——指纹和虹膜——来手机和认证Samsung Pay或Secure Folders功能。” 随后利用处理后的动态照片,在手机上完成某App的识别登录。随后主持还现场演示了动态换的方式破识别。 不过国内的识别公司们随后出面释称,传统的识别方法,的确能被315晚会展示的方法攻破,但是目前最新的识别技术已经采用最新方法,可以识别合成的视频、图像与自然视频、图像的差异,也可以。 在315晚会上被破识别功能的App,普遍被认为是支付宝。而自称躺枪的支付宝当时回应称:“任何通过照片或者处理过的动态照片实现登陆,导致账户被盗,支付宝全赔”。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

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