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Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 ,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath FaceVideo.Class Main()方法 如果出现运行Main方法时报错:java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java411 in java.library.path(需要加一个运行参数 : 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。 学生在进入公寓时需要进行人脸识别,机器会进行识别。系统有两种识别方式,一是识别人像,二是进行刷卡,刷卡会将自己的信息读取,会与数据库的信息对比,也是一种识别的方式。 python人脸识别 导入库 python是一门强大的计算机编程语言,我们常常要用到python中的库,今天我们用到的库是需要安装的,因为不是python的内置库。 说到底,还是调用库啊,会写库和算法的才是大佬,只会用方法的我还是有很多需要去学习。 毕竟才疏学浅,在下还望各位大佬指正。期待与大家共同进步。 -----jgdabc

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,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 提取图片中的人脸 → 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识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    人脸识别等海量小文件场景,需要怎样的存储?

    在智能安防领域有很多典型的海量小文件场景,人脸识别就是其中之一。人脸识别的基础原理,就是通过将摄像机拍摄的图片与视图库进行比较,如果匹配则命中。 金融业务不仅有大量原始票据通过扫描形成图片和描述信息文件,还有电子合同、签名数据、人脸识别数据等。 在通用的文件系统设计中,如果需要访问一份真实的数据就需要先访问到该数据的元数据。 海量小文件案例实践 据深信服透露,南方某市公安反恐工程项目采用了深信服分布式存储进行智能安防的数据存储,其中涉及到3.5PB的视频存储以及数十亿级别的人脸识别的海量小文件存储,是一个典型的大文件与海量小文件混合存储的场景 得益于深信服在海量小文件的性能优化,使得EDS平台能够从容应对大并发的人脸识别系统,并且满足后续针对原始图片数据的二次挖掘应用。 ?

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    Android 人脸识别人脸注册

    这些平台都有一个共同的缺点,就是依赖网络,所有操作都是调用云端接口,需要良好的网络环境才能实现人脸的注册与识别。 这对于签到考勤这一场景(需要较快的识别速度、设备可能处于无网络状态)还是很不方便的,另外他们都是收费的。 所以本文将介绍另一个功能完备,性能还算不错的第三方开发工具,虹软中国,而且它是免费的。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! FD引擎 第四步: 到此我们已经获得了整个人脸注册流程中所需要的几个关键值了: 人脸位置 Rect 及该 Rect 的 Bitmap; 人脸特征信息实例 mAFR_FSDKFace; 接下来我们来将人脸特征信息与人员信息建立关联

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 ,这样就可以识别出来每个人脸的身份了,在这个过程中是需要用到摄像头或者摄像机进行采集。 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    【深度学习】人脸检测与人脸识别

    基本概念 人脸是个人重要的生物特征,业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别人脸检索等。 人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频 人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全:罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1)人脸检测 基于知识的人脸检测法。 该数据集包含有200K张人脸图片,人脸属性有40多种,主要用于人脸属性的识别。 5. 参数量减少了约20倍(约为6.6M~7.5M),每个图像需要220M次浮点运算。

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    人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。 所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 ? 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。 在Attention Rollout技术的帮助下,研究者分析了Transformer模型(MS-Celeb-1M,ViT-P12S8)如何专注于人脸图像,并发现人脸Transformer模型如何像预期的那样关注人脸区域 随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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    人脸识别(基于ArcFace)

    上面是根据图片检测出其中的人脸、每个人脸的年龄还有性别,非常强大 第一步: 登录https://ai.arcsoft.com.cn/,注册开发者账号,身份认证,注册应用,得到APPID和SDKKEY 第二步 Step3:调用FaceEngine的detectFaces方法进行图像数据或预览数据的人脸检测,若检测成功,则可得到一个人脸列表。 (初始化时combineMask需要ASF_FACE_DETECT) Step4:调用FaceEngine的extractFaceFeature方法可对图像中指定的人脸进行特征提取。 (初始化时combineMask需要ASF_FACE_RECOGNITION) Step5:调用FaceEngine的compareFaceFeature方法可对传入的两个人脸特征进行比对,获取相似度 faceInfo.getRect().width(); final int faceHeight = faceInfo.getRect().height(); makeFace(); } 我这里只做了识别人脸

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