在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建…

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大…

Emgu.CV.World 人脸识别 根据照片将人脸抠图出来.效果如下: 应用范围:配合摄像头,抓取的图像,抠出人脸照片,这样人脸照片的大小会很小,传输速度快.这样识别速度也就快. 目前我正在做百度人脸识别,就遇到该问题,照片非常大,导致网络传输时间占了一大半,优化有性能非常不错. 源码下载地址:https://download.csdn.net/download/liu329175905/11984386…

插件亮点 1 支持安卓平板(横竖屏均可),苹果的iPad.2 颜色图片均可更换. 特别提醒 此插件包含 android 端和 iOS 端,考虑到有些同学只做其中一个端的 app,特意分为 2 个插件,减小安装包体积.android 端请点击这里.iOS 端请点击这里. 1.前言 最近在使用 uniapp 开发项目,有刷脸实名认证的需求,最终使用百度人脸识别实现了需求.自己做了个 APP 原生插件,给大家介绍下用法.本插件主要功能是通过动作检测活体,采集人脸返回.其他功能需要自主实现,如刷脸登录,…

近几年,人脸识别技术在身份认证领域的应用已经有了较多应用,例如:支付宝.招行的取款.养老金领取等方面,但在杜绝假冒.认证安全性等方面,目前还是一个比较需要进一步解决的课题,特别是在移动端的活体认证技术方面. 本文介绍了在HTML5 环境下可以采用clmtrackr.js 检测工具,结合人脸模型,实现人脸的跟踪检测.同时采用动作识别实现活体认证. 但本方案只能够在Firefox 或者Chrome中使用.并且只适合研究学习,实际场景中不太理想,需要进一步优化才能够应用. 如果有人有相关的技术,可以推…

上一张效果图,渣画质,能看就好 功能说明: 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK,包含人脸追踪,人脸检测,人脸识别,年龄.性别检测功能,其中本demo只使用了FT和FR(人脸追踪和人脸识别),封装了开启相机和人脸追踪.识别功能在FaceCameraHelper中. 实现逻辑: 打开相机,监听预览数据回调进行人脸追踪,且为每个检测到的人脸都分配一个trackID(上下帧位置变化不大的人脸框可认为是同一个人脸,具体实现的逻辑可见代码),同时,为了人脸搜索,为每个trackID都分配一个状态(识别中,…

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c…

这一步我们开始搭建第一个模块,用来检测到图像中的人脸位置,并将它拍下来保存在指定路径 流程图: 代码实现: import cv2 def pic(cam): # 调用笔记本内置摄像头,所以参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2 cam = cv2.VideoCapture(0) # 使用自带的人脸识别分类器, 其中 这个.xml文件是 识别人脸的分类器文件 # 这里我已经把这个文件放在了当前项目目录下 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haa…

一．百度人脸识别服务 1.官方网址:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括: 2.1 多人脸比对:请求多个人脸图片做比对,使用前无需人脸注册过程.即同时上传多张图片,返回结果为每对图片的比对分数 2.2 人脸识别:返回指定group中所有username的注册人脸和query人脸的相似度,返回结果按照相似度排序:人脸识别需要先在group里注册username和人脸图片,您可以使用这个功能自己实现一个…

到这一步就是进行人脸识别了. 流程图: 代码: import cv2 def recognize(cam): recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('face_trainer/trainer.yml') cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadeP…