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…

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,…

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…

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字…

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计…

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS…

- 目录 - 国内3D动态人脸识别现状概况 - 新形势下人脸识别技术发展潜力 - 基于深度学习的3D动态人脸识别技术分析 1. 非线性数据建模方法 2. 基于3D变形模型的人脸建模 - 案例结合——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模 · 3D动态人脸识别现状概况 众所周知,在3D人脸识别整体技术方案方面,目前全球范围内掌握3D人脸识别核心技术的公司并不多,特别是在核心算法.芯片层面.然而,从2D到3D,技术更迭升级势在必行. 3D人脸识别主要采用的是主动光技术,通过红外发光器发射出一束光,形成光斑,…

本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享. 之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了. 源码在文末 其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心.调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧! 废话不多说先看人脸识别效果动态,马赛克有点重哈,没办法长相实在是拿不出手. 实现原理…

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分…

代码下载:基于PCA(主成分分析)的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程,首先利用训练集构造一个人脸模型,然后将测试集与训练集进行匹配,找到与之对应的训练集头像.最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离,然后选择距离最近的图像作为识别的结果.这种直接计算距离的方式直观,但是有一个非常大的缺陷—计算量太大.如果每幅图像大小为100*100,训练集大小1000,则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量,当测试集很大时,识别速度非常缓慢.…