openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估…

openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估计很花时间. 参考路径:htt…

这篇文章主要就介绍两种前端的人脸识别框架(Tracking.js和JqueryFaceDetection) 技术特点 Tracking.js是使用js封装的一个框架,使用起来需要自己配置许多的东西,略显复杂 JqueryFaceDetection是使用jquery封装的框架,只留下一个接口,比较方便 使用说明 如何下载js文件我就不说了,可以直接百度 Tracking.js Tracking.js需要先引入tracking-min.js,然后根据你的需求在选择性的引入eye-min.js,fac…

最常见的 AI应用就是人脸识别,因此这篇文章从人脸识别的架构和核心上,来讲讲测试的重点. 测试之前需要先了解人脸识别的整个流程,红色标识代表的是对应AI架构中的各个阶段 首先是人脸采集. 安装拍照摄像设备之后,需要在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸,并分离出这种面像.然后采集到人脸的照片. 因此采集过程是非常重要的,一需要能够采集到内容,二采集的内容能够分离出来是人脸. 而特征提取的原理是,将获取的人脸照片进行色彩矫正.光线调整,五官定位和脸部分割,将人脸的鼻子.眼睛.嘴巴等视为一个个特…

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…

参考http://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/77046873 最近项目需要用到人脸训练和检测的东西,选用了OpenFace进行,因而有此文. 本人主要参考了下面的这两篇博客: <ubuntu 16.04 LTS使用开源面部识别库Openface> <ubuntu 16.04 LTS上安装Torch7> 如有雷同,绝非偶然. 1.python Ubuntu 16.04桌面版自带python 2.git $ sudo apt-get…

一.环境搭建 1．系统环境 Ubuntu 17.04 Python 2.7.14 pycharm 开发工具 2.开发环境,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake $ sudo apt-get install build-essential cmake $ sudo apt-get install libgtk-3-dev $ sudo apt-get install libboost-all-dev 其他重要的包 $ pip install numpy $ pi…

****************************************************************************** 本文主要介绍AI能力平台的人脸识别技术的测试过程之一,仅供学习参考 1.测试背景介绍 2.AI能力平台的架构 3.图像识别-人脸识别技术测试探索 4.业务场景思维导图 ****************************************************************************** 一.测试背景介绍…

猪圈子,一个有个性的订阅号 01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率. 计算机在判别时采用的阈值不同,这两个指标也不同.一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小.因此,可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…