本来打算做个C#版demo,但没用成功.使用虹软最新人脸识别技术开发完成 过程如下: 1. 传入一张单人脸照片: 2.调用检测人脸函数ASFDetectFaces,成功返回人脸信息的指针: 3.使用 Marshal.ReadByte(intPtr,offset) 函数读出字节数,发现前16个字节是人脸框范围,第28至31个字节应该是人脸角度,其他信息不太清楚.想了下,最简单的办法是用C++将动态库再封装一次.将封装后的demo及C++代码上传.demo是X86的,只识别单张人脸,有别的需求的同学…

**配置过程:** 1. 到[虹软官网](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=csdn&utm_medium=referral)下载SDK2.0版本,[点击下载](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=aaa&utm_medium=referral)2. 解压下载的x86或x64的zip包,本Demo以x64为例  3.  选择平台,如: ,将libarcsoft_face.d…

[温馨提示] 本文共678字(不含代码),8张图.预计阅读时间需要6分钟. 1. 前言 人脸识别&比对发展到今天,已经是一个非常成熟的技术了,而且应用在生活的方方面面,比如手机.车站.天网等. 我从2016年就开始做人脸识别相关的App,到现在差不多4个年头了,用过的SDK有微软认知服务.旷视科技的Face++.开源的OpenCV. 这里就之前我用过的做一下对比.   SDK 离线使用 价格 速度 微软认知服务 web api.无SDK 不支持 收费 取决于网速 旷视Face++ web api…

环境: win10(10.0.16299.0)+ VS2017 sdk版本:ArcFace v2.0 OPENCV3.43版本 x64平台Debug.Release配置都已通过编译 下载地址:https://download.csdn.net/download/cngwj/10763108 配置过程 ->0x01 下载sdk: 虹安sdk https://ai.arcsoft.com.cn ->0x02 工程配置: 1. 添加工程的头文件目录: a) 右键单击工程名, 选择属性---配置属性-…

环境要求1.运行环境 armeabi-v7a2.系统要求 Android 5.0 (API Level 21)及以上3.开发环境 Android Studio 下载地址:https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_Android更多信息可以去虹软人工智能开放平台查看 快速上手1.在src->main目录下新建文件夹jniLibs->armeabi-v7a,将libarcsoft_face.so和libarcsoft_face_engine.so添加…

ArcFaceSharp ArcFaceSharp 是ArcSoft 虹软 ArcFace 2.0 SDK 的一个 C# 封装库,为方便进行 C# 开发而封装.欢迎 Start & Fork. 使用 在 Nuget 搜索 ArcFaceSharp 安装. PM> Install-Package ArcFaceSharp -Version 1.0.2 或者下载dll导入. 导入 ArcFaceSharp 后,将自己申请到的 ArcFace2.0 SDK 的 dll 文件 (libarcsoft…

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可能会涉及到预览图和…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…