起因 自打用python+django写了一个点菜系统,就一直沉迷python编程.正好前几天公司boss要我研究一下人脸识别,于是我先用python编写了一个人脸识别系统的核心,用于之后的整个系统. 需要导入的包 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 mock==2.0.0 numpy==1.15.3 pbr==5.1.0 protobuf==3.6.1 PyYAML==3.13 scikit-learn==0.20.0 scipy==1.1.0 six==1.11.0 sklea

baiduAIFaceIdentify项目是C#语言,集成百度AI的SDK利用AForge开发的实时人脸识别的小demo,里边包含了人脸检测识别,人脸注册,人脸登录等功能 人脸实时检测识别功能 思路是利用AForge打开摄像头,通过摄像头获取到的图像显示在winform窗体中AForge的控件中,利用AForge控件中的NewFrame事件获取要显示的每一帧的图像,获取图像传输到百度AI平台进行人脸检测,并且将检测结果反馈到界面显示的图像中.在这个过程中有两个问题,获取图像上传到百度AI平台进行

------------------------------------------------- Undefined function or variable 'W'. Error in classify (line 18) xNewFace = xNewFace*W; % 经过pca变换降维 Error in GUIRecgFaceImage (line 3) nClass = classify(filepath);  Error while evaluating uicontrol Cal

很多场景都会用到文字识别,比如app或者网站里都会上传身份证等证件以及财务系统识别报销证件等等 第一步,你需要去百度AI里去注册一个账号,然后新建一个文字识别的应用 然后你将得到一个API Key 和Secret Key,如下图 百度AI地址 https://ai.baidu.com/tech/imagerecognition 百度AI文档 https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/zk3h7xz52 接下来,你需要安装百度ai的包 pip install baidu-

基于百度AI的人脸识别及语音合成课题 课题需求 (1)人脸识别 在Web界面上传人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口识别人脸特征,接收平台返回的人员年龄.性别.颜值等信息,将信息返回到Web界面进行显示. (2)人脸比对 在Web界面上传两张人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口比对照片信息,返回相似度. (3)语音识别 在Web页面上传语音文件,判断语音文件格式,如果不是wav格式进行转码处理,然后调用平台接口进行识别,

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

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

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能   一.缘起缘生 前段时间有个H5很火,上传个头像就可以显示自己穿军装的样子,无意中看到了一篇帖子叫 全民刷军装背后的AI技术及简单实现 ,里面提到了百度AI,我自己也试了一下下,效果就酱紫. 当然这个东西并不实用,只是纯粹娱乐而已,但是本人想是否可以通过这个技术,实现那种人脸识别验证,来验证如会议刷脸签到.网站刷脸登录这种高大上的技术.于是说干就干,花了将近一周时间完成了一个初步的DEMO. 二.技术储备 要实现这个系统,本人认为需要涉及

搭建人脸库 选择的方式是从百度下载明星照片 照片下载,downloadImageByBaidu.py # coding=utf-8 """ 爬取百度图片的高清原图 """ import re import sys import urllib import os import requests def get_onepage_urls(onepageurl): if not onepageurl: print('执行结束') return [],

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序 感谢文章主的分享 我的环境是 win10 anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30) tensorflow-gpu 1.1.0 python 3.6.2 1. 直接运行代码块,提示"未知引用 import hpelm" 这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的,运行代码pip install hpelm.第一次安装没有成功,查询发现可能是pip版本问题,升

机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息. 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息. 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸. 每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低. 任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸. 全部节点通过,则宣布是人脸. 工业上,常用人脸识别技术来识别物体. 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到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

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

编写demo之前首先浏览官方API:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top 下面是源码: package com.examsafety.test; import com.examsafety.test.baiduAi.Base64Util; import com.examsafety.test.baiduAi.FileUtil; import com.examsafety.test.baiduAi.HttpUtil; import net.sf.json.J

想获得所有的代码,请下载(来自我的CSDN): https://download.csdn.net/download/qq_40875849/11292912 主函数: from recognition import recognition from training import training from datasets import datasets from delFile import del_file def main(): facedict = {} cur_path = r'.

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

参考百度AI官网:http://ai.baidu.com/ 准备工作: 支持Python版本:2.7.+ ,3.+ 安装使用Python SDK有如下方式 >如果已经安装了pip,执行 pip install baidu-aip 即可. >如果已安装setuptools,执行 python setup.py install 即可. 登录百度ia网站: 1.用百度账号登录 2.进入左侧语言应用 3.创建新应用 实验1:语音合成(将文字转为语音) from aip import AipSpeech

百度AI功能还是很强大的,百度AI开放平台真的是测试接口的天堂,免费接口很多,当然有量的限制,但个人使用是完全够用的,什么人脸识别.MQTT服务器.语音识别等等,应有尽有. 看看OCR识别免费的量 快速安装:执行 pip install baidu-aip 即可 新建一个AipOcr: from aip import AipOcr """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的