首先访问百度AI网站:https://cloud.baidu.com/,按照下图的指示点开到应用管理的页面. 穿件完成之后到管理中可以查看到对应的 添加工具类: using System; using System.IO; namespace FaceCompare_Console { class FileUtils { /// <summary> /// 返回路径所指文件的base64编码 /// </summary> /// <param name="path&

1.根据自己系统下载对应版本AI伴侣,最好解压到D盘根目录. 运行ailaunch.bat ,可以启动原本自带的2.46版AI伴侣.运行AI伴侣247.bat可以启动汉化2.47版的AI伴侣.并且默认设置Rendezvous服务器为 app.gzjkw.net ,直接兼容 app.gzjkw.net 网站.运行AI伴侣249.bat可以启动汉化2.49版的AI伴侣.默认勾选使用旧版方式连接,直接兼容 app3.gzjkw.net运行AI伴侣251.bat 可以启动最新的汉化2.51版的AI伴侣,

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

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

我们收到技能节项目的通知是在两周之前,项目要求做个人脸评分系统. 两周时间写一个"人脸评分系统",好像时间比较紧了,还好我们完成了~这个项目是将摄像头捕获到的包含人脸的图像传输到百度AI的云服务器中,然后调用运用了百度AI的人脸对比API分析图中的数据,最后将分析出的数据传送回来, 在使用这个项目时需要连接互联网. 当然百度AI的人脸对比API不会让你免费使用,你必须要成为百度AI的开发者,在搜索栏中输入(AI,baidu,com),在控制台中选择人脸识别,然后注册登录,接着在左边的导

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div> <!--开启摄像头--> <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头"> <!--canvas截取流--> <canvas "><

云原生计算基金会CNCF(Cloud Native Computing Foundation, CNCF)Serverless Whitepaper v1.0对无服务器计算作了如下定义: Serverless computing refers to the concept of building and running applications that do not require server management. It describes a finer-grained deployme

引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET

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

本文主要分以下几个模块进行总结分析 项目要求:运用百度AI(人脸识别)通过本地与外网之间的信息交互(MQService),从而通过刷脸实现登陆.签字.会议签到等: 1.准备工作: 内网:单击事件按钮——签字.登陆    qm.js(用于封装调用签名弹出页面的方法)    sdkqz.jsp(用于签名模式的选取)  getitems.jsp(用于jQuery的ajax调用)     logininputbg.gif(用于人脸识别显示的动图--页面效果) 步骤:1.用户单击按钮(以签字为例) onc

一.设置 登录百度云控制台,添加应用-添加人脸识别,查找,对比等. 记住API Key和Secret Key 二.创建Demo程序 1.使用Nuget安装 Baidu.AI 和 Newtonsoft.Json 2.直接下载 C# SDK 3.案例代码 private void simpleButton1_Click(object sender, EventArgs e) { //Devepxress 控件 Bitmap bitMap = cameraControl1.TakeSnapshot()

本文档将利用京东云AI SDK来实践人脸识别中的人脸搜索功能,主要涉及到分组创建/删除.分组列表获取.人脸创建/删除.人脸搜索,本次实操的最终效果是:创建一个人脸库,拿一张图片在人脸库中搜索出相似度最高的一张,实现1:N的人脸识别,操作示意图如下: 一.准备工作 1. 创建AK/SK 登陆京东云控制台:https://console.jdcloud.com,点击右上角账户AccessKey 管理,接着如图点击创建Access Key 2. 购买人脸搜索服务 人脸搜索通过 API 调用次数计费,目

背景 写这篇文章,主要是为了以后面试方便.因为我简历上写了,上一份工作的最大亮点是将人脸解锁的速度由1200ms优化到了600ms,所以这些内容已经回答无数遍了.但每次总觉得回答的不完整,或者说总感觉可以发挥得更好,于是这里做一些简单的总结性的记录. 我2018年4月份进入到某手机公司,在其中工作了两年多的时间,这期间主要负责人脸解锁的功能.人脸解锁的速度优化,是入职开始的一个很重要的任务,前前后后持续了很长时间.做优化前,首先是明确目标,我接手时人脸解锁的速度是1200ms左右,而我们是参照的

人脸匹对 技术 调用到百度的AI接口,layui的图片上传,栅格化布局 核心代码 纯py代码运行 # encoding:utf-8 from aip import AipFace import base64 """ 你的APPID,API_KEY和SECRET_KEY """ APP_ID = '' API_KEY = '' SECRET_KEY = '' # 封装成函数,返回获取的client对象 def get_client(APP_ID,

1.了解一下 通常情况下,每个需要访问网络的应用程序都会有一个自己的服务器,我们可以向服务器提交数据,也可以从服务器上获取数据.不过这个时候就出现了一个问题,这些数据到底要以什么样的格式在网络上传输呢? 随便传递一段文本肯定是不行的,因为另一方根本就不会知道这段文本的用途是什么.因此,一般都会在网络上传输一些格式化后的数据,这种数据会有一定的结构规格和语义,当另一方收到数据消息之后就可以按照相同的结构规格进行解析,从而取出他想要的那部分内容. 在网络上传输数据时最常用的格式有两种:XML 和JS

视频换脸可参考 https://github.com/iperov/DeepFaceLab import dlib.dlib as dlib import numpy import sys import cv2.cv2 as cv2 PREDICTOR_PATH = "C:/Users/CJK/AppData/Local/Programs/Python/Python36/Lib/site-packages/face_recognition_models/models/shape_predicto

面部识别----考勤打卡.注册登录.面部支付等等...感觉很高大上,又很方便,下面用python中的框架--django完成一个注册登录的功能,调用百度AI的接口,面部识别在网上也有好多教程,可以自己建模,训练模型,但是这都需要大量的数据去提高模型的准确度,我们直接用了百度AI的接口,十分的快捷.高效.准确,下来码一下代码啦!! 首先需要在百度AI官网注册一个应用,免费,并提供强大的人脸库. 1.注册表单 <div class="tab-content"> <div

目录 什么是 StyleGAN 如何使用 StyleGAN 下载项目 修改项目 MSVC 运行项目 运行结果 什么是 StyleGAN GAN 是机器学习中的生成性对抗网络,目标是合成与真实图像无法区分的人工样本,如图像.即改变人脸图像中的特定特征,如姿势.脸型和发型,GAN 的主要挑战就是如何图像变得更加逼真. StyleGAN 是一种基于样式的 GAN 的生成器体系结构,是一个强大的可以控制生成图片属性的框架,它采用了全新的生成模型,分层的属性控制,能够生成 1024×1024 分辨率的人

本项目采用了百度AI 人脸识别 第三方接口,实现了自选本地手机相册图片上传人脸(faceSet中添加人脸) 和 自选本地手机相册图片寻找出集合中相似度最高的一个face,可返回比对相似度.位置等信息. 目前百度向个人开发者提供了免费人脸识别接口,QPS限制为2,企业认证后并发数可增至 5,个人测试还是没问题的. 项目具体步骤如下: 一 .所需权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/> &l

人脸识别第三方sdk比较多,但是大多都是收费的或者限制次数什么的,虹软的效果还不错,全免费也不需要联网 V1.2版本使用和快速集成:https://www.jianshu.com/p/8dee89ec4a24(Android集成虹软人脸.人证对比,活体检测) 虹软官网https://ai.arcsoft.com.cn/ 官网下载sdk,还要引入一个依赖,用来转换把bitmap以一定的格式转为byte[]的 api 'com.guo.android_extend:android-extend:1.