## 开发环境准备:###开发使用到的软件和工具:* Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea* 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹软官网

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

上一个东家是从事安防行业的,致力于人工智能领域,有自主人脸识别.步态识别的算法.C++同事比较称职有什么问题都可以第一时间反馈,并得到合理的处理,封装的DLL 是基于更高性能的GPU算法,可支持更多线路的运算,接口调用简单,只需要传入图片即可得到特征特征值.对于公司的项目,更多的是与各类接口进行交互.包括建立任务.上传视频.截取片段,抽取特征,学习特征,步态比对等对接接口的复杂业务逻辑.由于长期和C++接口对接,包括Kafka消息队列传输等,对于公司项目支撑的业务流程比较了解.至于底层算法,只是

一.获取SDK 1.进入ArcFace2.0的申请地址 https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 2.填写信息申请并提交 申请通过后即可下载SDK,查看APP_ID和SDK_KEY 二.功能介绍 虹软ArcFace 2.0 Android包含人脸检测.年龄信息检测.性别信息检测.人脸三维角度检测.活体检测.人脸特征提取.人脸特征比对功能. 其中暴露对外的功能方法有:active(激活) init(初始化) detectFaces(人脸检测) p

虹软 最近开放了人脸识别的SDK引擎(免费的哦),刚好有Android版的,就体验了一波.下面来说说Android版的SDK使用心得: ArcFace 虹软人脸认知引擎简介 目前开放的版本有人脸比对(1:1)和人脸检索(1:N),根据应用场景可选择 人脸检索分为小型网络(检测100人内),中型网络(1000人内),大型网络(需联系虹软官方) 目前开放的功能有人脸比对,人脸识别,人脸追踪 关于如何使用 在官网下载SDK引擎后集成到你的项目中,然后我在此举例说下其中一个sample:人脸识别 官方s

==虹软官网地址==http://www.arcsoft.com.cn 在官网注册账号,并且申请人脸识别激活码, 选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ,我们选择windows做测试,申请类型选择1:N ,功能模块包括人脸检测.人脸跟踪.人脸识别.申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key,在代码中会用到. ==虹软SDK人脸检测目的== 主要是与face++人脸检测做对比,看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下. ==c++部分功能实现

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

近几年来,兴起了一股人工智能热潮,让人们见到了AI的能力和强大,比如图像识别,语音识别,机器翻译,无人驾驶等等.总体来说,AI的门槛还是比较高,不仅要学会使用框架实现,更重要的是,需要有一定的数学基础,如线性代数,矩阵,微积分等. 幸庆的是,国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”,我们可以直接来使用某些模型.今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 整体思路: 1.预先导入所需要的人脸识别模型: 2.遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子: 3.输入一张新的图像

自虹软发布了免费.离线版本人脸识别SDK,在Github上陆续分享了各个版本对应的 C# Demo.因为公司项目一直在使用虹软的SDK,因此每当虹软官网有新版本发布,我都会进行了解,并结合Demo进行功能验证.在虹软官方群里及论坛上,看到有朋友反馈升级SDK后出现如下问题: 1. 替换SDK文件有时接口会返回2 2. 内存溢出.程序crash 3. 检测结果混乱 我在版本升级的过程中也遇到了这类问题,下面记录了版本升级过程中需要做的修改,希望能对一些朋友有所帮助. 问题原因:从ArcFace 2

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,

身为一个.net程序员经过两天的采坑终于把人脸特征检测的项目跑通了,然后本文将以dlib项目中人脸特征检测工程为例,讲解dlib与opencv 在vs2017 C++ 项目中的编译与运行路径配置. 1.项目建立 首先建立一个C++控制台项目,然后根据自己的开发平台选择编译环境我是win10 64位系统所以我选择x64. 建立控制台项目 编译环境选择X64 2.Opecv 3.4.1安装配置 Opencv最新版下载地址:https://opencv.org/ 下载最新版本3.4.1 1.配置Ope

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

都知道SVN可以比较已经上传的文件的内容,看到两个文件有什么不同的地方. 但是有时候并不想上传想要比较的文件,能不能利用SVN这样一个功能去比较别的两个文件呢? 琢磨来琢磨去, 发现只要在资源管理器里面同时选中两个文件,再在上面点击鼠标右键,选择[TortoiseSVN]→[Diff]就可以了. 效果和新旧版本文件对比是一样的. 这样就不用到处找文件对比软件了,好方便有木有~

今天向大家介绍一个使用起来十分方便且功能十分强大的文件对比工具-Beyond Compare. 1    工具下载 工具的下载很简单,百度搜索Beyond Compare即可. 下载完成后,解压缩,双击目录中的“BCompare.exe”即可使用工具了. 2    工具的使用 2.1  文件对比 1. 打开工具后,工具的主界面如下图所示.可以看到我们可以选择多种对比方式,这里先介绍文件对比. 2. 在左侧的目录中选择文本比较,会弹出比较界面.界面分为左右两个部分,分别用于显示我们需要进行的对比两

/***************************************************************************************** * 文件夹差异文件对比工具 meld * 说明: * 之前就听说Lee使用文件夹文本差异对比软件winmerge,不过如果要在Linux下使用,那么就要 * 装wine才行了,索性还是换一个在Linux下通用的比较好,于是选择了meld. * * 2016-9-15 深圳 南山平山村 曾剑锋 ************

超好用文件对比工具 – Beyond Compare,开发中文件.目录对比神器,有了它,再也不用为找不到修改的内容而发愁了. 具备的丰富实用功能: 并列比较文件夹.FTP 网站或 Zip 文件: 为以后的比较保存快照: 类似浏览器的界面: 可扩展子文件夹: 隐藏比较不需要的文件夹: 对差异进行色彩突出显示: 根据内容对文件夹图标进行色彩编码: 若干显示过滤器: 显示全部.仅差异.仅匹配: 两侧匹配,两侧不匹配: 孤行.较旧的和较新的: 按名称.类型.修改日期.大小或 CRC 分类: 多线程操作:

假设有两个文件,里面存放的数字都只有一行,但长度不一样,对比时会有问题 示例文件: 对比示例如图: 左边的pi的字符串比较长,右边的比较短. 右边的pi的值不是从开始的第一个位置对比的,这样的情况是有问题的,我将这个问题发给了官方邮件反馈:   解决方案: 需要进行设置才能从开始位置真正的对比(官方邮件回复的答案): 点击: Session -> Session Settings 按钮,切换到Alignment标签. 选择:Patience Diff alignment 即可. 如下图.  设置

功能的设计初衷: 处理复杂的xml对比,屏蔽同节点先后顺序的影响 主要涉及知识点: 1.xml解析 ------- ElementTree库 2.文件比对差别 ------- difflib库 3.获取当前系统 -------- platform库 4.如果使用robot framework,可以看到明显区别,可以定制日志log显示-------- logger库 遗憾与待优化: 其中有一部分内容,原先准备采用自循环的方式处理,但是过程中的数据传输有点复杂,以后会考虑把这部分优化一下. ####

最近这几日在搞一个小网站:教你啊 :(感兴趣的朋友可以来捧场,在这个网站上有任何消费我都可以退还) 由于更新频繁,手动更新特别麻烦,于是开发了这个小工具 用了一段时间,还是挺顺手的,同时.NET CoreQQ群(225982985)的群友 @亡我之心不死  也推荐我分享出来 这就把代码公布在这里,有什么问题可以联系我:   先看配置文件App.Config: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><config

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里