机器学习实战:用nodejs实现人脸识别   在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个!  这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建

上个月因为出差的关系,断更了很久,为了补偿大家长久的等待,送上一个新的系列,之前几个系列也会抽空继续更新. 大概半年多前吧,因为工作需要,我开始研究图像识别技术.OpenCV在这方面已经有了很多技术积累,在html5领域也很早就有了这方面的Demo.但是一番学习下来,我发现基本上这方面的文章大都比较零散片面,而且很多关键的代码可能已经老化不能正常使用了.所以这个系列的文章中,我将对html5与EmguCV的整体开发过程做一个整理,逐步介绍怎么使用html5技术和EmguCV类库实现各种看上去高大

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

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

==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

1.离线人脸识别本地部署 详情请阅读百度人脸识别官网 2.nodejs做socket通信的客户端 为什么不直接通过调用c++编译的exe获得人脸识别结果? 原因:exe运行时会加载很多模型而消耗很多时间,导致不能实时得到人脸识别结果:而用socket通信则只需执行一次加载模型的过程,后面的请求只需直接进行人脸识别检测而只用100多毫秒得到结果. 1)nodejs将canvas得到的视频帧的base64字符串转换成图片 var image = query.image; var base64Data

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,

人脸识别+本机Web后端人脸sdk采用虹软sdk,本机web采用AndServer:上传姓名+人脸图片即可实现注册源码地址:https://github.com/joetang1989/ArcFaceRecognizeDemo注意:需自行前往官网申请appid和sdkkey. 修改 ArcFaceRecognizeDemo\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String appid = "x

原文地址:KUBERNETES DISTRIBUTED APPLICATION DEPLOYMENT WITH SAMPLE FACE RECOGNITION APP 原文作者:skarlso 译文出自:掘金翻译计划 好的,伙计,让我们静下心来.下面将会是一个漫长但充满希望和有趣的旅程. 我将使用 Kubernetes 部署分布式应用程序.我试图创建一个类似于真实世界 app 的应用程序.显然,由于时间和精力有限,我不得不忽略一些细节部分. 我的重点将放在 Kubernetes 和应用部署上.

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大

人脸识别+本机Web后端 人脸sdk采用虹软sdk,本机web采用AndServer:上传姓名+人脸图片即可实现注册源码地址:https://github.com/joetang1989/ArcFaceRecognizeDemo 注意: 需自行前往官网申请appid和sdkkey. 修改 ArcFaceRecognizeDemo\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String appid =

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在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建

java使用face++简单实现人脸识别注册登录 前言 人脸识别,好高大上!!! 理解之后很简单. 支付宝使用的就是face++, 至于face++账号信息,apikey…..,本文不做讲述,网上很多. 一.设计思想 1.    先想一想,如果让你实现人脸识别,你会怎么做? 寻找图片上的关键点,制作一套算法,分析脸部信息,将得到的数据存入数据库, 登录的时候,通过同样的算法,分析数据,和数据库中存入的信息进行比对…… 工作量好大!!! face++有着它独有的非常优秀的算法,我们可以将我们的图片

---恢复内容开始--- 现在是2019年,人脸识别技术已经相当成熟了,百度自2017年发布人脸识别技术,已经被广泛应用,不管从现在的iphoneX掀起的面部解锁到手机应用端的各种人脸认证,这一技术已经悄然升息的方便了我们的生活,但是在web端注册登录缺很少用到刷脸登录,第一个最主要的原因可能是安全隐私方面人们对大数据时代的误解.不多废话,下面通过调用百度api来实现人脸注册及登录, Web端人脸识别主要有三个技术思路: 1.前端的人脸识别,例如使用Tensorflow.js, 2.后台人脸识别

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战 引言 远程在家办公的第N天,快要闲出屁了,今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题(终于可以装X了). 看了他的需求

------------------------->这篇文章就是自己做个笔记<------------------------- 首先登录or注册自己的百度智能云管理中心:https://console.bce.baidu.com/ 再上人脸识别的JavaSDK文档地址:https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/8k37c1rqz   ----- 看到SDK其实就不需要看我这篇文章了,啊哈哈哈哈 ok,先找到人脸识别这个产品 1.创建新应用:应用名称随机输入:应用类

本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享. 之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了. 源码在文末 其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心.调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧! 废话不多说先看人脸识别效果动态,马赛克有点重哈,没办法长相实在是拿不出手. 实现原理

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A