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

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

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示     插件下载 如何使用:

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂,老周当初也这么想,但通过实际操作后,我发现非然. 经过微软封装的东西,向来都是复杂问题简单化,只要用得舒心,代码越少越好,用最少的代码做最多的事情,此为大师境界也. 好,屁话不说,先介绍一下如何完成人脸识别(或者叫人脸检测,随你怎么翻译,反正知道是怎么一回事就行).核心的类是FaceDetector,不要问我这个类在哪里,自己打开对象浏览器搜索. 第一步,访问静态属性IsSupported,看看当前平台是不是支持人脸识别,如果返回false,那就没戏了. 第二

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

1.face.com 以色列公司,某年六月时被Facebook收购,同时暂停了API服务,之前测试过他们的服务,基本上是了解到的应用中做得最牛的了. 2.orbe Orbeus由麻省理工学院和波士顿大学的几个科学家联合创立,他们致力于让Orbeus实现能从照片或视频中识别出所有内容. 测试:结果同样非常另人满意! 3.Face++ Face++.com 是一个提供免费人脸检测.人脸识别.人脸属性分析等服务的云端服务平台.Face++是北京旷视科技有限公司旗下的全新人脸技术云平台,在黑马大赛中,F

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸,并为人脸标记出边框,同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测.可支持的人脸功能有:年龄.性别.头部姿态.微笑检测.胡须检测以及27个面部重要特征点位置等.FaceAPI 提供两个主要功能: 人脸检测和识别 目录: 申请subscription key 示例效果 开发示例 AForge.Net 申请订阅号 申请试用subscription key, 地址 https://www.microsoft.com/cognitive-service

最近在搞人脸识别,下载数据集走得比较心累.很多数据集太大了.没有啥标签.先搞一个小的玩玩.还找到的是pgm灰度图.索性写了个小脚本,用来转换.同时写脚本打标签. 数据集地址:http://download.csdn.net/detail/u014609362/7804183#comment 代码附上. from PIL import Imageimport osimport shutilimport retextfile=''filex=open(textfile,'w+')def main()

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中.高层 API.它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业... 人脸识别 faceservice.cgi faceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序, 你可以通过上传图像,然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置.face

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成

Face++人脸识别 进入官网 Face++ 致力于研发世界最好的人脸技术,提供免费的API和SDK供企业和开发者调用,更有灵活的定制化服务满足不同需求.已有多家公司使用Face++技术服务,完成包括人脸搜索.定位.识别.智能美化等功能.我们旨在为合作者提供完善的技术与维护服务. 百度媒体云人脸识别 进入官网 百度媒体云人脸识别服务,依托百度业界领先的人脸识别算法,提供了人脸检测.五官定位.人脸属性检测等功能.媒体云人脸识别服务通过提供一系列HTTP Restful API及跨终端平台SDK,实

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,