用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 import base

一．百度人脸识别服务 1.官方网址:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括: 2.1 多人脸比对:请求多个人脸图片做比对,使用前无需人脸注册过程.即同时上传多张图片,返回结果为每对图片的比对分数 2.2 人脸识别:返回指定group中所有username的注册人脸和query人脸的相似度,返回结果按照相似度排序:人脸识别需要先在group里注册username和人脸图片,您可以使用这个功能自己实现一个

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

距离上次入门篇时隔两个月才出这进阶篇,小编惭愧,对不住关注我的卡哇伊的小伙伴们,为此小编用这篇博来谢罪. 前面的准备工作我就不说了,注册百度账号api,创建web网站项目,引入动态链接库引入. 不了解的童鞋可以花费10分钟移步学习:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html(C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇). 如果要学习的童鞋最好下载本demo源码,因为有信息入库功能,BLL.DAL.数据库就在源码里面. 一般情况下笔记本自带的

AI技术的发展在最近几年如火如荼,工资待遇也是水涨船高,应用的前景也是非常广阔,去年火起来的人脸识别,今年全国遍地开花,之前封装了下face++的人脸识别等接口,今年看了下百度的AI,还免费了,效果也是越来越好,活体检测这个算法更是做的吊炸天(只需要传一张图片就能判断图片中的人是翻拍的照片非活体),牛逼的一塌糊涂,我反正是跪了.特意花了半天时间将百度人脸识别+图像识别封装了下,以便后期使用.顺便预测下,百度AI在未来的国内AI市场中,不是第一就是第二,而且会持续保持至少十年.为了兼容qt4,特意

0, 前言 百度开放了很多AI能力,其中人脸识别就是其中之一. 本文对百度人脸识别AI进行实践检验,看看其使用效果如何. 鉴于是最为基础的实践,基本都是在其接口范例代码修改而来. 百度人脸识别AI网站: https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/face/overview/indexhttp://ai.baidu.com/docs#/FACE-API/6f44de4a 首先要进行开发者认证,然后建立APP,再申请API Key  和 Secret Key,再获取

插件亮点 1 支持安卓平板(横竖屏均可),苹果的iPad.2 颜色图片均可更换. 特别提醒 此插件包含 android 端和 iOS 端,考虑到有些同学只做其中一个端的 app,特意分为 2 个插件,减小安装包体积.android 端请点击这里.iOS 端请点击这里. 1.前言 最近在使用 uniapp 开发项目,有刷脸实名认证的需求,最终使用百度人脸识别实现了需求.自己做了个 APP 原生插件,给大家介绍下用法.本插件主要功能是通过动作检测活体,采集人脸返回.其他功能需要自主实现,如刷脸登录,

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip       install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 impor

# 首先pip install baidu-aip # SDK文档链接http://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top import base64 from aip import AipFace APP_ID = ' API_KEY = 'KZvxjNG1BI1eP4uubRADf9DT' SECRET_KEY = 'q1gIx1x0DU9shcBMrby0XDpvLG4yXhGL' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, S

当前,人脸识别应用于许多领域,如支付宝的用户认证,许多的能识别人心情的 AI,也就是人的面部表情,还有能分析人的年龄等等,而这里面有着许多的难度,在这里我想要分享的是一个利用七牛 SDK 简单的实现人脸识别的方法,当然七牛的 SDK 中提供了很多的拓展,在返回的 JSON 中包含着如年龄等信息,这里就不进行分享了.这里我们要使用的是七牛云平台中由阅面科技提供的 API. 以下为官方给出的功能: 人脸 1v1 比对 人脸关键点(106 点) 人脸属性(年龄,性别) 我们要用的服务就是第一个:人脸

微信:一个提供即时通讯服务的应用程序,更是一种生活方式,超过数十亿的使用者,越来越多的人选择使用它来沟通交流. 不知从何时起,我们的生活离不开微信,每天睁开眼的第一件事就是打开微信,关注着朋友圈里好友的动态,而朋友圈中或虚或实的状态更新,似乎都在证明自己的“有趣”,寻找那份或有或无的存在感. ​ ​ 有人选择在朋友圈记录生活的点滴,有人选择在朋友圈展示自己的观点.有时我们想去展示自己,有时又想去窥探着别人的生活,而有时又不想别人过多的了解自己的生活,或是屏蔽对方,或是不给对方看朋友圈,又或是不想

最近看到一只我家徒儿发来的链接,原来是一堆百度AI的SDK,于是一时兴起就做了一只人脸识别,喵喵喵(●'◡'●) 一.准备工作 首先,当然是下载SDK啦:http://ai.baidu.com/sdk#sdk-category-bfr,可以根据自己的语言选择,在这里使用C# WPF 做示例 SDK里的文件大概是酱紫: FaceDemo.cs : 官方示例文件 AipSdk.dll : 需要调用的SDK AipSdk.XML : SDK注释 Newtonsoft.Json.dll : 用于解析JS

嗨咯,小编在此祝大家新年快乐财多多! 今天我们来盘一盘人脸注册.人脸识别等相关操作,这是一个简单入门教程. 话不多说,我们进入主题: 完成人脸识别所需的步骤: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库: 编写代码调试,效果图查看: 总结. 1.注册百度账号api,创建自己的应用 注册地址: https://login.bce.baidu.com/ 注册登录之后,在“产品服务” 菜单下找到人脸识别 ,如下图: 点击去创建自己的应用名称,其实最主要的就是 API_

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

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

本文的模型使用了C++工具箱 dlib 基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib :dlib C++ Library 数据测试库Labeled Faces in the Wild:LFW Face Database : Main 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作. 特征 在图片中捕捉人脸 在一

人脸识别主要步骤: face_recognition 库的安装 安装此库,首先需要安装编译dlib,此处我们偷个懒,安装软件Anaconda(大牛绕过),此软件预装了dlib. 安装好后,我们直接通过pip 安装face_recognition库,命令如下 python -m pip install face_recognition 调用一下库,检查是否成功导入 没报错,就是安装成功了. 按照以上办法在安装numpy 和python-opencv 两个库就可以了 通过face_recogniti

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

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

1.前端thymeleaf+h5 index.html    人脸识别+定位,用的百度sdk <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name=&qu

今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率 是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人 就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多 图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺 高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系