虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

从零玩转RGB人脸活体检测 前言 本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获. ArcFace 离线SDK,包含人脸检测.性别检测.年龄检测.人脸识别.图像质量检测.RGB活体检测.IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发. 功能介绍 1. 人脸检测 对传入的图像数据进行人脸检测,返回人脸的边框以及朝向信息,可

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

公司需要在项目中使用人脸识别SDK,并且对信息安全的要求非常高,在详细了解市场上几个主流人脸识别SDK后,综合来看虹软的Arcface SDK比较符合我们的需求,它提供了免费版本,并且可以在离线环境下使用,这一点非常符合我们对安全性的要求.但有个遗憾的事情,我们的项目主要使用了Python语言,虹软官方并没有提供Python版本的SDK,因此我自己使用Python封装了Arcface C++ SDK,便于在项目中使用,这里将主要过程写出来供大家探讨下. 1.环境说明 a.注意Win64环境的Py

概述 不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

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

TOF与结构光技术分析 一．概述 结构光(Structuredlight),通常采用特定波长的不可见的激光作为光源,它发射出来的光带有编码信息,投射在物体上,通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息. 光飞行时间法(TOF),利用测量光飞行时间来取得距离,简单来说就是,发出一道经过处理的光,碰到物体以后会反射回来,捕捉来回的时间,因为已知光速和调制光的波长,所以能快速准确计算出到物体的距离. TOF技术主要是为了实现3D成像而生,X,Y两维的手机拍照大家都非常熟悉了,TO

虹软SDK的简单使用 Java实现人脸识别,但是又不会自己实现算法,找SDK时发现了虹软.虹软SDK具有免费.识别率高等优点,然后到网上搜这个SDK的教程,没搜到,就自己探索,发现它自带的官方文档其实介绍的挺全面的,本文是由官方文档改编. 虹软SDK的激活 首先到官网注册账号,然后新建应用,然后获取到APP_ID和SDK_KEY 然后点击下载SDK,下好之后的项目结构: |---doc | |---ARCSOFT_ARC_FACE_JAVA_DEVELOPER'S_GUIDE.pdf 开发说明文

import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 data = [] labels=[] classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] for i in range(5): with open(r"

ROS indigo下Kinect v2的驱动安装与调试 一.libfreenect2源码安装与测试 github地址:https://github.com/OpenKinect/libfreenect2 最终测试终端显示如下: yuanlibin@yuanlibin:~/libfreenect2/build$ ./bin/Protonect Version: Environment variables: LOGFILE=<protonect.log> Usage: ./bin/Protone

结果 基本实现了识别的功能.基本的界面如下 界面长得比较丑,主要是JavaSwing写界面比较麻烦,写个菜单栏都要那么多代码.目前不打算改了. 实现的思路是:使用opencv中自带的OpenCVFrameGrabber获取摄像头的数据,CanvasFrame来显示摄像头捕获的画面. 点击注册和识别都会在捕获的视频流自动抓取一帧图片,点下面的按钮可以查看拍摄效果 当输入想要比对的身份,点击识别之后,会与注册保存的数据进行比对 准确率还行. 附上部分代码 public static void Ope

视频处理器为电池供电的设计提供4K视频编码 Video processor enables 4K video coding for battery-powered designs OmniVision Technologies推出了OA805视频处理器,支持电池供电的安全和监控应用的高效视频编码(HEVC)压缩.该公司称,OA805号称是行业内耗电量最低的机型,这使得HEVC首次成为电池驱动的安全摄像头和视频门铃的可能. OA805是OmniVision OV798的升级版,增加了HEVC功能和

#include<opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { //int threshval = 100; Mat img = imread("33.jpg"); img = img >; namedWindow(); imshow("Img", img); waitKey(); ; }    

1 目标 使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果 如下:

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

原理:RGB颜色根据计算'灰度'的公式,可以转化为黑白2种颜色,实现二值化. 业务场景的应用:可以根据背景颜色,取一个黑色或白色的颜色,作为背景色上的文案字体颜色 具体代码: function getTextColor(backgroundColor){ var threshold = 128;//阈值 var r = parseInt(backgroundColor.substring(0,2),16) * 0.3; var g = parseInt(backgroundColor.subst

1. RGB模型 2. HSV模型 3. 如何理解RGB与HSV的联系 4. HSV在图像处理中的应用 5. opencv中RGB-->HSV实现 在图像处理中,最常用的颜色空间是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,三维坐标的模型形式,非常容易被理解. 而HSV模型,是针对用户观感的一种颜色模型,侧重于色彩表示,什么颜色.深浅如何.明暗如何.第一次接触HSV,书本里首先抛出的是一个圆锥模型,由于很少使用HSV,所以印象不深刻,但看一些资料时,HSV的概念时不时出来骚扰一些人的神经,所以,弄清楚

在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符. 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值.然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点.这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点. 代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度化,二值化,分割字符,输出字符.jpg到指定位置,以及输出字符最小矩形的坐标. const strin

Orbbec Astra Pro传感器在ROS(indigo和kinetic)使用说明 rgb depth同时显示 这款摄像头使用uvc输入彩色信息,需要libuvc和libuvc_ros这样才能在ROS正常使用彩色功能. 请在下面网址,分别下载对应包: 1 https://github.com/ktossell 2 https://orbbec3d.com/develop/ 也可以直接下载打包好的资源: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/97