上个月在网上看到一个用web实现简单AR效果的文章,然后自己一路折腾,最后折腾出来一个 Asp.net+WebSocket+Emgucv实时人脸识别的东西,网上也有不少相关资料,有用winform的也有asp.net的.其实人脸识别技术早就成熟了,就是没机会接触这方面.百度了一下 找到好多,JqueryFaceDetection,face++,face core,opencv,emgucv等等,这些我都折腾了一遍,并不能很好的满足我的需求,我就是想像手机QQ里边的拍照的时候能识别到人脸并且对图像…

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

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…

baiduAIFaceIdentify项目是C#语言,集成百度AI的SDK利用AForge开发的实时人脸识别的小demo,里边包含了人脸检测识别,人脸注册,人脸登录等功能 人脸实时检测识别功能 思路是利用AForge打开摄像头,通过摄像头获取到的图像显示在winform窗体中AForge的控件中,利用AForge控件中的NewFrame事件获取要显示的每一帧的图像,获取图像传输到百度AI平台进行人脸检测,并且将检测结果反馈到界面显示的图像中.在这个过程中有两个问题,获取图像上传到百度AI平台进行…

具体安装移步:https://www.cnblogs.com/ckAng/p/10981025.html 更多操作移步:https://github.com/ageitgey/face_recognition #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import face_recognition import cv2 import numpy as np # This is a demo of running face recognition…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face…

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(一)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80208297 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(二)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80229307 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(三)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80547975 TensorF…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac…

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…

先看看效果图,我把demo改成自动运行了,暂时借用别人的图片: 最左侧的大图为选择上传的, 中间的小图是大图的脸, 右侧的大图是人脸文件夹中已经存在的,并且相似度较高的一张脸,也就是比对的结果. 先记录下思路,代码整理好再贴出来. 阿里云和腾讯都有人脸识别的接口,但是图片需要上传到他们的服务器, 并且,接口返回的不是我想要的东西,经过千辛万苦,终于找到了虹软, http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html 开源就必须赞一个,并且支持自己搭建服务器,正是我需要…