若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/107837715各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…
众所周知,微信小程序的代码安全性很弱,很容易被别人反编译获取源码.我自己的小程序也被别人反编译拿到源码还上线了,非常无语. 既然客户端不好防范,服务端还是可以做点手脚的. 小程序的Referer是不可以更改的,从手机上发出的请求的Referer一般是这样 https://servicewechat.com/wx05ac2038cb1a1286/1000/page-frame.html 结构很清晰,可以分为四部分: https://servicewechat.com是小程序的域名,wx05ac20…
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…
在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…
神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.…
Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS…
适用场景:门禁场景的应用,适合安装在Android系统的门口机.闸机头.Pad等设备上. 主要功能:人员注册.人脸识别开门.考勤打卡.门禁权限管理.识别记录查询等. 预览效果: PC端 设备端1 设备端2 设备端3 获取apk或需要源码,请加微信Hongzhushou2…
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…
0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv…