1.离线人脸识别本地部署 详情请阅读百度人脸识别官网 2.nodejs做socket通信的客户端 为什么不直接通过调用c++编译的exe获得人脸识别结果? 原因:exe运行时会加载很多模型而消耗很多时间,导致不能实时得到人脸识别结果:而用socket通信则只需执行一次加载模型的过程,后面的请求只需直接进行人脸识别检测而只用100多毫秒得到结果. 1)nodejs将canvas得到的视频帧的base64字符串转换成图片 var image = query.image; var base64Data

最近因工作需求在java-web服务中调用人脸识别离线sdk,主要通过JNA及JNI技术,但均未调试通过,JNA调用时出现以下异常,一直未解决,求大佬指点,导常信息如下: in BaiduFaceApi::sdk_initdeviceId is:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXresource path is:\\?\E:\trunk\XXX\code\service\XXX\IBH-DM~2\IBH-DM~4\NATIVE~1\face-resourceresource

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute):函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费.函数计算更多信息参考 函数工作流(Function Flow):函数工作流是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务.用户可以用顺序,分支,并行等方式来编排分布式任务,FnF 会按照设定好的步骤可靠地协调

公司项目需要人脸识别登录,需要支持离线识别,所以无法使用在线的人脸识别的API,于是使用到了离线SDK来对比识别人脸相识度. 获取人脸抓拍的图片需要对接设备,这里不做记录,假设我们已经获取到了人脸图片,只调用SDK将抓拍的人脸图片与已有的进行人脸库图片对比,具体步骤如下: 1.  注册账号,实名认证 https://ai.arcsoft.com.cn/ucenter/user/userlogin 2. 创建应用,在我的应用里面添加SDK,下载sdk到本地 3. 解压SDK,将SDK下的libs文

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

[温馨提示] 本文共678字(不含代码),8张图.预计阅读时间需要6分钟. 1. 前言 人脸识别&比对发展到今天,已经是一个非常成熟的技术了,而且应用在生活的方方面面,比如手机.车站.天网等. 我从2016年就开始做人脸识别相关的App,到现在差不多4个年头了,用过的SDK有微软认知服务.旷视科技的Face++.开源的OpenCV. 这里就之前我用过的做一下对比.   SDK 离线使用 价格 速度 微软认知服务 web api.无SDK 不支持 收费 取决于网速 旷视Face++ web api

在AI技术发展迅猛的今天,很多设备都希望加上人脸识别功能,好像不加上点人脸识别功能感觉不够高大上,都往人脸识别这边靠,手机刷脸解锁,刷脸支付,刷脸开门,刷脸金融,刷脸安防,是不是以后还可以刷脸匹配男女交友?很多人认为人脸识别直接用opencv做,其实那只是极其基础的识别个人脸,然并卵,好比学C++写了个hello类似.拿到人脸区域图片只是万里长征的第一步,真正能够起作用的是人脸特征值的提取,然后用于搜索和查找人脸,比如两张图片比较相似度,从一堆人脸库中找到最相似的人脸,对当前人脸识别是否是活体等

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救世界了~ 后更:刚写了没多久,虹软SDK的Java版Demo就出来了.

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原文地址:KUBERNETES DISTRIBUTED APPLICATION DEPLOYMENT WITH SAMPLE FACE RECOGNITION APP 原文作者:skarlso 译文出自:掘金翻译计划 好的,伙计,让我们静下心来.下面将会是一个漫长但充满希望和有趣的旅程. 我将使用 Kubernetes 部署分布式应用程序.我试图创建一个类似于真实世界 app 的应用程序.显然,由于时间和精力有限,我不得不忽略一些细节部分. 我的重点将放在 Kubernetes 和应用部署上.

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! JDK SDK Win release license status 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救

[<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

本来打算做个C#版demo,但没用成功.使用虹软最新人脸识别技术开发完成 过程如下: 1. 传入一张单人脸照片: 2.调用检测人脸函数ASFDetectFaces,成功返回人脸信息的指针: 3.使用 Marshal.ReadByte(intPtr,offset) 函数读出字节数,发现前16个字节是人脸框范围,第28至31个字节应该是人脸角度,其他信息不太清楚.想了下,最简单的办法是用C++将动态库再封装一次.将封装后的demo及C++代码上传.demo是X86的,只识别单张人脸,有别的需求的同学

人脸识别+本机Web后端人脸sdk采用虹软sdk,本机web采用AndServer:上传姓名+人脸图片即可实现注册源码地址:https://github.com/joetang1989/ArcFaceRecognizeDemo注意:需自行前往官网申请appid和sdkkey. 修改 ArcFaceRecognizeDemo\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String appid = "x

一,背景 整体来说虹软的人脸识别SDK还是不错的.我们测试过Face++的,百度的,腾讯的,都是在线联网的,需要把上传数据到它们服务器,不利商业用途:虹软SDK支持离线. 二,下载虹软SDK 1.注册虹软开发者账号(http://www.arcsoft.com.cn/ai/loginrequired?source=../sdk/apply-1002-2.html) 2.下载离线SDK(注意我下载的是64位的windows版本) 本demo中需要使用的离线SDK 人脸检测( libarcsoft_

本来打算做个C#版demo,但没用成功.使用虹软最新人脸识别技术开发完成 过程如下: 1. 传入一张单人脸照片: 2.调用检测人脸函数ASFDetectFaces,成功返回人脸信息的指针: 3.使用 Marshal.ReadByte(intPtr,offset) 函数读出字节数,发现前16个字节是人脸框范围,第28至31个字节应该是人脸角度,其他信息不太清楚.想了下,最简单的办法是用C++将动态库再封装一次.将封装后的demo及C++代码上传.demo是X86的,只识别单张人脸,有别的需求的同学

这是一篇国外的文章,介绍如何通过 WebRTC.OpenCV 和 WebSocket 技术实现在 Web 浏览器上的人脸识别,架构在 Jetty 之上. 实现的效果包括: 还能识别眼睛 人脸识别的核心代码: 页面: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 <div>     <video id="live" width="320" height="2

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 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中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

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