最近在研究虹软家的arcface 人脸识别 demo,现在就给大家分享一下官方的demo**工程如何使用? **1.下载代码:git clone https://github.com/asdfqwrasdf/ArcFaceDemo.git 或者直接下载压缩包 2.前往官网申请appid和sdkkey.修改 ArcFaceDemo-master\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String

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

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用过,

源代码传送:https://github.com/itboyst/ArcSoftFaceDemo 开发环境准备: ###开发使用到的软件和工具: Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_

对开发库的C#封装,屏蔽使用细节,可以快速安全的调用人脸识别相关API.具体见github地址.新增对.NET Core的支持,在Linux(Ubuntu下)测试通过.具体的使用例子和Demo详解,参见博客地址. 更新: 增加对V1.1两个新功能的支持. 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸 识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需 求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用

## 开发环境准备:###开发使用到的软件和工具:* Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea* 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹软官网

## 开发环境准备: ###开发使用到的软件和工具: * Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea * 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹

C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传

C#百度人脸识别 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

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,

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

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

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示     插件下载 如何使用:

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂,老周当初也这么想,但通过实际操作后,我发现非然. 经过微软封装的东西,向来都是复杂问题简单化,只要用得舒心,代码越少越好,用最少的代码做最多的事情,此为大师境界也. 好,屁话不说,先介绍一下如何完成人脸识别(或者叫人脸检测,随你怎么翻译,反正知道是怎么一回事就行).核心的类是FaceDetector,不要问我这个类在哪里,自己打开对象浏览器搜索. 第一步,访问静态属性IsSupported,看看当前平台是不是支持人脸识别,如果返回false,那就没戏了. 第二

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

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

1.face.com 以色列公司,某年六月时被Facebook收购,同时暂停了API服务,之前测试过他们的服务,基本上是了解到的应用中做得最牛的了. 2.orbe Orbeus由麻省理工学院和波士顿大学的几个科学家联合创立,他们致力于让Orbeus实现能从照片或视频中识别出所有内容. 测试:结果同样非常另人满意! 3.Face++ Face++.com 是一个提供免费人脸检测.人脸识别.人脸属性分析等服务的云端服务平台.Face++是北京旷视科技有限公司旗下的全新人脸技术云平台,在黑马大赛中,F

[<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

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199