今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率 是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人 就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多 图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺 高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

---恢复内容开始--- 现在是2019年,人脸识别技术已经相当成熟了,百度自2017年发布人脸识别技术,已经被广泛应用,不管从现在的iphoneX掀起的面部解锁到手机应用端的各种人脸认证,这一技术已经悄然升息的方便了我们的生活,但是在web端注册登录缺很少用到刷脸登录,第一个最主要的原因可能是安全隐私方面人们对大数据时代的误解.不多废话,下面通过调用百度api来实现人脸注册及登录, Web端人脸识别主要有三个技术思路: 1.前端的人脸识别,例如使用Tensorflow.js, 2.后台人脸识别

由于种种原因,最近想亲自做一个基于python&facepp打造的智能监控系统. 0×00:萌芽 1:暑假在家很无聊 想出去玩,找不到人.玩个lol(已卸载),老是坑人.实在是无聊至极,不过,就在前天,隔壁邻居家的房子被租出去了.因为我是农村的,房子都是独立的带院子的,没错就是这样的: 因为家里经常没人住,并且还放有其他贵重物品,生怕一不留神,这些租户跳到我家.把这些东西洗劫一空.此时我已经安耐不住内心的小激动!那么.搭建一个智能监控系统可好! 2:新闻报道 2017年7月13日讯,家庭摄像头遭

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

引言 在上一篇<基于Python接口自动化测试框架(初级篇)附源码>讲过了接口自动化测试框架的搭建,最核心的模块功能就是测试数据库初始化,再来看看之前的框架结构: 可以看出testcase下有很多测试用例,并且每个测试用例都写了请求地址,请求参数,请求头等相关数据,还有一些断言的数据.如果接口很多的话,这样每个case写都要写,导致后期工作量大,维护起来不方便. 针对上述情况,引入python一个非常好用的第三方库ddt,其作用就是数据驱动,将数据与代码分离,可以把所有的接口相关的测试用例数据

该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 0x2 项目中的3个py文件 recognize_people_from_image.py是对图片中的人脸进行识别. recognize_people_from_video.py是对视频中的人脸进行识别.特点:运行快,准确度低 recognize_people_from_video_knn.py是

引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face alignment 人脸识别 face recognition,包括:  face verification:两张图片相似程度. face identification: 在图片库中检索与当前图片相似

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_

案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片

先来普及一下概念, 计算机对人脸是如何识别的呢? 或者说图像是如何识别的.主要是获取单张图片的特征值记录了特征值以后,如果下一张图片来了以后两张图片特征值进行对比,如果相似度很高那么计算机就认定这两个是一类图(当然这是需要算法来实现的) 我写的这个是怎么实现的呢,一组训练集训练要识别的人的图像来进行特征提取保存到模型中,在通过摄像头返回的图像进行处理并最后展现出来 直接上代码:   ---- 抱歉由于不知道插入代码后怎么写文字我就全写这了.代码不算完善,但是识别没问题   使用时修改   tra

先上图  不多说. 对于一般的用户来说识别率还是能达到百分之90以上. 已经打包成exe文件.windows用户可以直接使用.要软件的加我QQ python代码: # -*- coding: UTF-8 -*-from aip import AipOcrdef main(): img_path = input('请输入图片路径') # 定义常量 APP_ID = 'you APP_ID' API_KEY = 'YOU KEY' SECRET_KEY = 'YOU SECRET_KEY' # 初始

1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip install numpy 5.安装opencv

"""Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of images.""" # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy #

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