ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言: 首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心.本想尽快实现大家的期待的活体检测功能,但是前段时间太忙了,是在抱歉!!! .GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上. 活体检测需要 fas_first.csta  .fas_second.csta 两个模型 为方便使用,这两个模型也被包含在 Nuget 包中,0.2.x 版本在 70M+ 的大小

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

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

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之二: 互相关/卷积/FIR电路的实现 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng. 在本系列博文的第一篇中,根据仿真结果,我认为采用“反射回波和激励信号互相关”来计算目标距离

活体检测有多种情形,本文所指:从摄像头获取的影像中判断是活体,还是使用了相片等静态图片. 场景描述 用户个人信息中上传了近照,当用户经过摄像头时进行身份识别. 此时,如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对,则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的.于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产生了. 解决方案 使用百度AI开放平台,它免费开放一定并发量的该场景活体检测 API: https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness 第一步,申请百度应用 点

#!/usr/bin/python3 # 百度人脸对比 & 人脸检测api-v3 import sys, tkinter.messagebox, ast import ssl, json,requests import pdb import base64 from urllib import request, parse from aip import AipFace ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_conte

人脸识别.活体检测(眨眼.摇头.张嘴动作)项目总结 项目需求 / 步骤实现描述: 1.申请摄像头权限,开始识别面部信息.同时开始录像 : 2.随机顺序生成面部检验动作: 3.并开始倒计时,需10s内完成该组检验动作: 4.完成动作通过后,停止录像. 5.截取一张图片:并将录像和图片.检验动作.检验结果上传后台保存: 6.上传成功根据返回结果登录系统页面. 一.遇到的问题及解决方案 问题1.ios苹果系统在微信中允许摄像头权限后,页面无人像并一片空白问题.或是有些苹果机需要手动点击页面的视频播放才

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 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,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息

废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

废话不多说 直接上图这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.com

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,

游戏发布,语言本地化需要繁体中文和简体中文 iOS8版本之前没问题,iOS9上无法正常识别这两种语言 原因是在iOS9上,Unity通过Application.systemLanguage返回的简体中文和繁体中文都是SystemLanguage.Chinese,真尼玛坑爹啊,摔手机砸电脑~ 亲测Unity 5.2.1.Unity 5.3都有这个问题,Unity更新日志中都没有见这方面消息,不知是没人重视还是没人提~ 原因分析: 语言 iOS返回语言 Application.systemLangu

Computing and Healthcare 牛津大学肿瘤成像学教授Michael Brady主题演讲" title="第十六届"二十一世纪的计算"学术研讨会 牛津大学肿瘤成像学教授Michael Brady主题演讲"> 大家好.我想首先告诉大家我的结论,这样大家可以看手机了.计算科学已经在改变医疗行业,但是它的潜力是无限的,所以我们能做的是无限的事情,现在的医疗领域和医院都在进入网络,但是我们的云网络将会改变今后几年的医疗状况.另外就是我觉得不

A. MRI名词解释   T1加权像.T2加权像为磁共振检查中报告中常提到的术语,很多非专业人士不明白是什么意思,要想认识何为T1加权像.T2加权像,请先了解几个基本概念:   1.磁共振(mageticresonanceMR):在恒定磁场中的核子,在相应的射频脉冲激发后,其电磁能量的吸收和释放,称为磁共振.   2.TR(repetitiontime):又称重复时间.MRI的信号很弱,为提高MR的信噪比,要求重复使用同一种脉冲序列,这个重复激发的间隔时间即称TR.   3.TE(echedel

关于之前推送的胸片和CT有很多的小伙伴关心射线对人体的伤害的问题,在医学检查射线的强度和剂量已经有严格的标准,偶尔进行一次CT扫描是没有问题的,那么有没有一种完全无害的扫描检查呢?今天小编就给大家介绍一种无害.非介入的新型层析成像技术--光学相干断层扫描技术 (Optical Coherence Tomography,简称 OCT),简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像,OCT技术近年来发展飞快,特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景,已尝试在眼科.牙科和皮肤科的临床诊断

APP 文件下建一个Libs目录建一个BaiduService文件,需要检测引入进行调用即可 BaiduService文件内容如下 <?php namespace App\Libs; use App\Libs\baidu\AipContentCensor; use App\Libs\baidu\AipImageCensor; class BaiduService { const APP_ID = '23841417'; const API_KEY = '22LIjvBBjMEgawNnkS8rg

一. 算法背景 1. 机器视觉实际应用往往涉及包含多个物体的复杂场景,基于深度卷积神经网络的特征提取器,需要结合其他算法来准确定位多个目标,并进行识别. 2. 工业领域,目标检测算法在安防和质检系统都有广泛应用,前者可以检测出误入特定区域或穿戴不合规的人员:后者可以检测产品外观或表面缺陷. 二. yolo-v3与faster-rcnn 1. 架构 传统目标检测方法大致流程为:区域选择,特征提取,分类器分类. yolo-v3是one-stage算法,faster-rcnn是two-stage.简言

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001