用node搭建人脸识别

2024-08-12

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能一.缘起缘生前段时间有个H5很火,上传个头像就可以显示自己穿军装的样子,无意中看到了一篇帖子叫全民刷军装背后的AI技术及简单实现 ,里面提到了百度AI,我自己也试了一下下,效果就酱紫. 当然这个东西并不实用,只是纯粹娱乐而已,但是本人想是否可以通过这个技术,实现那种人脸识别验证,来验证如会议刷脸签到.网站刷脸登录这种高大上的技术.于是说干就干,花了将近一周时间完成了一个初步的DEMO. 二.技术储备要实现这个系统,本人认为需要涉及

基于node.js人脸识别之人脸对比

基于node.js人脸识别之人脸对比 Node.js简介 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境. Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞式 I/O 的模型. Node 是一个让 JavaScript 运行在服务端的开发平台,它让 JavaScript 成为与PHP.Python.Perl.Ruby 等服务端语言平起平坐的脚本语言. 发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发,实质是对Chrome V8引擎进行了封装. Node对一些特殊用

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别因为不断有新的用户加入

全栈工程师带你开发 ,node开发人脸识别门禁系统

效果图: 知识点: 人脸识别SKD部署, webRTC视频流处理,URL构建blob对象,Canvas映射截图,ajax数据交互,Node图像处理,跨域与413处理,base64解码,post响应,JavaScript开发经验分享等人脸识别系统的源码项目和视频文末有领取地址人脸识别系统开发的部分源码示意图: <!doctype html> <html lang="en"> <head> <!--声明当前页面的编码格式国际编码

facenet 人脸识别（二）——创建人脸库搭建人脸识别系统

搭建人脸库选择的方式是从百度下载明星照片照片下载,downloadImageByBaidu.py # coding=utf-8 """ 爬取百度图片的高清原图 """ import re import sys import urllib import os import requests def get_onepage_urls(onepageurl): if not onepageurl: print('执行结束') return [],

Python人脸识别最佳教材典范，40行代码搭建人脸识别系统！

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

第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)

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

opencv+opencv_contrib 人脸识别和检测 python开发环境快速搭建(30分钟)图文教程

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c

快速搭建 Serverless 人脸识别离线服务

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

某简单易懂的人脸识别 API 的开发环境搭建和简易教程

最近接了个人脸识别相关的项目,是基于某个非常简单易懂的人脸识别 API:face_recognition 做的.这个库接口非常傻瓜,很适合新手上手,而且可以研究其源码来学习 dlib 这个拥有更加灵活.强大的人脸识别功能的库.本文介绍了该 API 的环境配置和一个简单例程. 从源代码编译安装 Cmake 准备工作访问 Cmake官网下载页面,下载最新的发布版本. 例如,当前最新版本为 cmake-3.14.1,则我们可以直接下载.解压或用命令行: wget https://github.com

人脸识别 - 环境搭建（Ubuntu 16.04）

安装人脸识别开源库(face_recognition) pip3 install face_recognition 注意:pip3 尝试编译 dlib 依赖时很可能会报错,参考:https://www.learnopencv.com/install-dlib-on-ubuntu/ 安装dlib库. git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib apt-get update apt-get install build-essent

OpenCV-2.4.6-android-sdk 人脸识别demo搭建

最近项目需要研究下人脸识别,在领导推荐下准备研究OpenCV 一,上官网了解下基本知识 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/android_dev_intro.html#android-dev-intro 到此.如果你已经安装了jdk/ndk/sdk/adt/cdt并且配置了 windows的环境变量Path最后面添加ndk的根目录,请接着看. 验证:cmd命令行收入 ndk-buil

关于opencv中人脸识别主函数的部分注释详解。

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*

免费人脸识别APi

今天对应一些免费的人脸识别的api 做了一下简单的对比,觉得百度开发出来的人脸识别接口还是最符合的我的要求,简单易用,容易上手. 据说百度的一些门禁也使用上了人脸识别的功能了,功能很强大,而且能识别出事实时的人物还是图片而已. 对于一些初创公司来说,只要有机器学习的员工搭建一套人脸检测系统也不难,主要是这个训练和调优上花些时间,但是要用在互联网上供能多人使用,那对服务器的性能要求十分高,要用到GPU服务,在网上稍微看了一下,租一个月普遍最低价都是2.5k/月以上,而且是GPU里的低配,相比之下,

python3+dlib人脸识别及情绪分析

一.介绍我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)分析.看到网上也是有很多的开源库提供使用,为开发提供了很大的方便.我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定.使用python也缩短了开发周期. 官网对于dlib的介绍是:Dlib包含广泛的机器学习算法.所有的设计都是高度模块化的,快速执行,并且通过一个干净而现代的C ++ API,使用起来非常简单.它用于各种应用,包括机器人技术,嵌入式设备,手机和大型高性能计算环境. 虽然应用都比较高大上,但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识

asp.net 虹软人脸识别实现刷脸住宿、刷脸签到、刷脸进入等

先看看效果图,我把demo改成自动运行了,暂时借用别人的图片: 最左侧的大图为选择上传的, 中间的小图是大图的脸, 右侧的大图是人脸文件夹中已经存在的,并且相似度较高的一张脸,也就是比对的结果. 先记录下思路,代码整理好再贴出来. 阿里云和腾讯都有人脸识别的接口,但是图片需要上传到他们的服务器, 并且,接口返回的不是我想要的东西,经过千辛万苦,终于找到了虹软, http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html 开源就必须赞一个,并且支持自己搭建服务器,正是我需要

手把手教你用1行代码实现人脸识别 --Python Face_recognition

环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git .cmake . python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sud

Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型（二）

二.数据准备 1)下载图片图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中,并解压 2)选择图片在此数据集中,大部分图片都较为清晰,但是有极少数图片像素点少,不清晰.像素点少的图片不利于模型训练或模型测试,选出部分图片文件,在目标检测路径下输入jupyter notebook,新建一个get_som

手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

用node搭建人脸识别

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