1.1下载sdk运行 百度离线人脸识别sdk的使用 1.2配置环境 添加至项目,可以拖动复制或者以类库形式添加face-resource此文件夹 放到根目录上一层 激活文件与所有dll引用放到根目录嫌麻烦可以将sdk的根目录所有文件直接拖动至项目的根目录 1.3 使用百度离线人脸识别sdk只支持Release方式运行,所以项目的配置也改为此方式(不然会提示baiduapi--.一系列dll找不到)sdk使用OpenCvSharp3-AnyCPU的引用 static class Program {

编写demo之前首先浏览官方API:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top 下面是源码: package com.examsafety.test; import com.examsafety.test.baiduAi.Base64Util; import com.examsafety.test.baiduAi.FileUtil; import com.examsafety.test.baiduAi.HttpUtil; import net.sf.json.J

在使用百度人脸识别出现的问题:小米6调用摄像机是黑白的一个情况,iOS上会出现识别准确性上的问题(多次代开认证,会通过) 人脸识别(活体验证): 1.芝麻认证 : 0.4元/次,需要企业企业认证.不能有与芝麻信用类似的业务,如:保险... 2.旷视 : 0.5/次.企业认证.业务限制 3. 百度人脸识别 :免费的---可以同时处理10条认证,  企业认证, 4.科大讯飞   人脸检测  2000万次   1年 7.2万  活体检测只能上传一段视频来检测 需要和商务沟通 我们使用的百度,,,, 需

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 import base

本文主要分以下几个模块进行总结分析 项目要求:运用百度AI(人脸识别)通过本地与外网之间的信息交互(MQService),从而通过刷脸实现登陆.签字.会议签到等: 1.准备工作: 内网:单击事件按钮——签字.登陆    qm.js(用于封装调用签名弹出页面的方法)    sdkqz.jsp(用于签名模式的选取)  getitems.jsp(用于jQuery的ajax调用)     logininputbg.gif(用于人脸识别显示的动图--页面效果) 步骤:1.用户单击按钮(以签字为例) onc

一.设置 登录百度云控制台,添加应用-添加人脸识别,查找,对比等. 记住API Key和Secret Key 二.创建Demo程序 1.使用Nuget安装 Baidu.AI 和 Newtonsoft.Json 2.直接下载 C# SDK 3.案例代码 private void simpleButton1_Click(object sender, EventArgs e) { //Devepxress 控件 Bitmap bitMap = cameraControl1.TakeSnapshot()

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

from urllib import request import base64 import requests import re import json import urllib import os # 获取token def get_token(client_id,client_secret): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+ clien

  from urllib import request import base64 import requests import re import json import urllib import os # 获取token def get_token(client_id,client_secret): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+ cli

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大

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

在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建

微信小程序---人脸识别登陆的实现 关键词:微信小程序 人脸识别 百度云接口 前言 这是一篇关于一个原创微信小程序开发过程的原创文章.涉及到的核心技术是微信小程序开发方法和百度云人脸识别接口.小程序的主体是一个用于个人密码存储的密码管理器,在登陆注册阶段,需要调用百度云人脸识别接口以及百度云在线人脸库的管理接口.本文主要涉及登陆注册模块的实现,而且不需要PHP后台代码,完全在线调用接口实现,希望后来的你能有所收获!(补充说明,如果要在实际中使用的话,要谨慎,后面的上传图片的步骤存在问题.暂时还未

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

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,

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,

称之为单机版,主要是相对于调用摄像头实时识别而言.本篇主要py2下利用face++和百度接口获取本地图片中的人脸属性,并按照一定格式保存数据. face++版 face++是刚注册的,只能用一个试用的key,并且有QPS限制(这个嘛,哪个免费接口没有限制.不过个人觉得这个限制比百度的严重些),还有就是一帧画面只能识别最大的5张脸.能获取较为丰富的表情数据这点开阔以... # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import json import time

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

本项目采用了百度AI 人脸识别 第三方接口,实现了自选本地手机相册图片上传人脸(faceSet中添加人脸) 和 自选本地手机相册图片寻找出集合中相似度最高的一个face,可返回比对相似度.位置等信息. 目前百度向个人开发者提供了免费人脸识别接口,QPS限制为2,企业认证后并发数可增至 5,个人测试还是没问题的. 项目具体步骤如下: 一 .所需权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/> &l

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