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

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()

我们收到技能节项目的通知是在两周之前,项目要求做个人脸评分系统. 两周时间写一个"人脸评分系统",好像时间比较紧了,还好我们完成了~这个项目是将摄像头捕获到的包含人脸的图像传输到百度AI的云服务器中,然后调用运用了百度AI的人脸对比API分析图中的数据,最后将分析出的数据传送回来, 在使用这个项目时需要连接互联网. 当然百度AI的人脸对比API不会让你免费使用,你必须要成为百度AI的开发者,在搜索栏中输入(AI,baidu,com),在控制台中选择人脸识别,然后注册登录,接着在左边的导

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

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 {

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET

本文档将利用京东云AI SDK来实践人脸识别中的人脸搜索功能,主要涉及到分组创建/删除.分组列表获取.人脸创建/删除.人脸搜索,本次实操的最终效果是:创建一个人脸库,拿一张图片在人脸库中搜索出相似度最高的一张,实现1:N的人脸识别,操作示意图如下: 一.准备工作 1. 创建AK/SK 登陆京东云控制台:https://console.jdcloud.com,点击右上角账户AccessKey 管理,接着如图点击创建Access Key 2. 购买人脸搜索服务 人脸搜索通过 API 调用次数计费,目

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

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

一.人脸验证问题(face verification)与人脸识别问题(face recognition) 1.人脸验证问题(face verification):           输入                       数据库 Image                     Image ID                            ID 通过输入的ID找到数据库里的Image,然后将Image与输入的Image比较,判断图片是不是同一个人.一对一问题,通过监督学习

首先访问百度AI网站:https://cloud.baidu.com/,按照下图的指示点开到应用管理的页面. 穿件完成之后到管理中可以查看到对应的 添加工具类: using System; using System.IO; namespace FaceCompare_Console { class FileUtils { /// <summary> /// 返回路径所指文件的base64编码 /// </summary> /// <param name="path&

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

Faces人脸识别 分为两个模块,Faces文件夹下存放人脸识别算法的代码,Web文件夹下存放网站搭建的代码 详情请查看各个模块下的readme文档 项目简介 核心算法 一款基于Dlib.opencv开发的人脸识别程序,包含人脸检测.人脸校正.人脸识别.表情识别四个模块 人脸检测问题上,初步采用了传统HOG+SVM的方式,单次人脸检测仅需0.1s 针对人脸检测过程中部分人头偏移角度过大而检测不到人脸的问题,加入具有角度自适应性的旋转鲁棒算法 人脸识别问题上,使用适用于人脸的ResNet-34深度

测试背景 百度已发布诸多AI应用,其中包含车牌识别,免费使用量是200次/日.付费的话,按月调用次数在20万次到50万次之间,每日10000次,月费用为0.0035*300000=1050元. 详见:http://ai.baidu.com/tech/ocr/plate 单车牌简单场景 ./plate/plate1.jpg {"log_id": 4774877165935091633, "words_result": [{"color": &quo

最常见的 AI应用就是人脸识别,因此这篇文章从人脸识别的架构和核心上,来讲讲测试的重点. 测试之前需要先了解人脸识别的整个流程,红色标识代表的是对应AI架构中的各个阶段 首先是人脸采集. 安装拍照摄像设备之后,需要在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸,并分离出这种面像.然后采集到人脸的照片. 因此采集过程是非常重要的,一需要能够采集到内容,二采集的内容能够分离出来是人脸. 而特征提取的原理是,将获取的人脸照片进行色彩矫正.光线调整,五官定位和脸部分割,将人脸的鼻子.眼睛.嘴巴等视为一个个特

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

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