title: 抖音人脸识别Autojs脚本 用Autojs写的抖音人脸颜值检测脚本 ​ 疫情期间宅家久了,昨天闲着没事(好吧,有事情,但是我不想做) ,消费之火熊熊燃烧.一咬牙把Autojs入正了.我去年接触过这个app:<家国梦>刚出来的时候,用它写了解放双手的脚本,尝到了快乐. ​ 既然入正了,总得干点啥吧.然后我想起了前几天在Github上看见的一个很有意思的项目:如何在抖音上找到漂亮小姐姐 .刚看到这个项目的时候,我就为作者的脑回路狠狠的点了个赞. ​ 所以,我想着自己也写一个玩玩吧,

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

首先感谢虹软,是你们提供这么好的SDK支撑了我们的想象力! 这是一个用javav编写的可视化应用,用户通过自己的脸和计算机进行交互,计算机则通过萌萌女孩的语音和用户对话.核心程序就是利用ArcFace2.0识别性别.年龄,但是为了获得正面脸,会根据ArcFace2.0的人脸3D角度.用语音提醒用户,这是一个的互动环节.最后,程序会幽默的.萌萌的告诉用户他的性别.年龄. 获取SDK 请戳这里 完整的项目源码.可执行程序,放在百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1eHF

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查

Face++人脸识别 进入官网 Face++ 致力于研发世界最好的人脸技术,提供免费的API和SDK供企业和开发者调用,更有灵活的定制化服务满足不同需求.已有多家公司使用Face++技术服务,完成包括人脸搜索.定位.识别.智能美化等功能.我们旨在为合作者提供完善的技术与维护服务. 百度媒体云人脸识别 进入官网 百度媒体云人脸识别服务,依托百度业界领先的人脸识别算法,提供了人脸检测.五官定位.人脸属性检测等功能.媒体云人脸识别服务通过提供一系列HTTP Restful API及跨终端平台SDK,实

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

原文地址:KUBERNETES DISTRIBUTED APPLICATION DEPLOYMENT WITH SAMPLE FACE RECOGNITION APP 原文作者:skarlso 译文出自:掘金翻译计划 好的,伙计,让我们静下心来.下面将会是一个漫长但充满希望和有趣的旅程. 我将使用 Kubernetes 部署分布式应用程序.我试图创建一个类似于真实世界 app 的应用程序.显然,由于时间和精力有限,我不得不忽略一些细节部分. 我的重点将放在 Kubernetes 和应用部署上.

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

上一张效果图,渣画质,能看就好 功能说明: 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK,包含人脸追踪,人脸检测,人脸识别,年龄.性别检测功能,其中本demo只使用了FT和FR(人脸追踪和人脸识别),封装了开启相机和人脸追踪.识别功能在FaceCameraHelper中. 实现逻辑: 打开相机,监听预览数据回调进行人脸追踪,且为每个检测到的人脸都分配一个trackID(上下帧位置变化不大的人脸框可认为是同一个人脸,具体实现的逻辑可见代码),同时,为了人脸搜索,为每个trackID都分配一个状态(识别中,

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别   在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个!  这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建

最近有一个任务,需要采集一批知名学者的性别信息.该任务的难点在于提供学者信息的网站并不会主动标注学者的性别性别,因此只能靠别的方法了. 对一个普通人来说,在网上判断一个人的性别的最快的方式就是看他的照片了,例如: 因此,我想可以利用爬虫抓取人物的头像照片,再利用现在已经很成熟的人脸检测技术,识别人物的性别. 一个简单的方案是: 利用 Google 搜索人物姓名,Google 通常会在展示知名人物搜索结果的同时,在右侧以一个小卡片的形式展示人物的维基百科简介以及照片等内容,这里的照片可以抓取下来:

一.本文目标 利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型 三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境 如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te

概述 不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

https://mp.weixin.qq.com/s/bU-TFh8lBAF5L0JrWEGgUQ 9 月 17 日,2018 世界人工智能大会在上海召开,在上午主论坛大会上,商汤科技联合创始人汤晓鸥发表了题为<人工智能 大爱(AI)无疆>的演讲.他提到,并不存在 AI 行业,唯一存在的是“AI+ 这个行业”,AI 一定要和传统产业相结合才会得以发展,但与传统产业结合,并不是颠覆传统产业. 以下为汤晓鸥先生演讲全文: 女士们,先生们: 早上好! 欢迎大家来到中国,来到上海.我今天讲的题目是“大

餐具:coffee pot 咖啡壶coffee cup 咖啡杯paper towel 纸巾napkin 餐巾table cloth 桌布tea -pot 茶壶tea set 茶具tea tray 茶盘caddy 茶罐dish 碟plate 盘saucer 小碟子rice bowl 饭碗chopsticks 筷子soup spoon 汤匙knife 餐刀cup 杯子glass 玻璃杯mug 马克杯picnic lunch 便当fruit plate 水果盘toothpick 牙签中餐:bear's

论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.09784v1 Abstract 社交关系智能代理在人工智能领域中越来越引人关注.为此,我们需要一个可以在不同社会关系上下文中理解社交关系的系统.在给定的视觉场景中推断社会情境不仅涉及对象的识别,而且还需要更深入地了解所涉人员的关系和属性.因此,一种表示人际关系和属性的计算方法是使用显式的知识图谱来进行更高级别的推理.我们介绍了一种新颖的可训练的端到端的神经网络,其能够生成社交关系图-对给定的输入图像中的社交关系和属性进行结构化.统

2020年中国实体商业受到突发疫情的重大影响.以危机为契机,实体商业加速数字化转型,利用创新应用服务自身业务.在此阶段,基于Re-ID(Person Re-identification,即行人再识别)的新一代客流分析系统正在实体商业领域逐步推广. 一部分实体商业率先部署Re-ID客流分析系统,用以重新定义.评估人店场,通过数据驱动并改善自身的经营策略.正如<汇客云中国实体商业客流桔皮书>中所提到的"Re-ID可以记录顾客特征.顾客游逛轨迹等数据.这些数据可以帮助购物中心更加高效.精准

浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是希望看这篇文章同学要带着批判的眼光来看, 要想透彻的理解算法, 一是要看透算法原作者的

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

Kinect for Windows SDK开发入门(十五):进阶指引 下 上一篇文章介绍了Kinect for Windows SDK进阶开发需要了解的一些内容,包括影像处理Coding4Fun Kinect工具类库以及如何建立自己的扩展方法类库来方便开发,接下来介绍了利用Kinect进行近距离探测的一些方法,限于篇幅原因,仅仅介绍了近距离探测的三种方式. 本文接上文将继续介绍近距离探测中如何探测运动,如何获取并保存产生的影像数据:然后将会介绍如何进行脸部识别,以及介绍全息图(Hologram

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据