[温馨提示] 本文共678字(不含代码),8张图.预计阅读时间需要6分钟. 1. 前言 人脸识别&比对发展到今天,已经是一个非常成熟的技术了,而且应用在生活的方方面面,比如手机.车站.天网等. 我从2016年就开始做人脸识别相关的App,到现在差不多4个年头了,用过的SDK有微软认知服务.旷视科技的Face++.开源的OpenCV. 这里就之前我用过的做一下对比.   SDK 离线使用 价格 速度 微软认知服务 web api.无SDK 不支持 收费 取决于网速 旷视Face++ web api

目前在人脸识别领域中,网络摄像头的使用很普遍,但接入网络摄像头和人脸识别SDK有一定门槛,在此篇中介绍过虹软人脸识别SDK的接入流程,本文着重介绍网络摄像头获取视频流并处理的流程(红色框内),以下内容仅供参考. 市面上目前有很多款网络摄像头,以海康摄像头为例.海康SDK包含很多接口,接入有一定难度,这里只介绍获取视频帧相关的接口.1.海康SDK接入基本流程a.初始化并登录验证 NET_DVR_Init(); NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo = { 0

在使用虹软人脸识别Android SDK的过程中 ,预览时一般都需要绘制人脸框,但是和PC平台相机应用不同,在Android平台相机进行应用开发还需要考虑前后置相机切换.设备横竖屏切换等情况,因此在人脸识别项目开发过程中,人脸框绘制适配的实现比较困难.针对该问题,本文将通过以下内容介绍解决方法: 相机原始帧数据和预览成像画面的关系 人脸框绘制到View上的流程 具体场景适配方案介绍 处理多种场景的情况,实现适配函数 将适配好的人脸框绘制到View上 以下用到的Rect说明: 变量名 含义 ori

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

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

上一个东家是从事安防行业的,致力于人工智能领域,有自主人脸识别.步态识别的算法.C++同事比较称职有什么问题都可以第一时间反馈,并得到合理的处理,封装的DLL 是基于更高性能的GPU算法,可支持更多线路的运算,接口调用简单,只需要传入图片即可得到特征特征值.对于公司的项目,更多的是与各类接口进行交互.包括建立任务.上传视频.截取片段,抽取特征,学习特征,步态比对等对接接口的复杂业务逻辑.由于长期和C++接口对接,包括Kafka消息队列传输等,对于公司项目支撑的业务流程比较了解.至于底层算法,只是

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

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,

最近公司要在APP上添加一个人脸识别功能,在网上搜了一圈,发现虹软的人脸识别SDK挺好用的,而且还免费,所以就下载了他们的SDK研究了一下.总的来看功能挺好用的,只是demo上面部分功能不是很完善,所以就在官方demo的基础上改动了一些小的功能. 新增功能:1. 通过图片注册人脸2. 增加列表页面可以查看和删除人脸信息3. video检测页面添加按钮切换前后置摄像头 官方demo功能:1. 静态图片检测人脸2. 两张图片进行人脸比对3. 视频模式检测人脸4. 视频模式人脸识别及比对5. 视频模式

一.前言 最近需要在 Linux 平台下开发一个人脸识别相关的应用,用到了虹软的人脸识别 SDK.之前在 Windows 平台用过,感觉不错,SDK 里面还带了 Demo 可以快速看到效果.打开 Linux 版本的 SDK 里面没有发现 Demo,于是想着把 Windows 的 Demo 移植到 Linux.这篇文章记录了移植的过程,Linux 用的是 Ubuntu 20.04(使用虚拟机 VMware Workstation 15 Player). 二.配置依赖 2.1 ArcFace SDK

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

背景: 虹软的人脸识别还是不错的,在官方注册一个账号,成为开发者,下载SDK的jar包,在开发者中心,找一个demo就可以开始做了,安装里边的逻辑,先看理解代码,然后就可以控制代码,完成自己想要的功能 一:准备工作 注意: 1 sdk的下载,会给你4个jar包和4个秘钥以及1个appid,这个appid是用来绑定你的jar包,使用别人的会造成识别引擎启动失败, 下载文件如下: 这里需要把文件解压并整理,每个引擎的so文件和jar是分开的,所以需要一一解压,然后整理一下如下: 在项目里建立如下文件

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

一.导入Maven依赖包 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/javacv-platform --> <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>1.4.1</v

虹软 最近开放了人脸识别的SDK引擎(免费的哦),刚好有Android版的,就体验了一波.下面来说说Android版的SDK使用心得: ArcFace 虹软人脸认知引擎简介 目前开放的版本有人脸比对(1:1)和人脸检索(1:N),根据应用场景可选择 人脸检索分为小型网络(检测100人内),中型网络(1000人内),大型网络(需联系虹软官方) 目前开放的功能有人脸比对,人脸识别,人脸追踪 关于如何使用 在官网下载SDK引擎后集成到你的项目中,然后我在此举例说下其中一个sample:人脸识别 官方s

==虹软官网地址==http://www.arcsoft.com.cn 在官网注册账号,并且申请人脸识别激活码, 选择SDK版本和运行系统(windows/linux/android/ios) ,我们选择windows做测试,申请类型选择1:N ,功能模块包括人脸检测.人脸跟踪.人脸识别.申请之后会获取APP_ID 和SDK_Key,在代码中会用到. ==虹软SDK人脸检测目的== 主要是与face++人脸检测做对比,看能否在face++人脸检测之前选择虹软事先检测一下. ==c++部分功能实现

背景: 虹软的人脸识别还是不错的,在官方注册一个账号,成为开发者,下载SDK的jar包,在开发者中心,找一个demo就可以开始做了,安装里边的逻辑,先看理解代码,然后就可以控制代码,完成自己想要的功能 一:准备工作 注意: 1 sdk的下载,会给你4个jar包和4个秘钥以及1个appid,这个appid是用来绑定你的jar包,使用别人的会造成识别引擎启动失败, 下载文件如下: 这里需要把文件解压并整理,每个引擎的so文件和jar是分开的,所以需要一一解压,然后整理一下 如下: 在项目里建立如下文

原文:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次写博客哈哈,有些小激动,还请各位大神多多包涵~ 最近的项目需要用到人脸识别,作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的(一是没有很好的编程基础,只会编一下C与C#:二是…我是车辆工程的啊喂…) 不过自己还是对计算机视觉这方面还是很感兴趣的,因为做竞赛的缘由,以前多多少少有一点小基础,但要完全做出来还是感觉有些难度.调了一段时间的代码,嘿嘿实现了.这个里面有两点有些“与众不同”(自

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img