使用虹软人脸识别的开发过程中遇到了转换的问题 因为不会用C#直接打开摄像头,就只能用第三方dll.一开始用Aforge,后来发现有个问题,关闭摄像头老是陷入等待,所以抛弃了.前一阵子开始用封装了OpenCV的Emgu,一路走来也是N声叹息. 一.安装Emgu的叹息一开始自己下载并安装了Emgu,然后各种测试,发现还需要这个那个的,最后发现直接安装一个EMGU.CV的NuGet包就OK了.当然要打开视频,还需要引用System.ServiceModel. 二.获取视频用Emgu获取视频真心十分方便

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

开发环境和用到的库: Ubuntu jupyter notebook(python3.6) OpenCV Dlib face_recognition 实现效果如下(视频截图): #coding=utf-8 #人脸识别类 - 使用face_recognition模块 import cv2 import face_recognition import os path = "img/face_recognition" # 模型数据图片目录 cap = cv2.VideoCapture(0)

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

jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标.它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组.我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能. 注:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 效果演示     插件下载 如何使用:

一,准备工作 1.Afoge视频参数类 using AForge.Video.DirectShow; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace FaceRecognization.Common { public class CameraPara { /// <summary> /// 是

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

使用的虹软人脸识别技术 啥话不说,不用跪求,直接给下载地址:http://common.tenzont.com/comdll/arcface2demo.zip(话说附件的大小不限制,还是说我的文件太大,实际上确实有点大,60M).几点说明:1.程序是32位的,若您要用64位的需要把arcface的东西换成64位,emug所需的opencv库换成64位的.2.程序自带了500个人脸的特征文件供您测试3.提供了保存视频图片特征值的功能,可以把您的人脸添加进去.

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

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

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,

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

最近在做一个类似于智能广告投放的项目,简单思路是利用opencv获取摄像头图像,然后调用接口或利用其他一些离线模型进行人脸属性识别,进而投放广告.本篇先简单介绍利用opecv进行人脸识别. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #下面这个是分类器位置,这里改为你自己的位置.(文件来源于opencv官方文件下载安装之后\opencv\sources\data\haarcascades\文件夹下,可以看到许多分类器xml文件) cascPath = ""&q

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

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

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

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

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

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

上一节讲到人脸检测,现在讲一下人脸识别.具体是通过程序采集图像并进行训练,并且基于这些训练的图像对人脸进行动态识别. 人脸识别前所需要的人脸库可以通过两种方式获得:1.自己从视频获取图像   2.从人脸数据库免费获得可用人脸图像,如ORL人脸库(包含40个人每人10张人脸,总共400张人脸),ORL人脸库中的每一张图像大小为92x112.若要对这些样本进行人脸识别必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别.这里提供自己准备图像识别出自己的方法. 1.采集人脸信息:通过摄像头采集人脸信息,10张以上