一,背景 整体来说虹软的人脸识别SDK还是不错的.我们测试过Face++的,百度的,腾讯的,都是在线联网的,需要把上传数据到它们服务器,不利商业用途:虹软SDK支持离线. 二,下载虹软SDK 1.注册虹软开发者账号(http://www.arcsoft.com.cn/ai/loginrequired?source=../sdk/apply-1002-2.html) 2.下载离线SDK(注意我下载的是64位的windows版本) 本demo中需要使用的离线SDK 人脸检测( libarcsoft_

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

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,

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

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得 集成ArcFace FD 的集成过程非常简单 在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine =

人脸识别+本机Web后端 人脸sdk采用虹软sdk,本机web采用AndServer:上传姓名+人脸图片即可实现注册源码地址:https://github.com/joetang1989/ArcFaceRecognizeDemo 注意: 需自行前往官网申请appid和sdkkey. 修改 ArcFaceRecognizeDemo\src\main\java\com\arcsoft\sdk_demo\FaceDB.java 下面的对应的值: public static String appid =

目前我们的应用内使用了 ArcFace 的人脸检测功能,其他的我们并不了解,所以这里就和大家分享一下我们的集成过程和一些使用心得集成ArcFace FD 的集成过程非常简单在 ArcFace FD 的文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统,但其实在 4.4 系统上也是可以跑的, if (engine == null) { // && Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) { try { engine = ne

摘要 “OpenCV是一个开源的计算机视觉库.OpenCV采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上.OpenCV还提供了Python.Ruby.MATLAB以及其他语言的接口.OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架,以帮助开发人员更便捷地设计更复杂得计算机视觉相关应用程序.OpenCV包含的函数有500多个,覆盖了计算机视觉的许多应用. Emgu Emgu CV是将OpenCV使用.net编程语言(C#)封装成的.net库,使用Emgu

成为开发者三步完成账号的基本注册与认证:STEP1:点击注册虹软AI开放平台右上角注册选项,完成注册流程.STEP2:首次使用,登录后进入开发者中心,点击账号管理完成企业或者个人认证,若未进行实名认证,部分功能将受限,请尽快完成认证以免影响您的正常使用.STEP3:认证成功后进入开发者中心,选择创建应用进行相关业务操作. 注册一:点击注册后填写相关信息,如下图所示: 注册二:注册完成后登陆开发者账号进行下一步操作,如下图所示: 注册三:登陆账号后进入账号管理完成认证,企业或个人用户请填写相关信息

环境: win10(10.0.16299.0)+ VS2017 sdk版本:ArcFace v2.0 OPENCV3.43版本 x64平台Debug.Release配置都已通过编译 下载地址:https://download.csdn.net/download/cngwj/10763108 配置过程 ->0x01 下载sdk: 虹安sdk https://ai.arcsoft.com.cn ->0x02 工程配置: 1. 添加工程的头文件目录: a) 右键单击工程名, 选择属性---配置属性-

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.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

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

虹软公司是一家具有硅谷背景的图像处理公司,除了人脸技术以外,还有多项图像及视频处理技术.他们的双摄像头处理算法和人脸美化算法囊括了包括OPPO VIVO,SUMAMNG一系列手机厂商. 整个人脸识别运算都在SDK引擎内部,在离线与终端设备或者嵌入式应用中无需网络的交互信息,就可以独立运行:即使需要服务器运算,开发者也只是架设调用自己的服务器(哪怕是一台普通PC),二次开发与集成的自主创新能力更强,更便于维护应用与升级产品.她主要可以实现以下几个功能: 人脸检测 (Face Detection)人

==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

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

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

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