人脸识别的一些资源

OpenCV学习笔记:Java Demo人脸识别 [简介] 我记得在很久以前,CSDN似乎搞过一个活动,给一个橘子林的照片,让程序计算相片里有多少个橘子.之所以对这个问题记忆犹新,是因为在专业学习初期,相比于排序遍历搜索等简单算法而言,"图像识别"算法一直是难以理解的东西,而我偏偏又痴迷于此,不管自己多么无知,对于令我迷惑的问题总是充满着解决的渴望. 通过对OpenCV的初步了解,我发现图像识别的很多问题都可以用它方便的解决,本次将是一个来自官方的人脸识别的实例,我们提供图像,使用内置

介绍 基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法 1 利用VGGFace提取人脸特征 2 PCA对人脸特征进行降维 3 稀疏表达的人脸匹配 Code 1 介绍 本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法.首先,利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征:其次,利用PCA对提取的特征进行降维:最后,利用稀疏表达分类实现特征匹配.我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能.最后我还提供了整个过程的code. 2 基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法 2.1 利用VGGFace提取人脸特征 下

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:

开门见山,先来看下效果吧. 看到这么酷炫的效果图,不得不赞叹一下我们的设计师.然而,站在程序员的角度上看,除了酷炫之外更多的是复杂.但是,上面我们所看到的还只是最简单的一种形态而已.更加复杂的情况是当存在多个人脸的时候进行主次脸动画的切换,摄像头移动的时候动画的追踪,多个动画的之间的时序控制等问题,总之,UI展示加上各种业务逻辑使得这个动画变得异常复杂.今天我们要讲解的是剔除业务逻辑之外的单纯UI上的实现. 为什么是SurfaceView 选择一种方案的同时要给出为什么不选择另一种的理由是什么.

1.本文简介:(原文PDF链接http://pan.baidu.com/s/1c0g0iQW) 学习本PDF后的一点总结.文章主要讲解了在人脸识别中的照片防伪技术,如何区分含有人脸的二维图片和三维真实人脸图是本文的主要工作. 实际应用举例:假冒者拿着你的照片来做人脸测试,意图通过识别程序,本文就是利用光流场来排除这样的伪造. 2.关键词: Optical FLow:光流场或光流动方向,趋势. Stereo vision:立体视觉. 3.正文内容 3.1 基本流程 下图是在人脸识别之前,需要进行的

绑定的方式调用服务的方法 服务的生命周期: 一.采用start的方式开启服务 生命周期如下: onStart()过时了 开启服务:onCreate()--> onStartCommand() ---> onDestory(); 如果服务已经开启,不会重复的执行onCreate(), 而是会调用onStart()和 onStartCommand(); 服务停止的时候onDestory(). 服务只会被停止一次 二.服务还有一种开启方式,绑定的方式开启服务. onCreate()--->on

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.

各类证件.门禁卡.钥匙曾经是高校师生出入校园的必备品,如今在越来越多的高校,师生们只需"刷脸"即可轻松自如享受各种服务.常见的有"刷脸"进校园.进图书馆.进寝室等.作为人工智能领域大规模落地的成熟技术,人脸识别已经被越来越多的教育机构认可,用以构建安全智慧化校园,教育行业的"刷脸"时代正在到来. 在学校大门出入口, "人证合一"身份核验让师生们出入校门无需传达室登记,只需在闸机通道人脸识别终端前面短暂停留,毫秒时间单位内即可&

本文主要讨论基于人脸识别的登陆认证过程中的关键技术点,讨论如何实现这些关键技术点并解决困难问题. 1.关键技术点及思路 (1)登陆认证在服务器端实现还是在客户端实现? 换句话说,人脸识别的模型应该运行在服务器端还是客户端.如果人脸识别模型运行在服务器端,那么客户端必须在联网环境下才能通过服务端的认证并使用.某些场景下,例如音乐客户端场景(用户在无需联网的情况下也需要进入APP听音乐),人脸识别模型运行在服务器就无法满足需求.如果人脸识别模型运行在客户端,那么需要模型足够简单,客户端能够提供运行模