人脸识别私有化部署（四）：人脸私有化部署特性

基于虹软人脸识别引擎,在Android平台上实现人脸识别功能,即使在离线的情况下依旧运行,不被人采集个人照片的感觉,还是爽爽的.经过整个测试过来,虹软的人脸识别还是很强大的,人脸检测可以控制在20ms之内,人脸识别大概在200ms左右.今天就来分享一下开发经验 项目的目标 我们需要实现一个人脸识别功能.简单来说,就是机的后置摄像头,识别摄像头中实时拍到的人脸信息,如果人库注册过,则显示识别后的人脸信息,如登记的名字:如果不在,提示未注册. 这个功能具有多个应用场景,比如,火车站或者打卡和门禁系统

人脸识别之第一步,人脸库的建立. 在官方文档中,提供一个人脸库的下载,可以下载回来看看人家的是什么格式的. 我们选择AT&T人脸库下载的下载:http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html AT&T Facedatabase又称ORL人脸数据库,40个人,每人10张照片.照片在不同时间.不同光照.不同表情(睁眼闭眼.笑或者不笑).不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集.所有的图像都在一个黑暗均匀的背景下采

这一步我们开始搭建第一个模块,用来检测到图像中的人脸位置,并将它拍下来保存在指定路径 流程图: 代码实现: import cv2 def pic(cam): # 调用笔记本内置摄像头,所以参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2 cam = cv2.VideoCapture(0) # 使用自带的人脸识别分类器, 其中 这个.xml文件是 识别人脸的分类器文件 # 这里我已经把这个文件放在了当前项目目录下 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haa

1.最后获得的图像反向转换 int height = CVPixelBufferGetHeight(pixelBuffer); CGAffineTransform transform = CGAffineTransformMakeScale(1, -1); transform = CGAffineTransformTranslate(transform, 0, -1 * height); /* Do your face detection */ CGRect faceRect = CGRectA

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

一.前述 1. 发展 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计学方法转变为CNN.RCNN等深度学习及其变形的方法.现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界.工业界和国家的支持. 之后的内容主要参考了下面的链接,

一:发展历程 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美 国.德国和日本的技术实现为主:人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度:“人脸识别系统”集成了 人工智能.机器识别.机器学习.模型理论.专家系统.视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心 技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化.

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分

之前看到同事说人脸识别多么高大上之类的, 我就好奇搜索了一下, 本人是小白级别,喜欢用百度多一点,所以就使用了百度的人脸识别SDK进行研究.不得不说百度提供的完档很详细,在学习过程中很少出现不能解决的问题, 所以本人也偷个懒,把sdk文档复制下来. 注:貌似有个bug,我在百度语音中菜单下创建的人脸识别,然后获取API_key和Secret_key, 在学习尝试过程中, 或多或少有请求量, 但是报表中却没有任何记录, 难道是bug吗? 我在想是不是可以无限制的调用了,作为尝试, 没去批量去测试,

2017年12月18日,深圳 - 腾讯AI Lab研发的Face R-FCN和FaceCNN算法分别在国际最大.最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录,展现其在计算机视觉领域中,特别是人脸技术上的强劲实力. 研究上,目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开人脸检测算法部分技术细节,促进企业与学界"共享AI"研究成果:应用上,该人脸技术已接入腾讯互联网+公共服务平台等多个应用场景,每日技术调用量超六