人脸识别--SeetaFace

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,

今年的315晚会提到人脸识别领域的安全风险,主持人用现场合成的视频通过了活体检测和人脸验证,因此人脸识别的安全性引起大众关注.对于活体检测的安全隐患,腾讯优图团队一直保持高度关注,并依托多年积累的技术能力和业务运营经验,已经对人脸识别技术手段进行过多次安全升级,让人脸识别更安全. 一.目前人脸识别常见攻击手段有什么? 1 .纸片翻拍,通过打印用户的照片进行攻击: 2. 屏幕翻拍,一些3D建模技术可以驱动用户的单张照片或视频做出系统要求的摇头.张嘴.眨眼等动作: 3. 用户戴面具: 二.如何应对人

现已进入刷脸的时代,例如,人脸支付.人脸识别的门禁.人流监控等等.如何在Firefly开源板上快速搭建DEMO,并快速产品化?为了让更多产品可以用上人脸识别技术,Firefly推出了一款高性能人脸识别SDK.此SDK的人脸识别的算法,运行效率高,识别精确度高,性能优异,可以直接应用于商业产品. 下文主要讲述如何在Firefly RK3399平台部署并测试OpenFace SDK,Let's GO!      一.Firefly RK3399开源板安装Ubuntu 16.04系统固件      系

年初,某美图软件上线的"一秒变福娃"引发了全民COS狂潮.配合新年的欢乐气氛,人们纷纷拿起手机,将自己的照片P成福娃的模样,并发到朋友圈送出新年祝福.娱乐化的玩法,不仅收到了年轻粉丝群体的追捧,更带来了巨大的话题量和高流量.而就在近日,国内领先的移动视频云服务商趣拍云也将这一人脸贴图功能开放,可供开发者快速集成如同FaceU的短视频拍摄SDK,实现产品娱乐化与个性化. 开发"神器",助你轻松客服技术难题 立体化和高覆盖的话题营销,自然与产品独特的切入点密不可分.越来

前言 接着上篇<IOS7下的人脸检測>,我们顺藤摸瓜的学习怎样在IOS7下用openCV的进行人脸识别,实际上非常easy,因为人脸检測部分已经完毕,剩下的无非调用openCV的方法对採集到的人脸样本进行训练,终于得到一个能够预測人脸的模型.可是当中的原理可谓是博大精深,因为快临最近末考试了,没时间去琢磨当中详细的细节,这次就先写个大概的demo,下次更新文章就得到6月20号之后了. 原理: 从OpenCV2.4之后,openCV增加了新的类FaceRecognizer,我们能够使用它便捷地进

引入 随着深度学习的出现,CV领域突破很多,甚至掀起了一股CV界的创业浪潮,当次风口浪尖之时,Google岂能缺席.特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录. 本文是阅读FaceNet论文的笔记,所有配图均来自于论文. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46687471 FaceNet 与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同,FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习,然后抽取其中某一层

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pylab as pl from sklearn import svm # we create 40 separable points np.random.seed(0)#每次运行结果不变 X = np.r_[np.random.randn(20, 2) - [2, 2], np.random.randn(20, 2) + [2, 2]] #randn2

opencv3.1  +  python3.4 第一回合(抄代码,可实现):人脸识别涉及一个级联表,目前能力还无法理解. 流程:1.读取图像---2.转换为灰度图---3.创建级联表---4.对灰度图使用级联表方法过滤---5.迭代得到的结果依次标记出来---6.保存图像 完整代码: import cv2 #读取图片 img = cv2.imread('5.jpg') #转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #特征级联表 face_

目录(?)[+] DlibOpenCV深度学习人脸识别 前言 人脸数据库导入 人脸检测 人脸识别 异常处理 Dlib+OpenCV深度学习人脸识别 前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上,这个识别率确实非常高了,但是真实的环境中的准确率有多少呢?我没有这方面的数据,但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观.现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统.海关身份验证系统.甚至是银行人脸识别功能,但是我们可以仔细想