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视频平台人脸识别比对控制比对时间间隔的代码设计

当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。今天和大家分享一个技术干货：如何控制人脸识别比对的时间间隔。...人脸智能分析项目在识别到人脸后，随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后，控制对比的时间间隔。...在后台打开人脸识别的策略后，就会使用GO协程开启一个定时任务，在后台配置的时间间隔内，定时改变识别的状态，将人脸对比改为true可对比状态，如图：?...而在识别到人脸进行对比过后，再将状态改为false，那么下次回调I帧时，通过定时任务，人脸识别状态为true时再次对比。这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。?

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    通过USB接入双目UVC协议人脸比对相机,外接AI相机实现1:1比对开发

    标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。...双目USB1.jpg 可用于智能零售，人证对比，顾客分析，人脸跟踪抓拍，等应用领域开发，二次开发资料完善，帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能，开发周期短，成本低。...双目USB2.jpg 工作流程： 1、后端管理系统对接相机的SDK，通过身份证读卡器读取证内人脸图片，然后推送到相机内，相机完成与现场人员进行人证照片比对，并输出比对结果与活体检测结果。...2、后端管理系统对接相机的SDK，通过调取已有的人脸库图片，推送到相机内，相机完成人脸图片与现场人员照片的比对，并输出比对结果与活体检测结果。

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    最佳实践 | 使用WebSocket做个实时人脸活体比对服务

    人脸核身使用了两种实时通信技术——WebSocket与WebRTC。本文将主要介绍一下，应用在人脸核身浮层活体中的WebSocket。...利用WebSocket实现一个简单的实时比对服务我们可以简单地使用人脸检测与分析接口与人脸比对接口做一个实时的人脸检测与比对服务。...图片AI能力方面，我们会使用到腾讯云提供的两个接口人脸检测与分析接口与人脸比对：人脸检测与分析接口用于检测人脸位置与人脸遮挡，根据接口返回，提示用户调整姿态。...人脸比对接口用于对前端传入的截帧与服务端存储的比对照进行比对，得出一个相似度，用于判断是否同一人。...开通人脸核身服务在腾讯云官网了解到 腾讯云AI 人脸核身 产品，点击申请免费试用即可体验。图片2.

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    照片能骗过摄像头吗？人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    在腾讯优图实验室了解到，判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。...光线活体技术，为“刷脸”提供安全保障 一个简单的假设：拿着一张照片能不能骗过摄像头? 答案是肯定不行。...现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头”...（我们尝试用高清打印并且裁去边框的伪造照片来“刷脸”，提示验证失败） 腾讯优图表示，这个新的方法通过光线的变化，可以恢复出一个3D的信息，原理也是结构光的思想。...必须要有一个主动能够发射光线的光源，然后发射出去，发出去之后，然后光会在这个物体的表面发生反射，然后反射的光线，然后我们再拿一个传感器，可以说就是摄像头，对这个光反射回来的光线进行处理，就像你拍下了一张照片这样

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    自学记录鸿蒙API 13：实现人脸比对Core Vision Face Comparator

    开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前，我花了一些时间思考人脸比对技术的实际应用场景，例如：照片分类管理：基于相似度对图库中的照片进行智能分类，方便用户快速整理。...应用场景人脸比对的应用场景非常广泛，包括但不限于：安全场景：如支付验证、门禁识别。社交平台：为用户推荐相似的照片或好友。相册管理：快速整理相似人像照片。...证件核验：比如在远程认证场景中比对身份证照片与自拍照片。...功能扩展实时比对：结合相机模块，实时分析两张图片是否为同一人。结果可视化：在界面上展示比对结果和置信度。批量比对：支持一次比对多张照片，快速分类图库。增强互动性：结合语音助手实现语音指令触发比对功能。...未来，我计划将这一技术融入更复杂的场景，如照片管理和个性化服务。此外，还可以探索如何将人脸比对与其他AI能力结合，开发更加智能的综合解决方案。

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    使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练

    OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo     首先安装一些依赖的库 pip install...     第二步，就是为模型训练收集训练数据，还是通过摄像头逐帧来收集，在脚本运行过程中，会提示输入用户id，请从0开始输入，即第一个人的脸的数据id为0，第二个人的脸的数据id为1，运行一次可收集一张人脸的数据...sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸...Exiting Program".format(len(np.unique(ids))))     最后一步，人脸测试，我们将摄像头中的人脸和模型中的特征进行比对，用来判断是否为本人 import...最后，送上人脸识别项目地址： https://gitee.com/QiHanXiBei/face_get/tree/master

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    【对二寸照片的摧残】一：人脸马赛克

    一：前言废话 前两天在CSDN刷到个上首页推荐的利用python进行二寸照片换底色的博文，然后看着我丑不拉几（帅出天际）的二寸平头小照片，我也忍不住了。...他们都说我拍的像刚从监狱出来一样，所以坚-决-不-露-脸- 今天整个流程的效果代码还没做完，但为了达到我暑期日更的小flag，今天就分享下如何给照片人脸打码。...二：程序如何检测到人脸 人脸的识别当然方法很多啦，尤其是二寸照片这么简单直接的类型。...不过实在没必要人脸检测，可以再观察下照片： 除了背景的蓝色就是衣服的白色后者头发的黑色还有皮肤的黄色，所以很好区分的嘛，可以利用直方图反投影，关于直方图反投影不清楚的可以点这篇：唉，再再再学一下直方图...dstImage, maskImage); imshow("掩码操作", dstImage); waitKey(); return 0; } 这段代码就是利用直方图得到了一幅mask图像，其中人脸部分为

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    再看人脸比对。 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。...公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。但采集照片的环节容易出现各种各样的漏洞，容易被一些不法分子利用虚假照片、他人照片、网络照片等进行攻击。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。...举个例子： 有8个样本，分别拿十张照片与数据库证件照进行人脸比对，其中3个确实是人证统一，另外四个人证不同。...比对的结果相似度如下： 假设阈值设定60%，则人脸比对通过率=4/8=50%，误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%，则人脸比对通过率=2/8=25%，误报率=1/8=12.5%。

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    新型神经网络可从单张照片识别人脸

    俄罗斯国立高等经济大学（HSE）研制出可从单张照片识别人脸的新型神经网络。 借助于深度神经网络，俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法，能够从视频中识别出人的身份。...该方法不需要大量的照片，并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。 面部识别技术在过去几年中发展迅速。...现在，可以更容易地访问越来越多的照片数据集，并将这些数据集用于训练神经网络。对于受限的观察环境（具有相同的面部方向、照明等因素的照片），算法的准确性早已达到人类面部识别的能力水平。...而这些照片本身是在不同的时间（从20世纪70年代到21世纪10年代）和不同的地点拍摄的。 这种新方法的实质是利用参考照片的相关性信息，即它们之间的距离或差距。...研究人员还开发了一个Android应用程序原型，用于确定照片和视频中人物的年龄和性别。对照片库的分析能够实现对用户社交活动程度的自动评估，并识别用户的亲密朋友和亲戚。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    再看人脸比对。 ? 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。...公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。但采集照片的环节容易出现各种各样的漏洞，容易被一些不法分子利用虚假照片、他人照片、网络照片等进行攻击。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。...举个例子： 有8个样本，分别拿十张照片与数据库证件照进行人脸比对，其中3个确实是人证统一，另外四个人证不同。...比对的结果相似度如下： 假设阈值设定60%，则人脸比对通过率=4/8=50%，误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%，则人脸比对通过率=2/8=25%，误报率=1/8=12.5%。

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    人脸识别该如何测试

    再看人脸比对。 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。...公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。但采集照片的环节容易出现各种各样的漏洞，容易被一些不法分子利用虚假照片、他人照片、网络照片等进行攻击。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。...举个例子： 有8个样本，分别拿十张照片与数据库证件照进行人脸比对，其中3个确实是人证统一，另外四个人证不同。...比对的结果相似度如下： 假设阈值设定60%，则人脸比对通过率=4/8=50%，误报率=1/8=12.5%。 假设阈值设定70%，则人脸比对通过率=2/8=25%，误报率=1/8=12.5%。

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    腾讯云-用户身份识别，从免费到收费三种组合用法

    此时记得保存一下用户上传的身份证照片，可以用腾讯云的COS对象存储来保存，用量小也是免费的。 image.png 2、人脸比对：让用户上传一张自拍照，把这个照片保存到腾讯云COS。...然后调用腾讯的人脸比对接口，把上面保存的身份证照片和用户自拍的照片进行人脸比对，如果相似度得分大于80分，就可以认定是同一个人。...腾讯每月给人脸比对提供了10000次的免费调用，一般小产品每天小于300人核验基本就够用了。腾讯人脸比对的能力比较强，身份证照片的人脸部分虽然很小，但是我多次测试，这里的准确度都非常高。...就算超过了1000次OCR和10000次的人脸比对，买个最便宜的预付包，OCR才0.12元一次，人脸比对才0.0031元一次，大概1毛多即可以完成一个核身。...通过这个比对就可以知道用户提交的身份证姓名和号码信息是否真实可用。 优点：确保收集到的姓名和身份证信息是真实有效的，并且还有用户的人脸照片和身份证照片。

    8.9K30

    用照片也能追踪手机？人脸识别迎来“终结者”

    布法罗大学的研究人员掌握了一种方法，可以通过分析照片来追踪拍摄的手机，这项研究为身份验证提供了另一种可能性——用手机拍摄的照片来识别身份。...随iPhone X 兴起的人脸识别实际上并不安全，前段时间接连出现双胞胎、母子甚至是同事破解Face ID 的例子。相比人脸识别，指纹识别是目前更为成熟的验证方案，不过仍然存在安全漏洞。...这就是为什么要求拍摄两张二维码照片的原因：当两张照片上同时叠加了两种PRNU 特征时，它们之间的的噪点相似性要高得多，如果高出正常值，服务商就可以判断照片为伪造，身份认证就会失败。...和人脸、指纹、虹膜等生物识别方式相比，用照片来追踪手机是一个全新的概念。尽管研究人员在安全协议中已经防范了很多被攻击的可能，但技术的普及还要考虑商业成本和用户接受度。...不管是用作ATM 取钱，还是零售店支付，人脸识别、指纹识别已经足够便捷。即使这项技术可以实现，也只能作为现有身份验证的补充。

    3.1K50

    blast比对

    一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心，因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为是局部比对，所以只要序列之间出现同源区域就可以，而不用考虑整体，因此，blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对，一个基因与另一个基因分成多份比对结果。

    3.3K11

    LiteCVR智慧工厂视频监控方案，助力工厂智慧管理

    一、建设目标1）根据园区要求，搭建重点部位人脸识别动态布控系统平台，基于LiteCVR视频技术建立一套具有动态人脸识别自动预警系统，对接入系统的人脸识别监控摄像机所监视区域内的人员进行准确的人脸捕捉，获得其清晰的人脸图像...，系统自动完成人像信息存档，同时还能与重点人员库内的人脸图像进行比对，从而起到抓拍、识别、预警防范的作用。...建模服务系统：布控人员照片（支持本地照片，数据库连接）及信息批量导入数据库或单张照片建模，车牌信息批量导入数据库；前端采集系统：主要检测并且采集经过摄像机的人脸照片信息，并发送至人脸比对服务平台；集群比对服务系统...：接收前端采集的人脸照片信息与后台布控人员人脸照片信息进行搜索比对，如比对成功，将发送比对结果至报警系统，并存储到数据库。...后台管理系统：人员基础信息管理、人脸搜索比对管理、场所重点布控管理、监控日志管理、查询统计、系统管理等。报警系统：接收到比对服务的实时报警信息并报警，可查询报警信息。

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