人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用,例如安全控制,自动标记照片和视频,以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中,我们将详细讨论人脸识别技术,以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速,给生活带了很多便利,这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦,要先排长队,得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章,才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题,那为什么不多设几个口呢?我还专门问了朋友,朋友说都知道排长队体验不太好,不过多开一个口,就要多雇几个人,不但要一直开工资,还要有保险等各类配套的保障类支出,用人成本很高,所以二者只能相互取平衡。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建,供大家参考。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图:
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域,通过对人脸图像或视频进行分析和比对,实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤,它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
现在,面部识别已成为生活中的一部分。因此,在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候,这时就要求获取我们的实时面部图像,并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》; 《人脸识别源码运行指南》(小编附在文末) 前段时间对人脸检测进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)(http://www.jianshu.com/p/504c081d7397)但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自
本文为零基础实现人脸识别的教程,读者不需要人工智能学习背景,不需要机器学习相关基础,只要能读懂简单的Pyhton代码,便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别(两个文件,加注释共96行)。
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发,以 BSD 许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。
上一篇我们讲了使用OpenCV进行人脸识别的最基础操作。但是从最后的效果可以看出,识别率、效率都很低,而且误检率比较高,识别过程中,系统资源占用相当大,实在是没办法在实际场合中使用。在opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar算法实现的,不仅检出率低,而且脸的角度稍大一些就检测不出来。但是随着深度学习领域的发展,涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法。
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
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识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样,想进行人脸判断,首先要有脸, 只要能靠确定人脸的位置,那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
之前的人脸识别考勤系统,已经依靠face++和opencv基本完成了功能初步测试。最后调试下的情况是:
人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。每逢谈到人脸识别技术,就会想到人工智能,近年来,人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展,极大的带动了这场革命。
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
-若真如上图所示,那么显然confidence越小,是郭富城的可能性就越大了,接下来再去找一些权威的说法:
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库,为开发者提供了丰富的工具和函数,用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说,学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务,但通过合适的方法和实践,即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。
人脸识别技术作为一种生物识别技术,在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段,每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二:模型训练》两篇博客中,已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成,第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从128维到024维都有可能,获取特征之后识别分为两种模型,一种是1:1称为验证,另外一种1:N称为鉴别。整个流程图示如下:
往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视
下午的时候,配好了 OpenCV 的 Python 环境,OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别,如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是 AP
在实现人脸识别之前,我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前,我们需要先安装OpenCv,我们使用pip安装:
选自hackster 作者:MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上,使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤,同时还提供了很多扩
由于篇幅原因,后面一篇写各个算法背后的原理,原理背后的相关知识的了解,人脸识别项目总遇到的问题
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂,以树莓派4B为微处理器,ESP32为辅助控制,结构是中心对称结构(仿工业结构)。mechArm 270-Pi本体重量1kg, 负载250g,工作半径270mm,设计紧凑便携,小巧但功能强大,操作简单,能与人协同、安全工作。
考虑到免费开源,OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml:haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定(利用OpenCV进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号)。
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时,有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的,特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题,我们可以采取以下步骤:
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频,他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机(就像本文开头的图片那样)。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统,让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中,作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测(liveness detection)。跟随作者给出的代码和讲解,你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器,用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
本文将介绍OpenCV,JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别,并以一个人脸识别的Android应用为例,详细介绍可以采用的实践方案。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,如果是大佬的话就可以跳过了)先看看网络摄像头的效果吧(在2060的电脑上运行 ) 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日,在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR,依然
XFace项目地址:https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块,检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法,然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码,展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
人脸对齐,即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换(旋转、缩放、平移等),将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤,可以提升人脸识别的精度。
上一文,我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面,这次,我们基于上一次的基础,加工人脸识别功能。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人,每人采取10张人脸头像构成的一个人脸
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
前面给大家分别汇总了OpenCV中支持的图像分类与对象检测模型,视觉视觉任务除了分类与检测还有很多其他任务,这里我们就来OpenCV中支持的非分类与检测的视觉模型汇总一下。注意一点,汇总支持的模型都是OpenCV4.4 Github上已经提供的,事实上除了官方的提供的模型,读者还可以自己探索更多非官方模型支持。这里的汇总模型主要来自OpenCV社区官方测试过的。
注意:本文只是人脸检测,人脸识别的实现请参见本人另一篇博客:基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为:
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