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使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别

链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历前言本文章我们来学习一下使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别...人脸对比人脸对比，人脸对比其实就是做普通的分类预测，但是输出的不是最后一层全连接层，而是最后一层池化层，这样输出的就是人脸的特征，然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。...利用这种的人脸对比方式，有可以实现人脸识别。...首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中，加关联到该人脸的信息；然后要进行识别时，把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比，当对比为识别为同一个人脸，就算识别成功这样的处理方式好处是...但是如果要加入新的人脸，需要收集大量该用户的人脸，并再次进行训练，得到新的模型。这样的识别方式，扩展性非常弱，但是识别速度比较快，不需要每张人脸都进行对比。

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疯狂的身份证 | 一张身份证如何攻破人脸识别技术

央视“315”晚会曝光了人脸识别领域的安全风险之后，一时间引起广泛关注。其实，绕过人脸识别策略的黑产自去年就开始出现。...另一种是采用机器算法自动识别的非人工验证方式，来完成动态视频的验证过程。 ?...四、制作动态视频认证产业真相远比想象中要简单得多，找到一张与账号注册者身份一致的大头照或是手持身份证的高清照，再加一个Crazytalk软件足矣。...这个并不难，在网上找个信息查询商，提供一个身份证号码，再花上几十块钱，就能很快查到与这个身份证号相关的户籍资料； ?...（二）用Crazytalk软件将拿到的大头照或身份证相片，圈定人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴角、牙齿等等参数；导入到软件中便可生成初步的信息，但这些都动态无声音、无背景音的； ?

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Face++人脸识别及身份证、银行卡扫描

年前忙着赶项目，也没时间更新，现在告一段落，因为是贷款类项目，涉及到审批验证等信息，不可避免的使用到了人脸识别、身份证验证、银行卡扫描等相关技术，这里就来聊聊这些吧说明：我们使用的是融360（Face...教程里面说的比较详细，按照它们说的做就好了，然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo，银行卡demo需要单独要（貌似Face++官网现在都没有，只有签约才会给你）. 1....MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库切记先集成MGBaseKit...这个比较坑的，一定要注意，在工程目录下添加libc++ 以及 lib.tbd ，开发文档里面没说明，我跑去face++工作群问才解决 -> 解决（2）运行它们的demo（不管是银行卡、身份证还是人脸识别...集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的，可是我明明添加了，然后删除，重新添加一遍好了。 4.

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人脸检测与识别总结

4) 基于统计理论的方法基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。...---- 最新深度网络用语人脸的部分介绍与分析： DeepID网络结构 DeepID是第一代，其结构与普通的卷积神经网络差点儿相同。结构图例如以下： ? 该结构与普通的卷积神经网络的结构相似。...---- ---- ---- ---- 再来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告：《人脸检测与识别年度进展概述》 ?...Yale Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) ---- 最后我附上我近期做的效果图，是基于视频中人脸检测与识别的...增加更多的上下文信息(感受野)有助于检测；对于小人脸，483x483的感受野造成了性能下降，作者通过对比训练和测试性能认为是过拟合；对于大的人脸，更大的感受野带来的提升已经不是很明显。

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基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)

人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统，那么对治安方面也有着不小的帮助。本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统，实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...包括在语音识别、辅助决策、自动驾驶等很多方面都有很多显著的研究成果。深度学习技术在自动视频识别领域、安防领域都得到了非常好的应用。与语音智能识别技术相比较，视频图像的及技术相对更加复杂一些。...这种识别模式与技术给设备赋予了类似于人体大脑的信息识别和处理功能，并可以通过大量素材学习，训练可以不断增强这种能力。

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人脸识别哪家强？四种API对比

本文授权转载自公众号：论智编者按：有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了，那么哪种人脸识别的API最好？...本文将对比四种API，分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API，从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...人脸识别究竟如何工作？深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛，这类技术得到了迅猛发展。...价格对比现有以下三种情况： A：小型创业公司每月处理1000张图片 B：数字生产商每月处理10万张图片 C：数据中心每月处理1000万张图片 ?

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人脸识别简史与近期进展

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。...在第一阶段（1950s-1980s），人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。...2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。...4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。 2007年以来，LFW数据库成为事实上的真实条件下的人脸识别问题的测试基准。...2014年，Facebook发表于CVPR14的工作DeepFace将大数据（400万人脸数据）与深度卷积网络相结合，在LFW数据集上逼近了人类的识别精度。

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tf21: 身份证识别——识别身份证号

上一篇： 身份证识别——生成身份证号和汉字代码直接参考，验证码识别 #!.../usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf 训练识别身份证数字(18个字符)图片 @author: 刘鹏 """ from genIDCard

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揭秘微信身份证背后的高科技——人脸识别技术

此次运用的人工智能技术能够自动比对用户身份信息、人像、身份证件的真实性与一致性，这个识别比对的误判率，仅为0.0001%（百万分之一），相当于 1 亿人顶多看错 100 人，而人眼识别比对的误判率可达15%...人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。...将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。...人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。...人脸识别作为热门的AI技术，被广泛应用于生活场景中。刷脸开机、刷脸购物、刷脸考勤、刷脸坐公交、刷脸取款等“刷脸业务”在这两年间迅速普及开，给人们的生活带来不少便利。然而便利与风险是一对孪生兄弟。

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基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...Path_Backup['id'] = item_num # 马上记录当前文件数量 for j in range(0, item_num): # 文件依次对比...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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人脸识别

1.人脸识别的难点用户配合度相似性易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度（越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度完结。

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人脸识别

降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...这里在废话几句：FD与FT引擎功能大致相同，完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 数组中检测识别出人脸的位置 Rect 与角度信息。

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基于Dlib的人脸检测与识别

=dlib.image_window() win.clear_overlay() win.set_image(img) #特征提取器的实例化 dets=detector(img, 1) print("人脸数...：",len(dets)) for k, d in enumerate(dets): print("第",k+1,"个人脸d的坐标：", "left:",d.left(),..."bottom:",d.bottom()) width=d.right()-d.left() heigth=d.bottom()-d.top() print('人脸面积为...FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,255,255)) #显示一下处理的图片，然后销毁窗口 cv2.imshow('result',img) cv2.waitKey(0) 人脸数...：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为：24025 算法：基于Dlib的人脸检测与识别是通过多级级联的回归树进行关键点的回归

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人脸图像识别（python人脸识别技术）

python人脸识别人脸识别的崛起什么是人脸识别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。...常常在想人脸识别是如何做到，的这里面与复杂高级的数据建模，建立人脸各部分的数据模型密切相关。说白了，其实也就是算法，算法的研究，成为推动智能发展的顶梁柱。...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...应用前景：随着人工智能的兴起，更加高端的识别技术才是主流发展方向，无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向，人脸识别具备无需被测者配合的特点，采集器扫过人脸就能进行对比，这在公安刑侦领域有着巨大的前景，...期待与大家共同进步。 -----jgdabc

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一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相比,人脸识别有其无法比拟的优势,如对识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。

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详解LBP特征与应用(人脸识别)

之前我已经写过一篇关于局部二值模式(LBP)文章，当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展，本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化，涉及到局部二值模式的不变性介绍，包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性...，只有具备了这些特性，局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测，或者纹理识别等实际应用。...一：光照不变性特征对整体光照具有特征不变性，对比度可以保持，LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰，但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。...四：应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征的人脸检测与识别，运行结果如下图所示： ? 对应OpenCV代码如下： ?...OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快，原因在于LBP特征不会产生小数数据，避免了浮点数计算开销。

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人脸识别损失函数疏理与分析

参考博客：博客园 | CSDN | blog 写在前面 Closed-set 和 Open-set 人脸识别的对比如下， ?...两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。...在人脸识别中，可通过对人脸分类来驱动模型学习人脸的特征表示。但该损失追求的是类别的可分性，并没有显式最优化类间和类内距离，这启发了其他损失函数的出现。...类内希望距离越小越好，类间希望越大越好（大于margin），这恰与人脸识别特征学习的目的相一致。...LOSS（上）人脸识别的LOSS（下）深度挖坑：从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用

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Openface人脸识别的原理与过程

Openface人脸识别的原理与过程： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文：《OpenFace: A general-purpose face...recognition library with mobile applications》第一步：找出所有的面孔我们流水线的第一步是人脸检测。...我们的目标是找出并比较当前像素与直接围绕它的像素的深度。然后我们要画一个箭头来代表图像变暗的方向：用梯度来代替像素这事看起来没有明确目的，但其实背后的理由很充分。...最终的结果是，我们把原始图像转换成了一个非常简单的表达形式，这种表达形式可以用一种简单的方式来捕获面部的基本结构：利用HOG去detector人脸 ?...但是，并不是让它去识别图片中的物体，这一次我们的训练是要让它为脸部生成128个测量值。

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