然而，假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话，你将会至少损失10%的准确率！ 在一个人脸识别系统中，应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。...它还把图像调整成了固定的维度，然后应用直方图均衡化来实现固定的亮度和对比度。 PCA原理 现在你已经有了一张经过预处理后的脸部图片，你可以使用特征脸(PCA)进行人脸识别。...我们使用“主元分析”把你的200张训练图片转换成一个代表这些训练图片主要区别的“特征脸”集。首先它将会通过获取每个像素的平均值，生成这些图片的“平均人脸图片”。然后特征脸将会与“平均人脸”比较。...在上面这些示例图片中你可以看到平均人脸和第一个以及最后一个特征脸。...所以现在可以用30个特征脸，平均人脸图片，和一个含有30个比率的表，来代表全部的200张训练图片。
OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...积分图的原理是从第二次遍历图像开始，通过第一次遍历图 像时保留下来的矩形区域 4 个角的值来提供需要的像素的总和。...这些计算是重复的，因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点，而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下，并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的，因为卡顿会造成用户体验不好的情况。
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。...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 ?...一旦我们找到这些特征点，就利用它们把图像扭曲，使眼睛和嘴巴居中。 3.把上一步得到的面部图像放入神经网络中，神经网络知道如何找到128个特征测量值。保存这128个测量值。
Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...① 边缘和形状特征：人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元； ② 纹理特征：人脸具有特定的纹理特征，纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性...，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点； ③ 颜色特征：人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一，目前主要有RGB，HSV，YCbCr，YIQ，HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色，从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的，按照人脸模型的类型可以分为两种情况： ① 基于通用模板的方法，这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板...通过设计一个可变模型，利用监测图像的边缘、波峰和波谷值构造能量函数，当能量函数取得最小值时，此时所对应的模型的参数即为人脸面部的几何特征。
Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...① 边缘和形状特征：人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元； ② 纹理特征：人脸具有特定的纹理特征，纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性...，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点； ③ 颜色特征：人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一，目前主要有RGB，HSV，YCbCr，YIQ，HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色，从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的，按照人脸模型的类型可以分为两种情况： ① 基于通用模板的方法，这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板...下期我将带大家一起去回顾近几年人脸检测&识别的新框架，及创新点、优缺点，并附上开源代码，希望大家都可以动手自己去实践。
； Ø 面部形状/纹理随着时间推移的变化：有可能随着时间的推移，脸的形状和纹理可能会发生变化； Ø 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响； Ø...人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...① 边缘和形状特征：人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元； ② 纹理特征：人脸具有特定的纹理特征，纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性...，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点； ③ 颜色特征：人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一，目前主要有RGB，HSV，YCbCr，YIQ，HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色，从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...■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
[深度应用]·基于卷积神经网络人脸识别的原理及应用开发（转） 这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值...输出：“校准”过的只含有人脸的图像 对于输入的原始图像 + bounding box，这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点，然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。...有了这些关键点后，我们就可以把人脸“校准”，或者说是“对齐”。解释就是原先人脸可能比较歪，这里根据关键点，使用仿射变换将人脸统一“摆正”，尽量去消除姿势不同带来的误差。...但在图中靠中心的位置，各个类别的距离都很近。 那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么？其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。...在OpenFace中，为了速度的考虑，提取人脸特征之前的Face Detection和Face Alignment就是使用的传统方法。
； Ø 面部形状/纹理随着时间推移的变化：有可能随着时间的推移，脸的形状和纹理可能会发生变化； Ø 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响； Ø...Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...① 边缘和形状特征：人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元； ② 纹理特征：人脸具有特定的纹理特征，纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性...，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点； ③ 颜色特征：人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一，目前主要有RGB，HSV，YCbCr，YIQ，HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色，从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...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
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值。...这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点，然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。...有了这些关键点后，我们就可以把人脸“校准”，或者说是“对齐”。解释就是原先人脸可能比较歪，这里根据关键点，使用仿射变换将人脸统一“摆正”，尽量去消除姿势不同带来的误差。...但在图中靠中心的位置，各个类别的距离都很近。 那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么？其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。...在OpenFace中，为了速度的考虑，提取人脸特征之前的Face Detection和Face Alignment就是使用的传统方法。
安全帽识别的原理是用AI技术对工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求佩戴安全帽或违规吸烟，系统会自动发出警报，在提醒监理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的照片，作为处罚的依据，...AI大潮之下，传统的建筑工地也有许多方面得到了提升，除了人脸识别之外，智慧工地最关心的就是安全问题，如何将AI技术应用于安全方面呢？...在一些工地和矿区，现场经常有掉落物体，从安全的角度出发，所有进场的工作人员都必须佩戴安全帽。以前是通过安监人员巡查或观看视频来杜绝违规现象，但由于点多面广，出现疏漏也在所难免，结果难以令人满意。...安全帽识别的原理.jpg 安全帽识别工作原理： 1、前端抓高清摄像机录制现场视频并上传至管理系统服务器; 2、服务器实时分析视频流，通过深度学习算法准确判定是否有违章行为; 3、存储违章行为发生的时间，...地点和现场图片并发出警报； 4、安全员远程或者现场纠正违章。
安全帽识别的原理是用AI技术对工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求佩戴安全帽或违规吸烟，系统会自动发出警报，在提醒监理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的照片，作为处罚的依据，AI...大潮之下，传统的建筑工地也有许多方面得到了提升，除了人脸识别之外，智慧工地最关心的就是安全问题，如何将AI技术应用于安全方面呢？...在一些工地和矿区，现场经常有掉落物体，从安全的角度出发，所有进场的工作人员都必须佩戴安全帽。以前是通过安监人员巡查或观看视频来杜绝违规现象，但由于点多面广，出现疏漏也在所难免，结果难以令人满意。...鹰眸安全帽识别系统很好地解决了这个难题，对不按要求佩戴安全帽的识别率达到96%以上，足以对违规行为形成震慑，为现场工作人员竖起一道安全的防火墙，让智慧工地与安全生产联姻，从根本上解除管理者和监管部门的后顾之忧...安全帽识别工作原理： 1、前端抓高清摄像机录制现场视频并上传至管理系统服务器; 2、服务器实时分析视频流，通过深度学习算法准确判定是否有违章行为; 3、存储违章行为发生的时间，地点和现场图片并发出警报
本文从Kafka的基本概念、特点、部署和配置、监控和管理等方面阐述 Kafka 的实践过程。.../borkers/ids: 当Kafka每启动一个KafkaServer时就会在该目录下创建一个名为{broker.id}的子节点 /config/topics: 存储动态修改主题级别的配置信息 /config.../clients: 存储动态修改客户端级别的配置信息 /config/changes: 动态修改配置时存储相应的信息 /admin/delete_topics: 在对主题进行删除操作时保存待删除主题的信息...消费者自动平衡操作提供了消费者的高可用和高可扩展性，这样当我们增加或者减少消费者或者分区数的时候，不需要关心底层消费者和分区的分配关系。...Data Replication Kafka从0.8开始提供partition级别的replication，replication的数量可在 $KAFKA_HOME/config/server.properties
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...积分图的原理是从第二次遍历图像开始，通过第一次遍历图 像时保留下来的矩形区域 4 个角的值来提供需要的像素的总和。...本文节选自《 OpenCV图像处理入门与实践》，作者荣嘉祺，本文已获得人民邮电出版社转载授权。...如果你对以上内容感兴趣 快在留言区大声告诉我们 截止2月16日晚八点 留言获赞数最高的五位同学各赠一本 《OpenCV图像处理入门与实践》 没有抽中的粉丝不要气馁，可在京东购买此书，快快来抢购吧。
这次的实践是基于很小的数据集，搭建的系统也比较粗糙,只是个toy implementation。主要用来练手和熟悉流程的。 1....利用dlib截取自己的图片和别人的图片 参考写个神经网络，让她认得我(๑•ᴗ•๑)，参考里面的代码截取了200张自己的图片和200张别人的图片，截取的图片宽高为64*64....训练集和验证集划分 训练集：分别取自己和别人前160张图片作为训练集 验证集：分别取自己和别人后40张图片作为验证集 2....face_predict()用于测试 def face_predict(img_path): image = path_to_tensor(img_path) # 给出输入属于各个类别的概率...，这里是二元分类，则该函数会给出输入图像属于0和1的概率各为多少 # result = model.predict(image) # print('result:', result)
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基本相同，结构图例如以下： ? 该结构与普通的卷积神经网络框架的结构很相似。...不同点是，在隐含层，也就是倒数第二层的时候，与Convolutional layer4和Max-pooling layer3相连，鉴于卷积神经网络层数越高感受野越大的特性，这种连接方式能够既考虑局部人脸精细特征...使用Multi-scale Patches的convnet比仅仅使用一个只有整张人脸的patch的效果要好； DeepID自身的分类错误率在40%到60%之间震荡，尽管较高，但DeepID是用来学习特征的...· 实验结论 · 对lambda进行调整，也即对识别信号和验证信号进行平衡，发现lambda在0.05的时候最好。使用LDA中计算类间方差和类内方差的方法进行计算。得到的结果例如以下： ?...，290000张图片； 将DeepID层不仅和第四层和第三层的max-pooling层连接，还连接了第一层和第二层的max-pooling层。
近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。...从平台侧来看，主要涉及：人脸图像特征提取技术、人脸图像匹配与识别技术。 人脸支付技术中涉及的一些关键技术概念和原理 从上述的几项技术中，我们需要首先了解下面的这些关键技术概念和原理。...为什么人脸支付首次需要输入手机号 这其实就是我们人脸识别中的一个经典问题，也就是1:1模式和1:N模式。...在N的规模如果达到比较大的程度时（一般像微信支付宝后台都是亿级用户），识别的准确度会急剧下降，识别的效率也会大受影响。...总结 相信大家看了本文，对人脸支付技术原理和概念有了一个初步的认识和理解。后续我们将展开为大家分别来分享支付宝蜻蜓、微信青蛙以及银联系的人脸支付的具体方案。 ----
Oceanus CDC 同步示例 CDC 的实现原理 通常来讲，CDC 分为主动查询和事件接收两种技术实现模式。...Debezium 工作原理 为什么选 Flink 从上图可以看到，Debezium 官方架构图中，是通过 Kafka Streams 直接实现的 CDC 功能。...，问题更容易解决 Flink 的开源协议允许云厂商进行全托管的深度定制，而 Kafka Streams 只能自行部署和运维 而且 Flink Table / SQL 模块将数据库表和变动记录流（例如 CDC...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...因此可以看到，Debezium 到 Flink 消息的转换逻辑是非常简单和自然的，这也多亏了 Flink 先进的设计理念，很早就提出并实现了 Upsert 数据流和动态数据表之间的映射关系。
然而Elasticsearch要解决的是海量数据的存储和检索问题，海量的数据就意味需要大量的存储空间，如果都使用SSD固态硬盘成本将成为一个很大的问题，这也是制约许多企业和个人使用Elasticsearch...实现原理 1.1 节点异构 传统的Elasticsearch集群中所有节点均采用相同的配置，然而Elasticsearch并没有对节点的规格一致性做要求，换而言之就是每个节点可以是任意规格，当然这样做会导致集群各节点性能不一致...IndexMetaData.INDEX_ROUTING_EXCLUDE_GROUP_SETTING.getKey(), indexMd.excludeFilters()); } } return null; } 2 冷热集群搭建及使用实践...预留空间：为保证集群的正常运行建议预留50%的存储空间 计算资源预估： ES 的计算资源主要消耗在写入和查询过程，而不同业务场景在写入和查询方面的复杂度不同、比重不同，导致计算资源相比存储资源较难评估...再结合ES在6.6推出的索引生命周期管理，使得ES集群在使用性和自动化方面表现出色，真正地解决了用户在性能，存储成本，自动化数据管理等方面的问题。
运行原理 基于VRRP协议的理解 Keepalived 是以 VRRP 协议为实现基础的，VRRP全称Virtual Router Redundancy Protocol，即虚拟路由冗余协议。...keepalived 主要有三个模块，分别是core、check 和 vrrp。core 模块为keepalived的核心，负责主进程的启动、维护以及全局配置文件的加载和解析。...IP 协议理解 以检测 web 服务器为例，Keepalived 从3个层次来检测服务器的状态 Layer3 、Layer4 以及 Layer7 工作在IP/TCP协议栈的IP层，TCP层，及应用层,原理分别如下...priority 和 weight 的设定 主从的优先级初始值priority和变化量weight设置非常关键，配错的话会导致无法进行主从切换。...所以priority和weight值的设定应遵循: abs(MASTER priority - BAKCUP priority) < abs(weight)。
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