首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OpenCV人脸别的原理 .

现在你已经得到一张人脸,你可以使用那张人脸图片进行人脸识别。...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。...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。...第一个特征脸是最主要的脸部区别,第二个特征脸是第二重要的脸部区别,等……直到你有了大约50张代表大多数训练集图片的区别的特征脸。...,特征值 识别的过程 1.

1.1K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    人脸别的可解释性

    作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。...自然深度学习中的很重要领域人脸别的可解释性也是一个很大的挑战,当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释,然而,缺乏网络比较和量化可解释结果的真相,尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙...论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点,分别如下所示 XFR baseline:作者基于五种网络注意力算法为XFR(人脸别的可解释性)提供了baseline,并在三个用于人脸别的公开深度卷积网络上进行了评估...模型介绍 人脸别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。...人脸别的修复数据集 构建图像修复数据集的一个关键挑战是要确修复后的图片与原图片表示的是不同的身份。大多数修复的图像在相似性上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。

    2.5K20

    人脸到底是怎样识别的

    活体鉴别: 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片...所以,特征脸的人脸识别方法具有方便实现,并且可以做到速度更快,以及对正面人脸图像的识别率相当高等优点。...,但是,其识别率也并不算高。...基于几何特征的方法符合人们对人脸特征的认识,另外,每幅人脸只存储一个特征,所以占用的空间比较小; 同时,这种方法对光照引起的变化并不会降低其识别率,而且特征模板的匹配和识别率比较高。...将图像变换到另一个空间后,同一个类别的图像会聚到一起,不同类别的图像会聚力比较远,在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分,变换到另一个空间,就可以很好的把他们分开了。

    2.6K30

    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。...基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。...① 边缘和形状特征:人脸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...对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸

    1.2K20

    Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%

    现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据库已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据库的总结: 现在在中国做人脸别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...主要公司的研究方向和现状如下: 汉王科技:汉王科技主要是做人脸别的身份验证,主要用在门禁系统、考勤系统等等。...科大讯飞:科大讯飞在中国香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下,开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face, 该技术在LFW上的识别率为98.52%,目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了...人脸校准(face alignment): 对检测到的人脸进行姿态的校正,使其人脸尽可能的”正”,通过校正可以提高人脸别的精度。

    5.5K40

    Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%

    现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据库已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据库的总结: 现在在中国做人脸别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...主要公司的研究方向和现状如下: 汉王科技:汉王科技主要是做人脸别的身份验证,主要用在门禁系统、考勤系统等等。...科大讯飞:科大讯飞在中国香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下,开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face, 该技术在LFW上的识别率为98.52%,目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了...人脸校准(face alignment): 对检测到的人脸进行姿态的校正,使其人脸尽可能的”正”,通过校正可以提高人脸别的精度。

    4.5K70

    基于Python的人脸识别库,离线识别率高达99.38%!

    -欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。...该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别!...1.找出下面图片中所有的人脸: import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations...也可以用它来做一些「蠢事」,比如美图: 识别图片中的人脸 import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file(

    1.3K80

    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。...基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。...,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...对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。...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。

    1.2K50

    中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

    主要考量两张人脸照片为同一个人时,系统判断成功并予以通过的概率,越大越好; 错误接受率,也叫误率。主要考量两张人脸照片不是同一个人时,系统错误的判断为同一人的概率,越小越好。...一个性能指标是: 比对速度,即两张人脸图片比对所花的时间。 总的来说,银行一般会要求将误率控制到万分之一以下,通过率必须达到 90% 以上,比对速度控制到 1 秒以内。...经过计算机人脸识别与人的对比,变化较小的 95% 的人与身份证照人脸进行比对,计算机识别率 99.5%,人眼识别率 91% 左右。...11、在很多实际应用中,人脸别的准确率并不高,目前还有哪些困难和挑战需要解决? 答:人脸识别是一个比较复杂的系统,由很多的人脸处理模块组成。...2、目前国内很多人脸识别公司的核心算法在一定情况下依赖中国香港中文大学汤晓鸥教授的算法,而不去自己独立做,这会对整个人脸别的发展产生什么影响?

    2.1K60

    金融级别的人脸识别支付?

    这样重大的事情,安智客急不可耐地想进行学习了解,这里有三个关键词:安全、人脸识别、支付,安全是整体的安全方案,达到金融级别的安全,人脸识别是指包括算法在内的软硬件,支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付...最新版《iOS 11安全白皮书》中描述了人脸别的安全: 原深感摄像头会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行人脸ID验证时自动查找您的脸部。...也就是说IFAA这一金融级别的人脸识别安全方案首先是在学习追平苹果,在Android上用TEE+SE的安全基础安全设施保证,并通过IFAA方案整合了安卓生态一起协作完成的。...什么是金融级别的人脸识别支付? 首先从各种人脸识别安全标准中去了解什么是金融级别?...对于人脸识别安全来说,类似某些设备厂商常常宣称其设备是电信级设备,意指设备高可靠性一样,对于安全,我们知道金融级别的安全意味着高安全。

    3.2K20

    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。...基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。...① 边缘和形状特征:人脸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...对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸

    1.3K20

    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。...① 边缘和形状特征:人脸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...对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。...■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

    1.7K120

    Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%

    现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据库已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据库的总结: 现在在中国做人脸别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...主要公司的研究方向和现状如下: 汉王科技:汉王科技主要是做人脸别的身份验证,主要用在门禁系统、考勤系统等等。...科大讯飞:科大讯飞在中国香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下,开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face, 该技术在LFW上的识别率为98.52%,目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了...人脸校准(face alignment): 对检测到的人脸进行姿态的校正,使其人脸尽可能的”正”,通过校正可以提高人脸别的精度。

    2.5K90

    Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%

    现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据库已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据库的总结: 现在在中国做人脸别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...主要公司的研究方向和现状如下: 汉王科技:汉王科技主要是做人脸别的身份验证,主要用在门禁系统、考勤系统等等。...科大讯飞:科大讯飞在中国香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下,开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face, 该技术在LFW上的识别率为98.52%,目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了...人脸校准(face alignment): 对检测到的人脸进行姿态的校正,使其人脸尽可能的”正”,通过校正可以提高人脸别的精度。

    3K60

    浅谈FRVT人脸识别测评

    人脸别的测试集很多,大致发展脉络是从受控环境向无约束环境发展。...比如,有些算法宣称在LFW上达到了99.8%的识别率,但在实际的监控环境中表现非常差。...FNMR(拒率,就是把应该相互匹配成功人脸当成不匹配的人脸),FMR(误率,就是把不应该匹配成功人脸当成匹配成功人脸)。是不是很绕口?...在实际系统中,拒绝识别(FNMR)和错误识别(FMR)代价往往不太一样,比如金融领域的人脸识别,误会是一个很严重的事故(想像一下,如果ATM依靠刷脸取款,无需其他信息验证,如果有人和你长的非常像,则很有可能会进入你的账户取款...所以当给出一定的测试集时候,如果只统计识别率,并不能全面反映一个算法性能。通常反映算法性能可以调节算法阈值,得到不同拒率和误率,然后画出拒和误识相关曲线(即ROC曲线)。

    1.5K20
    领券