今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
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。
更多的时候，它是方便了我们的生活，足不出户，就可以实现各种 APP 的实名认证，信息审核。
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
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。
2017年，人工智能技术取得了显著的发展。机器人、芯片、VR、人脸识别、自动驾驶、机器学习、车联网和智能音箱成为2017年人工智能领域的十大热门技术。这些技术有望在未来几年内实现广泛应用。
什么，只要一行代码就能搞定人脸识别？当然是假的啦。 虽然不能一行就搞定，依靠python强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更远。 face-r
人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
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众所周知，dlib是人脸识别的利器，被广泛应用于行为检测、安防工程、表情分析等，甚至还有学术界的前沿老师将这一技术用于上课点名，这一异想天开的想法又很快在工业界开枝散叶，落地生花，因为，越来越多的公司开始用大门口的摄像仪+内置的人脸识别算法实现员工的上下班打卡了！这样相比之下，以前的指纹信息真的是太单薄了，人脸识别的检测效果，是像素级的，更是毛孔级的！
这两天被朋友圈里@微信官方要求戴帽的消息刷屏了，会玩的都悄咪咪地用美图秀秀一类的app给自己头像p一顶然后可高兴地表示“哎呀好神奇hhhh”，呆萌的当然就一直等啊等。作为一名坚信“用技术解决需求”的萌新，在这个无聊的周末尝试用python来搞一波事情。 主要思路 准备两张图，一张头像，一张帽子。先祭出人脸识别定位头像中的人脸，给出人脸像素坐标；再根据这个坐标确定帽子放置的坐标；最后将两张图片拼接后输出。（需要注意的是，帽子是不规则图像，除了主体外背景应该是透明的，因此必须是四通道png格式）。gakki酱亲
其实浏览器中的人脸识别 API 已经发布有一段时间了，从Chrome 70 版本以上就有了。其中包括了人脸，文本或 QR 码的识别，基本上覆盖了当前互联网应用的大部分场景。
最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。
在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
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
what？你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 tracking.js
之前已经介绍过人脸识别的基础概念，以及基于opencv的实现方式，今天，我们使用dlib来提取128维的人脸嵌入，并使用k临近值方法来实现人脸识别。
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
之前实践了下face++在线人脸识别版本，这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料，本人只是做个搬运工，对其中的一些内容进行搬运，对其中一些例子进行实现。
dlib 库需要单独安装，dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。
日前，在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五，实现200毫秒内快速完成人脸比对，并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。参加MegaFace挑战的还有腾讯等公司的AI团队。
前段时间很多用户咨询我们TSINGSEE青犀视频全线产品能否实现人脸识别，那时候对人脸识别的研究我们也才处于起步状态，目前我们在EasyCVR视频上云网关上已经开始搭建的人脸识别的环境，本文就和大家分享一下。
对于这个需求，大家的第一反应可能是 PS，但 PS 用来干这件事情我觉得太“重”了，有没有更轻便的办法来实现呢？
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
人脸识别很难吗？ -- Kangvcar 本文导航 ◈ 环境要求00% ◈ 环境搭建03% ◈ 实现人脸识别19% ◈ 示例一（1 行命令实现人脸识别）：19% ◈ 示例二（识别图片中的所有人脸并显示
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的人脸识别功能，因为刚开始码字不知道写点什么，就简单弄了个人脸识别的Demo。
它的身影随处可见，刷脸支付，信息审核，监控搜索等，除了这些常规操作，还可以对视频里的特定人物进行打码。
人工智能时代快速来临，其中人脸识别是当前比较热门的技术，在国内也越来越多的运用，例如刷脸打卡，刷脸APP，身份识别，人脸门禁等。当前的人脸识别技术分为WEBAPI和SDK调用两种方式，WEBAPI需要实时联网，SDK调用可以离线使用。
但是如果要详细介绍的话，那这个故事得从opencv的那个夏天说起，对于python小白来说，门槛有点高。所以行哥今天先给大家介绍一个几秒就可以上手的人脸识别案例，下次行哥再深入通过原理来介绍
其中所使用到的训练参数数据下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
最近都在讨论工作摸鱼，网易云音乐也出了合理摸鱼时间表，今天给大家推荐如何用python实现摸鱼~码住呦！
通过调用第三方人脸识别api，按照指定格式上传图片及必要的参数，然后api进行云端识别，
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别，通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析，按照设定存储规则存储所需的图片。随着视频摄像头的高清化以及应用场景的海量增长，对监控系统视频信号的存储带来巨大的挑战，存储空间永远都是不够用的，同时对视频信号的利用也带来很大困难，导致大量视频信号存而不用。
远程在家办公的第N天，快要闲出屁了，今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。
在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值的提取，所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制，当然人脸框的数据可能会有多个。
近日，在腾讯优图实验室、腾讯图灵盾安全、腾讯云牌照资质团队支持下，腾讯云慧眼人脸核身（V3.0）顺利通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心安全检测（以下简称“检测中心”）。
人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！
一位做房产中介的大姐，近期帮一个楼盘介绍了客户，按照工作的约定，本是可以拿到相应佣金。
Python 凭借语法的易学性，代码的简洁性以及类库的丰富性，赢得了众多开发者的喜爱。下面我们来看看，用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能
是不是觉得不可思议，js已经强大到这个地步？ 是的，js日新月异，它在不断的进步。只要稍不留神，那我们都只能望尘莫及了。
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 图像识别有很多细分领域，人脸识别是发展得相对成熟的一个分支。人脸识别技术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，本质上属于“风险控制”，主要被应用于风控要求很高的
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性，就像最新的Apple Iphone一样，允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做！，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
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