一、 快手直播平台的现状 快手的DAU超过2亿,直播日活超过1亿,每天短视频上传量超过1500w。作为世界上领先的直播平台,拥有最大的活跃用户数、每日直播房间数,以及同时在线观众数。...以下通过快手直播技术平台发展的三个阶段,详细介绍快手直播平台的演进之路。 二、 快手直播平台的技术演进 1. 快手直播平台1.0 快手直播平台的1.0着重解决两个短板。...至此,快手基本上所有的方案都是自研的,包括快手源站、KTP、直播/连麦方案等,快手直播平台2.0的使命也完成了。...3、 快手直播平台3.0 接下来介绍的快手直播平台3.0,这个版本的重点则是快手的直播伴侣、转码集群和游戏多码率自适应。...现在快手已经通过技术摆脱了对设备的依赖,通过一个普通iPhone的摄像头或者PC电脑的摄像头,就可以实现对人脸、表情和肢体的识别,做出更多拟人的动作,对二次元以及不愿意露脸的主播有一个比较大的体验提升。
、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。
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(...,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ?...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)。
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:
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。
比如在拍摄短视频时,如果选择了AR换脸特效,可以选取相册中的照片,把相册中的人脸“移植”到AR三维模型上… 之后,一个长着你想要的脸的3D虚拟角色,就诞生了。 像这样: ? 这样: ?...YCNN深度推理学习引擎可以让AR算法优化,在手机端实现运行,还可以帮助对用户的照片进行脸部识别,精准分割出人脸的部分,贴到3D角色的脸上。...值得一提的是,Y-Lab还对快手的视频推荐机制发挥作用力。 一方面,通过视频理解技术,让机器读懂视频的技术,从视频中提取出语义、图形,识别视频中的物体角度、运动、变化,从而进行判断。...AI公司快手 不过,“千人千面”的AI推送已经见怪不怪了。 而且这也只是AI公司快手的森林一叶。 在快手,不仅仅是推送环节,整个短视频的制作、识别、推送过程,都与AI息息相关。...快手方面称,需要更多的AI专家,越多越好… 招聘页面上,从深度学习、推荐技术、搜索技术、计算机视觉、NLP、图形学、语音、三维人脸识别,到音视频算法等,AI方向无一不包,明确而紧迫。
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。...不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等...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。...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
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。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop
分享主题:AI 技术在快手人像美化中的应用 分享嘉宾:黄慧娟,清华大学电子工程系博士,快手 Y-tech 算法专家,从事计算机视觉、视频及图像处理、人像美化等方向的研发工作。...分享摘要:「通过技术理解并创造美,为用户呈现基于现实而又超越现实的理想形象」是快手 Y-tech 人像美化技术团队的使命。我们沉淀了一套完善的人像美化解决方案并落地到了快手的各个产品和业务场景中。...分享摘要:本次分享主要针对手淘中如直播、AR 试妆等特定业务场景下的人脸美颜相关技术,介绍手淘的人脸美颜体系,主要内容包含底层的人脸 2D 关键点算法、人脸 3D 重建算法,以及基于底层算法的人脸美肤、...直播群:识别下方二维码,即可加入本次直播交流群。...如群已超出人数限制,请添加机器之心小助手:syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5,备注「人体」即可加入。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后...(降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。...num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下,保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象
process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了...你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了...99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。...代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法..., num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值
该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。...人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。...人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。...,然后将其转化成 NV21 格式的 Byte 数组,因为我们使用的sdk只能处理 NV21 格式的数据,NV21 格式限制高度不能为奇数; mBitmap = Application.decodeImage...第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!
无论他们用的是硬件多么低配的千元机、百元机,通过快手一系列的AI技术积累和算法优化,普通人也能够体验到基于人脸识别、肢体识别、手势识别、人体分割、AR等技术的魔法表情,享受前沿科技带来的乐趣。...通过多模态融合人脸识别技术、肢体识别技术、手部动作识别三项AI技术的识别结果,该互动装置能够让虚拟3D形象实时复制体验者面部表情、肢体动作、手部动作。...通过人脸关键点识别和人脸表情识别,虚拟形象能跟随体验者实时做出微笑、闭眼、张嘴、吐舌头等50余种细微表情。...通过三维人脸重建技术,恢复出人脸的三维几何信息及人头在世界坐标空间中的姿态,用来精准的驱动人头转动和人脸朝向。 此外,也充分考虑了肢体运动的物理限制,有效规避出现真实人体无法完成的动作。 ?...这一技术也早在两个月前使用在快手APP中,让多个知名短视频动漫IP形象开启直播,跟用户实时互动。
现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。...虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。...二、人脸识别技术的原理 人脸识别是识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。
在一篇关于人脸识别的潜在用途和滥用的博客文章中,微软总裁 Bradford L. Smith 将该技术与受到全面监管的药品和汽车等产品进行了比较,并敦促美国国会展开研究并监督人脸识别技术的使用。...人脸识别系统通常具备严重的缺陷,尤其是难以识别和区分肤色较深的人。...其它需要考虑的范围包括是否要求企业在收集个人图像之前先征求用户同意,以及认为自己被人脸识别系统错误识别的人享有哪些法律权利。...最高法院规定警察在没有许可证或正当理由的情况下不得长期获取手机数据,类似的限制也应该应用到警察对人脸识别技术的使用上,Barry Friedman 称。...人脸识别是目前 AI 领域里应用最广泛的技术之一,但在推广的过程中也引起了越来越多的争议。
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