事情是这样的：话说那日展会临近，“急急国王”老c从京东上搞了个二代身份证读卡器，滴滴的响个没完，我凑过去一问得知BOSS下达紧急指令，这次展会上要为软件登录加上身份证核验和人脸识别两种方式……
FACE-UI 基于前后端分离Web端项目，主要实现了网页版的人脸登录，通过调取前端摄像头拍照，传入后台进行跟数据库人脸库的相似度比对。
利用Python语言、Flask框架、Dlib库、MySQL数据库等工具设计并实现一套基于Web端的刷脸签到系统。
大家下午好，我主要是针对智慧工地履约考勤系统的应用实践跟大家进行一次交流。这次的讲解分六个部分，前沿，产品分析，系统架构，主要技术，功能分析，应用展望。做一款产品肯定有特定的原因：响应交通运输部公路品质工程建设的号召，加强四新技术的应用。我们在小学课本里面学的赵州桥、都江堰，包括今天国家游泳中心，水立方、鸟巢都是典型的品质工程。品质过程当中要求加强四新技术的应用，四新技术包括新材料、新设备、新技术以及新工艺的应用。
大家好，我是小二，今天分享一个 Python 毕业设计项目：学生教师刷脸签到系统。
随着物联网技术的发展，物联网被广泛应用于社会生活中，小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备，业主在小区的活动会被异构设备捕获，产生的数据被存储于各服务商边端系统，或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中，业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录，并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等，由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度，存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据，这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。
如今，数字化校园正逐渐在向校园智慧化转变，人脸识别、大数据、云计算等智能技术在校园场景逐步落地应用。智慧班牌，是其中的智能终端设备应用，那如何加深校园智慧化进程？
一是这几天确实比较忙，工作是饭碗，不能砸了吧，不然康哥吃啥，孩子的奶粉又得买了。靠工资肯定不够奶粉啊，还得有自己的一些其他项目，您说对吧，另外还在总结《SpringBoot2.x企业实战教程》，这本电子书从入门到实战项目，总共20章，此处就不具体说了，等写完之后，再来吹吧。总之最近有点忙。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
Sensory TrulySecure人声和面部生物识别技术(face and voice biometrics)为用户带来极大的便利性，同时为用户在COVID-19新常态期间带来新价值 - 用户带口罩仍可正常识别，而且可以识别咳嗽和打喷嚏(cough and sneezes)。
之前的文章中，我们写过关于《Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别》的文章，并且附带了源码(老版本：基于Spring、jdbc、jsp、json、https、mysql、tocmat等实现)，有兴趣的同学，可以点击阅读。
随着手机功能越来越酷炫，支付方式越来越丰富，法大大电子合同线上签约姿势也与时俱进，提供了多种签署方式可供用户选择，随心切换。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
上一篇小优分享了《没有任何文档，WEB接口压力测试怎么做？》，但对应一些零售电商、直播类的应用，其关联的小程序有很高的使用频率，小程序的压测也必不可少。那么，今天我们继续聊聊：在没有任何文档的前提下，小程序的压力测试该怎么做？
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-三体云动 ---- 刚刚结束的五一假期，全国共计接待国内游客1.15亿人次，实现国内旅游收入475.6亿元，第三产业正在逐步复苏。随着北京体育健身场所有序开放，意味着全国的体育健身场所基本已全部恢复营业。 过去3个月，三体云动持续加大研发力度，不仅更新了SaaS系统功能，还增加了AIoT产品的新功能，不仅解决了广大线下场馆复工后面临的问题，还为场馆运营提高效率，提升用户体验。 教练可帮会员约课啦！ 三体云管家App最近上线了独立代预约功能，如果会员想健身，但没
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来，他不愿意录入真实人脸信息，作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
先简单聊点众所周知的，什么是双因素认证？ 借用百科的描述： 双因素认证是一种采用时间同步技术的系统，采用了基于时间、事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码。每个动态密码卡都有一个唯一的密钥，该密钥同时存放在服务器端，每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥，同样的随机参数（时间、事件）和同样的算法计算了认证的动态密码，从而确保密码的一致性，从而实现了用户的认证。因每次认证时的随机参数不同，所以每次产生的动态密码也不同。由于每次计算时参数的随机性保证了每次密码的不可预测性，从而在最基本的
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下，演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化，已经成为了一个必然的趋势。目前，对于国内很多机构都采取人工排班的方式，这样不仅浪费人力，增加成本，而且很容易出现各种错误。本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。
达到目的的手段有很多种，也许存在优劣之分，我只是选择了其中一种我认为好玩的方式。人脸识别校验状态存储在服务端，因此即使通过该种方法绕过客户端人脸识别，由于并未获得合法session，因此无任何危害，仅做为IOS逆向学习思路。
用户身份认证与管理，可以说是每个开发者在搭建项目时，难以规避的主要业务模块。因涉及到信息验证、数据安全、权限管理等多个开发环节，使得该模块在项目被称为地基般的存在。一般在早期开发项目时，技术圈内没有比较成熟的开发框架与第三方 SDK，因此时常需要手写一整套用户登录认证系统。
随着科技越来越发达，手机，平板越来越被大众接受，逐步成为必需品。手机、平板这类移动端的产品，和PC机相比，携带确实方便很多，而且功能也越来越和PC电脑接近，唯一美中不足的是硬盘容量。现在一部电影或电视剧，画质越来越高，导致所占空间很大。一个平板或手机，通常只能放几部电影或电视剧 如果在局域网中，将电影、电视剧存放到PC电脑上，使用手机播放，这样是不是更方便，而且只要在同一局域网内，随时可以播放 这个想法实现起来并不复杂，下面来看详细步骤 步骤1：文件共享。即将PC电脑上的某一文件夹，共享出来
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
“人脸识别”作为人工智能的应用之一，近些年随着技术发展，已逐步渗透到日常生活的方方面面。
金融盾中首要的任务是证书申请，证书申请涉及到银行系统、CA机构、RA机构等等，不管是PC时代还是移动互联网时代，银行系统、CA、RA后台服务系统基本一致。我们今天来简要介绍下RA系统。 RA系统直
今年早些时候，苹果联合微软和谷歌发布声明，将扩大对 FIDO 标准的支持，加速推广无密码登录。所谓无密码登录，就是采用生物识别、USB 硬件密钥等方式来替代密码进行网络认证。听起来还是摸不着头脑？其实你很可能每天都在用。举例来说，各种手机 APP 使用的指纹验证登录方式，就属于无密码登录。
最近在忙和第三方厂商的接口对接，正好趁热打铁，梳理下我在调用第三方和为第三方提供接口时的流程及常见问题的解决方案，事不宜迟，我们直接开始！
在沉寂了一段时间后，官方终于出大招了，迟迟未发布的PC端功能，也发布了。官方自带一套模板，而且这次更新同步的文档也更新了，这样就方便学习啦。
“员工刷脸考勤”系统，采用python语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像头里有多张人脸改怎么处理。扩展要求是导出每日的考勤表，可以拆分为两个部分，一个是存储考勤信息，一个是展示考勤信息。
随着社会经济和科学技术的飞速发展，人们的生活变得更加智能化、科学化。信息安全逐渐引起人们的关注，信息的应用不断进入人们的视野。普通的身份识别方式并不能有效保证信息安全。生物识别技术以其稳定性、独特性和高效性逐渐成为人们广泛关注和研究的对象。常见的生物识别技术有很多，比如虹膜、指纹、人脸等。其中，人脸识别技术正逐渐走向成熟。这一发展使得利用人脸识别技术进行身份识别和认证成为一种新的识别发展趋势。此前，人脸识别技术的应用主要应用于安防、金融等领域，而现在人脸识别技术无处不在。仔细观察可以发现，刷脸设备应用到生活的方方面面，如高铁站刷脸验票机、商业店铺刷脸缴费机、宿舍刷脸门禁系统等。
在最近推出的 iPhone X 中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即 TouchID：FaceID。
旭帆科技AI智能分析网关可提供海量算法供应，涵盖目标监测、分析、抓拍、动作分析、AI识别等，可应用于各行各业的视觉场景中。同时针对小众化场景可快速定制AI算法，主动适配大厂近百款芯片，打通云/边/端灵活部署，算法一键下发，即装即用。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
WMWS（Wincom Monitoring Web System）是稳控科技专门为终端客户开发的在线监测管理系统，基于
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
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