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...print('稍等三秒进入下一个') time.sleep(3) 总结 至此,当我们运行该代码,把脸凑到摄像头前,舵机自动开门,把脸移开则舵机自动关门,智能门禁系统就做好啦
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用,未考虑生产环境,后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 发送暗号:门禁管理 就能获取 。 还能拉入Python读者交流群 。
前面发布了人脸识别门禁系统的系列视频教程,现在补上图文版,方便查看指令和代码,这篇文章也是对之前的文章的更新与完善。...本系统中树莓派调用百度智能云人脸识别API,实现人脸识别门禁,主要分为三个模块来实现: ? 一、人脸识别API的注册于人脸库管理 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用, ?...再继续安装当前的API, sudo python3 setup.py install 2.4 测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行 可以直接在...通过控制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派的人脸识别已经能正常工作了。...至此 ,智能门禁系统就做好啦!
人脸识别门禁系统,可以防止陌生人尾随进入园区,大大降低了该风险。通过前端设备的识别,进行人脸与后台系统1对1的比对,比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统,那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统,实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作,因为本软件没有连接硬件,只是为了实现人脸识别的部分,所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...包括在语音识别、辅助决策、自动驾驶等很多方面都有很多显著的研究成果。深度学习技术在自动视频识别领域、安防领域都得到了非常好的应用。与语音智能识别技术相比较,视频图像的及技术相对更加复杂一些。...这种技术是可以对有限范围的物体进行预先识别。就像,对于人脸的识别检测,正常只能识别图像的人脸存在,但是对于其他物体则无能为力,无法识别。
DDD领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> Alan 2022-5-18 19:05 (答疑中的图)关于这里的执行者,是员工,还是时间,有个停车场的车牌识别抬杆碰到类似问题...,这里说员工不贡献领域逻辑,不完全对,系统执行员是时间可能不对,从现象看,好像人没做什么,如果员工刷的是门禁卡,执行者是人,这个大家应该认知一致,但人走过去,如果门禁没开,提示要近一点,人戴了眼镜,系统提示要取下眼镜...,这里需要人的配合,在人脑里是有封装领域逻辑的,把人脸当作一个"卡", 员工提交了卡,系统作出了响应,是不是执行者是员工更合理,停车场的案例,把司机作为执行者。 ...[202205升级知识讲解]23套UML+EA和StarUML的建模示范视频-全程字幕 6月9-12晚网络软件需求设计方法学全程实例剖析公开课 《软件方法》书中自测题-题目全文+分卷自测(1-8章)
目录 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 2 人脸识别的基本过程 2.1 dlib 库的安装与实例解析 2.2 face_recognition 库的安装与实例解析 2.2.1 load_image_file...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...; 人脸对齐 alignment,这一步主要是通过投影几何变换出一张标准脸; 人脸识别,这一步就是在对挤的人脸图像上提取 128 维的特征向量,根据特征向量间的距离来进行判断识别。...python 中最常用的人脸识别库是基于 C++ 开发的 dlib 库。...整理人脸识别监控系统主要功能: 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比,识别哪些是已知人员,哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存
、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...Mat video 中 HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像 index=HighGui.waitKey...: 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。
项目介绍 基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理,并额外加入宿舍管理、水电费管理...Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用,未考虑生产环境,后续开发随心。...前端-摄像头端 源码文件获取 公众号后台回复:门禁管理 就能获取
作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章,介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段:人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类,在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...论文研究VGG与GoogleNet用于人脸识别的效果,论文在VGG和GooLeNet的基础上进行构建合适的结构,使得方便人脸识别。
前言 前段时间有同学在DotNetGuide技术社区交流群提问:.NET做人脸识别功能有什么好的解决方案推荐的吗?...今天大姚给大家推荐2款.NET开源、免费、跨平台、使用简单的人脸识别库,希望可以帮助到有需要的同学。...人脸识别应用场景 现如今人脸识别应用场景比较广泛如:安防监控、人脸门禁系统、考勤管理、人脸支付等。...ViewFaceCore 一个.NET开源的(MIT License)、免费的、跨平台的、使用简单的离线人脸识别库(一个基于SeetaFace6 的 .NET 人脸识别解决方案)。...开源地址:https://github.com/ViewFaceCore/ViewFaceCore C#开源跨平台使用简单的离线人脸识别库 C#集成ViewFaceCore人脸检测识别库 FaceRecognitionDotNet
能门禁系统解决方案 案例介绍 基于ibeacon、蓝牙、APP等技术,为工业园区、商业楼宇、住宅小区等各种物业类型自主开发的门禁控制云平台管理系统。...实现了从感知层到接口层到应用层的端到端智能门禁解决方案。 ---- 拓扑结构图 应用中移物联网OneNET平台,保障门禁终端通过多种方式连接后台服务,高效稳定运行。...同时利用beacon定位门禁位置,可以保障在门附近开启门禁,增强安全性。 ---- 产品介绍 面向住宅小区、企业、园区、酒店、公寓等各种领域,通过APP实现无需操作自动开门,记录所有出入事件。...门禁权限分配到指定人员;出入门记录一览无余。对管理员进行权限分配,实现企业多级管理。 企业、小区无需自建平台,通过WEB访问云平台,登录账号即可实现对物业范围内的门禁、人员、考勤等做统一管理。...---- 门禁APP 通过门禁APP实现访客管理、企业OA、考勤、门禁、一卡通消费等多种功能,取代实体卡彻底实现移动化办公,便捷高效。 更多解决方案:159-9952-0386
作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章,接着第三篇文章,继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...SphereFace : SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一,提出A-Softmax Loss使人脸识别达到不错的效果。...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述,人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成,下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法,视频人脸跟踪的概念与方法。
一、行业背景学校安全建设程度不深,目前在平安校园项目建设中,校门安全建设虽多,仍存在以下问题:1)设备覆盖率低:学校基本上没有安装校园门禁考勤设备;2)设备老化:部分学校只安装了通道式考勤,无法支撑校园目前的精细化管理...二、解决方案1、系统组成1)校园安全通道系统由人员侦测、RFID技术、人脸抓拍视频监控、测温、门禁控制、报警输出、视频输出等模块组成。各模块相互协作,可对校园的出入实现智能化、高效化管理。...三、功能特点1、出入管理系统1)双向进出,自动识别方向每路通道均可双向出入,人员通过时,系统会自动识别进出方向。...5)人脸抓拍/考勤将经过出入口通道的学生人脸进行抓拍,上传到服务器人脸库进行人脸比对、并识别人脸,实现人脸考勤;将比对出的人脸信息进行综合数据汇总(如入校/离校时间、测温温度等)并推送给家长,保持信息同步...5)系统兼容性强门禁系统、考勤系统、访客系统等系统可无缝对接,实现校园“物联化”的联动管理。
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...类似地,Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据,训练更简单,推理所需要的参数也更少。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时,我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中,这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到,如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧,将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率,但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中,研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。
在一些场景中,需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪,因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。...左边一列为原始序列;右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样,在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前,先了解该领域常用的一些数据集。...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致,利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。...总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...后面的1篇专栏将会围绕近几年基于视频的人脸表情识别论文介绍主流的基于深度学习的方法实现。 有三AI秋季划-人脸图像组 ?
前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。...案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸。...: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 import os # 保存好的视频检测人脸并截图...cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier...(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml") # 识别出人脸后要画的边框的颜色,RGB格式, color是一个不可增删的数组
问题描述: 人脸检测解决的问题为给定一张图片,输出图片中人脸的位置,即使用方框框住人脸,输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...,再对人脸候选区域进行人脸识别和矩形框坐标回归,该过程分为两个步骤。...如下图所示: 第三阶段:与第二阶段类似,最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类(是人脸或不是)。...,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作。...,下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法,即通过深度学习提取人脸特征,通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。
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)。
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。
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:
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