作者:汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年,不仅在技术方面有很好的积累,而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员,在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现:不管是“从图中找到人脸的位置”,或是“识别出这个人脸对应的身份”,亦或是其他,大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此,笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念,主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解,方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输
2、opencv使用人脸识别过程中,需要引入haarcascade_frontalface_alt2.xml文件,如果放在项目的lib文件中,在打包的过程中能够打到包里,但是在动态引用的过程中,由于jar包中文件的引用出现混乱路径的情况,找不到文件。找到一个折中的办法,haarcascade_frontalface_alt2.xml文件放到固定目录下,再引用的时候,只需要读取固定的路径即可。
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
目前TSINGSEE青犀视频正在对不同AI设备的功能进行对接测试,本文分享一下大华AI设备以通道或者库为对象布控的流程。
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示:
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
大家学习OpenCV过程中可能最想知道的就是从哪里可以找到好的学习资料,今天就介绍一位多年计算机视觉与机器学习开发经验的博士,知名技术作者、写过超过1000+篇的OpenCV技术文章,通俗易懂,堪称OpenCV神人-Satya Mallick,他也是知名网站learnopencv的主人与唯一作者。怎么形容他都不为过,可以说是OpenCV案例代码大全、里面有很多很有参考价值的代码片段与学习案例,无论是初学者还是有经验的OpenCV开发者,看完之后都会从中受益。前提是认真看代码,如果还读不懂代码,建议先补一波基础知识比较好。什么也不多说啦!神人全部教程与源码的github地址如下:
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口,我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢?
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 它的结构如下图所示: 1 Input Imag
人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务,这里优先总结功能相对齐全的开源项目,再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目,忽略了仅提供SDK的。
在角色扮演游戏(RPG)中,如现代经典犯罪游戏侠盗猎车手,许多玩家是根据自己的形象来塑造游戏中的角色。但是现在的内置字符定制系统越来越复杂,它们可能需要手动调整数十个甚至数百个参数,要花费几个小时才能完成。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域,具有丰富的应用场景和商业化价值,全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
GTA 新出的游戏预告片看了吗?据说,这个预告片已经破了三项吉尼斯世界纪录,观看次数已经破亿。
6月29日,音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题,针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析,为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用,以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
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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。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
OpenCV4.0深度神经网络模块,支持openface模型的导入,提取人脸的128特征向量,进行相似度比对,实现人脸识别。Openface模型的详细信息看这里
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域,通过对人脸图像或视频进行分析和比对,实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤,它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样,想进行人脸判断,首先要有脸, 只要能靠确定人脸的位置,那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展,已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子,为该技术骄傲自豪。在丰
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型,它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出,而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征,这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法,FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间,在任何一种情况下,您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能,它们模仿人类行为的能力似乎也在增加,而人脸检测就是人工智能的进步之一。
首先祝大家七夕情人节愉快,能和喜欢的人度过浪漫的一天,也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣,一起度过一年一次的中国情人节,若还处于单身的同学,希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他(她)!
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
current_frame = self.br.imgmsg_to_cv2(data, "rgb8")
首先,我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。
我们在以往的UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作,来完成UI方面的自动化测试,但是在地图业务测试中,这种方式是无法完成的,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的,比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度,但通过图像识别也是一个不错的思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
支持使用SDXL模型和一定的选项直接生成高清大图,不再需要上传模板,需要16GB显存
4 月 7 日,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)发布了 RealSafe 人工智能安全平台,随之推出的测试结果令人惊讶:通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示,基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
「 对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
肖战发型适配教程来啦!说到肖战,让人不得不想到他可盐可甜的颜值,肖战的《陈情令》使得他爆红了一把,也有不少人因此成为了肖战的迷妹。的确,从外形上看的话,也算是实打实的帅哥了;那么,长得这么帅,有没有什么秘诀呢?很多人不知道看似随随便便站在那就很吸睛的肖战,不同的发型又给人完全不同的感觉。 📷 今天之后你就不用再去找 📷 老师设计发型了,本篇博文就教你基于 “ 📷 换脸技术” 换肖战几款他常见的发型,快来看看你最适合哪一款叭~~~ 目录 1 导入库 2 从图像中找人脸 3 换脸 4 运行结
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV中的模板匹配 OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行! 主要思想 主要是基于NCC实现的像素相似度计算,这个OpenCV官方的模板匹配也有这中方式像素相似度
前文提到了OpenCV自带的人脸分类器,虽然准确度一般,但是含着泪也要把工作做完,巧了,OpenCV还提供了三种人脸识别算法(Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH),这几种算法各有各的特点,识别率也一般。
说到这个技术,很多人可能很陌生,但是当提到 AI 人脸识别,AI 换脸,AI 算命,人脸美化等技术,相信都不陌生了。
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
摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别;可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下:
6月初北京的疫情响应已经降到了三级,没想到中旬时疫情又卷土重来,每天都有10~30个确诊病例的新增,按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制,疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下,疫情有一两个月就结束了,使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了,疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序:一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了,另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序,这个重任当然就落到了我们开发部上,虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
By: CaesarChang Email: root121toor@gmail.com
hello!大家好,本次作品名为AI早安机器人,是一款新型交互式打卡机,我们在实现人脸识别的基础上增加了打印机功能,同时实现云端对管理者手机进行手机的数据传输,让管理者实时知道员工的到位情况,同时模块化设计使得作品极具可塑性,可以简单修改应用于其他场景,如电影院的智能取票,会议室的人员到达情况。。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分,当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多,而照片又以人像为主,所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里,自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多:如相机中嵌入人脸检测,拍照时实时将人脸标注出来;又比如一些相册应用,能根据人脸识别进行照片分类;再比如支付宝的扫脸登录,将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础,检测指将人脸定位出来,找到人脸所在位置,而识别则是匹配出这个人脸是谁,不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型(ASM),它是一种基于点分布模型(PDM)的算法,通过全局和局部的形状约束条件,利用最小二乘法拟合出人脸形状,同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
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