人脸识别是一种基于人脸图像或视频进行身份验证和识别的技术。它通过分析人脸的特征点、纹理和形状等信息,将其与事先存储的人脸模板进行比对,从而确定身份或者找到匹配的人脸。
人脸识别技术具有以下优势:
在腾讯云中,推荐使用人脸识别相关的产品和服务:
总之,人脸识别技术在云计算领域具有广泛的应用前景,腾讯云提供了一系列相关的产品和服务,可以满足不同场景下的需求。
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我们经常看到与一些网站,比如支付宝,只需要刷脸就可以登录成功。只要我们开启了刷脸支付的功能,之后就可以支付了。那么现在我们也想做一个简单的这种功能,比如说我们的毕设,我们想做一个打卡功能,每天只有刷脸才可以打卡。那么这个咋做呢?这个时候就需要OpenCV了。
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术,所谓“颜值”,基于什么标准来评判高低呢?既然是个“数值”,那到底能不能“测量”一下?
特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像(虽然是25个不同人的人脸的图像,但是看着怎么不像呢,难道我有脸盲症么),如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量(是的,没错,一个像素一个像素的排成一行就好了,至于是横着还是竖着获取原图像的像素,随你自己,只要前后统一就可以),然后把这M个向量放到一个集合S里,如下式所示。
https://blog.csdn.net/qq_30310799/article/details/80829930 本文章有circle函数的介绍
由于各种姿势,照明和遮挡,在不受限制的环境中进行人脸检测和对齐具有挑战性。 最近的研究表明,深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的性能。 在本文中,我们提出了一个深层级联的多任务框架,该框架利用它们之间的固有关联性来提高其性能。 特别是,我们的框架采用了三级精心设计的深层卷积网络的级联结构,这些网络以粗糙到精细的方式预测面部和界标的位置。 此外,在学习过程中,我们提出了一种新的在线硬样本挖掘策略,该策略可以自动提高性能,而无需手动选择样本。 我们的方法在具有挑战性的FDDB和WIDER FACE基准用于面部检测,以及AFLW基准用于面部对准方面,具有比最新技术更高的准确性,同时保持了实时性能。
在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重,构造出一个准确率较高的f(x)函数,给定一张照片则可以获取到特征值,进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
亮眼的效果能够扫去用户面容的疲惫与倦意,是对眼睛进行重塑与编辑的一个重要维度,本文讨论了美容算法中亮眼的一种实现方式。
当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热,正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书:
我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱,之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》),但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用,对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用,目前最广泛应用和接受的还是人脸识别,所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
安防视频云服务平台EasyCVR作为一套较为成熟稳定的视频分发平台,不需要对现有监控架构做调整,支持CDN推流,灵活适应原有架构;且按需灵活扩展、收缩资源,免去了插件安装、浏览器限定等条件,实现了无插件、多平台自由观看回放。
从这里开始,我会不定期的更新一些人脸识别的有趣算法和小demo算法,源码也会开放出来,自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴,无论是从源码角度,还是从原理角度,我说清楚了,对在看的你有帮助就是我最大的幸福。
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集,并实现了一个高效的分布式采样算法,兼顾模型准确率和训练效率,只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数,尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而,飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近,格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
作者简介:atilazhang(张子鋆),天天P图 iOS 工程师 使用常规的三角贴合的方式给唇部上色,在大多数情况下都表现良好。但是在唇部形态较之正常形态发生较大变化时,比如在嘟嘴,张嘴与抿嘴的场
内容一览:本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集,涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。
【新智元导读】旷视宣布成立上海研究院,由前MSRA资深研究员危夷晨担任负责人。从西雅图、南京、成都到如今的上海,旷视人才招揽计划全面铺开。是什么吸引危夷晨离开供职12年的微软?他将如何带领旷视上海研究院?
AI 写代码想必很多人都体验过了,使用 AI 编程工具是一个大趋势,越早学会使用 AI 辅助你写代码,你的效率也会越高。
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分,点头,哈欠,眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文,他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法,先对嘴巴进行粗定位,然后对嘴巴区域进行Harris角点检测,利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为:准确的张口度;头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点:角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》; 《人脸识别源码运行指南》(小编附在文末) 前段时间对人脸检测进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)(http://www.jianshu.com/p/504c081d7397)但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自
在WiderFace数据集上的实验结果表明,YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Medium和Hard子集上都能达到最先进的性能,超过了特定设计的人脸检测器。 Github地址:https://www.github.com/deepcam-cn/yolov5-face
文章目录 1前言 2 如何选题 2.1 不要给自己挖坑 2.2 难度把控 2.3 如何命名题目 3 单片机 嵌入式 选题大全 3.1 嵌入式方向 3.2 算法方向 3.3 移动通信方向 3.4 学长作品展示 4 最后 ---- 1前言 🥇 近期不少学弟学妹询问学长关于单片机和嵌入式相关的毕设选题,学长特意写下这篇文章以作回应! 以下是学长亲手整理的物联网相关的毕业设计选题,都是经过学长精心审核的题目,适合作为毕设,难度不高,工作量达标,对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 学长整理的题目标准: 相对容
An original face anti-spoofing approach using partial convolutional neural network
和传统的方法结构类似,只是使用了VGG进行特征提取,通过CNN网络端到端学习anti-spoofing的表示空间
图像质量是一个属性的组合,表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
前些天从实验室了解到天池的 FashionAI全球挑战赛,题目和数据都挺有意思,于是花了点时间稍微尝试了下。目前比赛还在 初赛阶段,题目有两个,分别是 服装属性标签识别 和 服饰关键点定位。 服装属性
人脸检测,看似要使用深度学习,觉得很高大牛逼,其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
去年4月30日,在微软的开发者大会上,其介绍了一个网站——“How-Old.net”,然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式,比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图,让人不禁掬一把同情泪。不过,不管是被系统认定为小鲜肉,还是老腊肉,如果忽略年龄的话,单从结果来看,该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中,关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。 在跨越了一年多的时间后,人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。此前,“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别
【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。欢迎大家关注我们的公众号:磐创AI。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速,给生活带了很多便利,这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦,要先排长队,得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章,才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题,那为什么不多设几个口呢?我还专门问了朋友,朋友说都知道排长队体验不太好,不过多开一个口,就要多雇几个人,不但要一直开工资,还要有保险等各类配套的保障类支出,用人成本很高,所以二者只能相互取平衡。
今天给大家聊点机器学习,不过这篇是给小白读者写的,会比较基础,不需要太多数学知识就能看懂。当然一篇文章入门是不够的,但一定可以让你理解机器学习最核心最根本的原理,理解整个算法运行的机制和主要脉络。
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同时,还是在这次会上,腾讯优图宣布和Science达成战略合作,探讨通过学术奖金、产学研交流等多种形式,整合全球科研资源,在AI前沿研究领域展开合作。
1、通过 ADB 控制你的手机,帮你自动刷抖音 2、调用百度人脸识别的接口,给视频画面中出现的小姐姐打分 3、自动给颜值 70 以上的小姐姐的视频点赞
神经网络和深度学习(五)——深层神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文是对深层神经网络的基础,主要讨论深层神经网络的算法、公式推导以及一些注意事项。 首先,符号表示上和之
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。
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果,所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放,在这里,我们假设您: 已经搭建好一个相机框架,能够获得相机的预览图像 有了一个人脸检测的SDK,能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。 在开始讲解之前,先简要介绍一下OpenGL ES 2.0的一些必要的基础知识,方便对文章的理解。 基础知识一:OpenGL的坐标系 为方便讲解,以下只讲解二维的情况,在OpenGL使用中,我们主要会涉及到以下三个
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。。。
AI科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI科技评论获其授权发布。 CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(arXiv: 1703.10593)的一篇文章,文章名为《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》。同一时期还有两篇非常类似的DualGAN (arXiv: 1704.02510) 和DiscoGAN (arXiv: 1703.05192),简单
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络,果然,yolov7又来了。听说这个作者是yolov4的,我们就实践下。 01 概述 具体内容可以参考CSDN的he_eeeeeeeeeee,进入主页既可以或更加详细的操作流程。 源码:https://github.com/WongKinYiu/yolov7 论文:https://a
一 2017数博会(中国国际大数据产业博览会)于5月25日在贵阳盛大开幕。作为一年一度的大数据产业盛事,本届数博会继续聚焦大数据的探索和应用,超过400家参展企业在现场展示大数据最新的技术创新和成就,
可交换图像文件格式(英语:Exchangeable image file format,官方简称Exif),是专门为数码相机的照片设定的,可以记录数码照片的属性信息和拍摄数据。不管你是用手机拍照还是相机,原图都会有这个信息,一般是不能修改的,里面可能包含你的隐私。
这些技术通常不是孤立存在的,而是相互交叉和融合的,以解决更复杂的问题。在实际应用中,根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
视频AI不仅需要建模图像的空间域信息,还需要建模视频帧之间的时间域信息。
随着北京大学工学院副教授李植有关进出北大校门的文章在网络社交媒体上广为流传,大学校园该不该开放话题近几日再度称为社会舆论热议的话题。
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过去一周,国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻?数据行业都有哪些新观点和新鲜事?DT君为你盘点解读。
如果一个人有‘人设’,那么一家公司也应该有‘司设’,而依图,便是第一个主动撕掉它“司设”的中国AI独角兽。
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