近日,京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库,论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点,不仅方便比较研究不同的方法,还针对实际应用开发了特定功能(如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等)。非常值得关注!
提到人工智能和人脸识别开源技术,相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生,其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+,自从 2018 年开源以来,在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
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人脸识别在我们的生活中随处可见,例如在大楼门禁系统中,它取代了传统的门禁卡或密码,提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面,人脸识别被广泛应用于监控系统,有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员,提升了安全防范的能力。另外,手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一,它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式,替代了传统的密码或指纹识别。
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
目前人脸识别开源项目众多,但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多,而最近刚刚开源的face.evoLVe绝对是不容忽视的力量。
Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
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项目GitHub地址:https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
在Windows使用此face_recognition项目时,由于官方不提供Windows版本:安装时总是遇到不同问题。
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力,设备具备哪种识别能力,取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术,但具有3D人脸能力(比如3D结构光、3D TOF等)的设备才可以使用3D人脸识别技术。
随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
打造智慧社区生态:以移动互联网为载体,搭建社区掌上平台,连接物联网设备+物业服务+社区o2o服务。营造智慧社区生态系统,硬件是基础条件,辅之以其他各种便民服务。
近来,很多公司的APP都实现了人脸识别登录的功能。今天呢,银鹏带大家从头到尾做一下这个人脸识别登录。
近几年,智能门锁逐渐进入了越来越多的家庭。截至2018年6月底,我国智能门锁生产企业已经超过1500家,接近甚至超过了传统机械制锁规模以上企业的数量,2018年,智能门锁的销量预计可能已经达到了2100万套。
Dlib是较流行的人脸识别的开源库,使用c++编写,里面包含了许多的机器学习算法,在python中也可以使用。Dlib保持着很好的更新节奏,文档也写得相当清晰,涉及到的资源都有标明在哪里下载,是一个优秀的人脸识别开源库。 在使用pip直接安装dlib时候大都会报各种各样的错误 Python的安装看这里: Linux环境安装Python3——以Centos7为例 笔者现在使用的环境为CentOS7.6、Python3.6.8 首先我们先使用pip安装下面几个库
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。
现在,人们越来越注重信息安全、财产安全、人身安全。随着科技与人工智能的发展,门禁系统也进行升级,智慧门禁系统逐渐进入人们视野,智慧社区服务正在进行。
今天介绍一款车牌识别开源系统- yx-image-recognition,大伙需要的可以收藏哈!!!
微软Build开发者大会、Facebook F8开发者大会以及Google I/O开发者大会被称为行业的风向标,而人工智能已成为绝大多数开发人员无法绕过的技术,聊天机器人、人工智能助理的流行,也预示着应用交互界面将迎变革。人工智能带来哪些困扰和机遇?未雨绸缪,移动开发者应当如何借势人工智能?本次人工智能专场将汇聚人工智能领域的技术精英,解析如何利用人工智能前沿技术,让应用好看、好用、好玩。 本文将带您全方位了解MDCC 2016人工智能与机器人专访细则,大会门票 8 折优惠将于明天结束,欲购从速!五人以上团
人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
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。
人脸识别技术作为一种生物识别技术,在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段,每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心。
如今一个攻城狮就能搞定人脸的深度进修算法,这要多感激打动国外开源框架,虽然达不到旷世face++和诸多人脸公司的深度,可是实际应用已经没有太大压力。下图就是tensorflow写的人脸5点定位加情感测试。
之前实践了下face++在线人脸识别版本,这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料,本人只是做个搬运工,对其中的一些内容进行搬运,对其中一些例子进行实现。
今天给大家带了的人脸识别非常简单,不需要大家了解TensorFlow,只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆,把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake,和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性,但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能,有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
在王孝宇看来,基于对场景的精准把握和计算机视觉技术的娴熟应用,最大化做好产品是一家公司的重点所在。
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》
在人工智能技术迅猛发展的今天,纵观整个行业的发展,人脸识别几乎是每个公司的必争之地,如果现在行业里获得快速赋能,那就来使用腾讯云的人脸识别接口赋能你的业务。在系列学习文章里,我分别介绍了如何一步一步通过控制台调用人脸识别接口,如何通过winform调用人脸识别接口,在接下来得这篇文章里,我介绍如何使用webform调用人脸识别接口,希望你能快速掌握,给你的企业赋能。webform设计的内容也比较多,我们就一步步开始吧。
大数据文摘经授权转载 作者:黄海广 自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别? 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演示。我在领导百
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。
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
随着现代科技的不断发展,现在的中国已经迈入5G时代,人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中,尤其人脸识别技术,已在各大行业中广泛使用。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。
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
*理论联系实际,记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
茫然间,发现人脸识别的购买方式新增了一个QPS计费。 image.png 基于这个购买页面,客户购买的是一个月的资源包,但是第二个月会续费。 使用说明: 调用量的扣费顺序为“免费资源包->付费资源包->后付费”。当您的免费资源包或付费资源包用完时将自动转为后付费方式按月进行结算。 当该服务仅剩一个可用资源包,且余量小于20%和余量为0时,都会通过微信/短信/邮件/站内信进行通知,发送时间为每日10:00-22:00期间的整点。如果资源包消耗过快,在整点发送前余量直接从>20%下降为0,只会在整点发送一条资源
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!
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
前言:作为一个无任何开发背景的产品经理,我通过一周时间摸索出一个最短开发AI小程序的路径。这里把我的小程序源码,还有需要做的每一步工作都进行了记录和分享。相信你可以按照下面的方式,30分钟完成一个体验版小程序的开发和体验。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数,即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN,其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目:A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者:Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015,
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目,以提高你在数据科学领域的技能。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
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。
以上就是完成人脸识别所需的步骤,如果你想在这个基础上,做人脸比对或者身份证校验等拓展功能,可以借助用户的身份证、姓名等信息,再结合第三方的AI服务,比如腾讯云的人脸核身来完成,本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学,代码十分简洁,它使用强制空白符作为缩进,这大大提高了Python的开发效率,使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言,并且Python还有许多强大的开源库,这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能,都有很强的支持能力。
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