02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...但对于测试同学来讲，还要考虑异常场景的表现，即任何可能造成拍不到，拍不清晰，判断不出是人脸，或者不完整的表现。详细场景比如： 1) 人脸没有正对摄像头，角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理，在测试时需要考虑不同肤色，或者是面部特征过于复杂的案例，比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
，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。...人脸注册及识别的流程框图 基于i.MX RT的人脸识别方案 针对MCU的人脸识别方案，我们期望能够拿出MVP BOM的方案，将性价比推到极致，MCU的生命线就是低成本！低功耗！低尺寸！...我们这里推荐的MCU人脸识别方案，并不是要取代MPU的方案，而是提供给市场和细分行业更多的选择，作为IoT应用的一个合理选择。...为了使大家对基于MCU人脸识别方案的性能有一个更直观的印象，我们特意录了一段演示视频和大家分享。...i.MX RT106x人脸识别方案的硬件框架图 方案的软件框架结构 对于AI视觉应用，最复杂和耗费大量研发资源的还是软件的算法实现和优化，这也是本文的重点所在。
PLAY 这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。...在MCU人脸识别模型通过增加层数降低参数复杂度的前提下，这样的量化证明存在比较大的精度下降风险，对于我们模型的量化测试发现精度下降了2个百分点，尤其是在最后全连接层的输出精度衰减较大，无法接受，所以我们暂时放弃了使用移位作为...同时也让我们更自信的把这颗神奇的MCU，推向了人脸识别方案的市场，并且把AI IoT解决方案中国团队的软件架构方案公开化。...以下是两个方案的一些参数对比： ? 总结 总体来说，基于恩智浦MCU的人脸识别方案将会带给客户一个高性价比的选择。...目前市场上能提供的几乎都是基于MPU的人脸识别方案，从这个角度看，本文介绍的绝对是一个创新型的整体解决方案。重要的事情说三遍：“低成本！低成本！低成本！”
xx型号人脸识别SDK测试报告 ▌一、测试环境 1.1测试设备信息 设备信息 配置信息 系统版本 Android 9 运行内存 2G 内置存储 16G CPU 4核1.6gHz 人脸识别SDK xx型号自研人脸识别...SDK（下文简称xxSDK） 1.2 照片库标准 1）图片光线自然，无过度曝光； 2）人脸为正面，五官不存在遮挡； 3）人脸区域分辨率不低于 100*100，照片不大于5M ▌二、测试场景 功能模块...人脸识别 测试目的 测试xx型号xxSDK人脸识别速度 测试数据 测试人脸库照片4600张，包含测试人员照片 测试样本人员 Xx、qq、ee、rr、tt、yy等 测试场景描述 室内自然光线下，...测试人员正脸在设备前停留，距离30cm-50cm 2.1 测试场景 ▌三、测试结果 3.1 测试结果 1）在测试中，人脸识别成功时间与人脸角度，距离摄像头远近有关； 2）xxSDK支持遮挡或丢失部分特征值...测试结果数据分析： 以上数据为正脸识别测试，测试次数为40次，平均识别成功用时为990毫秒 ▌四、测试结论 1）xxSDK支持部分特征值不完整的场景 2）进入识别范围时要稍作停留才可以识别成功 3
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 facenet...5.评估 Google 预训练模型在数据集中的准确性 facenet提供了两个预训练模型，分别是基于CASIA-WebFace和 VGGFace2人脸库训练的。...可以看到识别精度可以达到 97.7%，其识别准确度还是非常不错的。
前两天自己实现了人脸识别的C++程序，具体可见： 人脸识别从0到1之完美实现 今天研究了OpenCV的人脸识别源码，经改动及调试可用于简单场景。...图片人脸检测：/samples/cpp/facial_features.cpp /* * Author: Samyak Datta (datta[dot]samyak[at]gmail.com) *...mouth_cascade.detectMultiScale(img, mouth, 1.20, 5, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); return; } 较之前实现有点复杂人脸识别初探之人脸检测...（一） 同时，人脸识别源码经改动及调试成功如下： samples/cpp/tutorial_code/objectDetection/objectDetection.cpp #include "opencv2...application with OpenCV libraries target_link_libraries(opencv_example PRIVATE ${OpenCV_LIBS}) 至此，人脸识别告一段落
小石阿.90后天秤座.喜欢分享 人脸识别技术的发展，你的脸就是身份证 人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!!...现如今人脸识别已经越来越贴近我们的生活，那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的人脸识别技术吗？？？ 可在下方留言让大家看看你的眼力见??...如今人脸识别这些技术这么贴近生活，研发的产品也越来越多样化，作为质量保证者测试工程师一职的我们如何去测试人脸识别呢，我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ?...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
02 影响人脸识别性能的因素&解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...但对于测试同学来讲，还要考虑异常场景的表现，即任何可能造成拍不到，拍不清晰，判断不出是人脸，或者不完整的表现。详细场景比如： 1) 人脸没有正对摄像头，角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理，在测试时需要考虑不同肤色，或者是面部特征过于复杂的案例，比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
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
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）。
artifactId> 4.0.1-1.4.4 创建FaceVideo.class 主方法类 来进行人脸识别测试...、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...// 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...编辑启动类：Edit Configuration VM options：-Djava.library.path=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64; 1- 测试摄像头实时识别人脸...： 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。
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:
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等...# 1.人脸数据 # 2.算法 # 3.建立模型 # 4.训练模型 # 5.测试模型 # 6.上线使用 # 1读取 face_image = face_recognition.load_image_file...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
人脸识别的应用非常广泛，而且进展特别快。如LFW的评测结果上已经都有快接近99.9%的。...此处只对谷歌的facenet进行测试。 FaceNet的架构如下所示： ? 从上面可以看出，没有使用softmax层，而直接利用L2层正则化输出，获取其图像表示，即特征抽象层。...测试：(代码见：https://github.com/davidsandberg/facenet) 由于facenet无需限制人脸对齐，但是代码中提供了MTCNN的对齐，而且在LFW评分中也发现经过对齐的分数能够提高一个档次
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
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...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
LFW人脸识别公开竞赛在此背景下开始流行，当时最好的识别系统尽管在受限的FRGC测试集上能取得99%以上的识别精度，但是在LFW上的最高精度仅仅在80%左右，距离实用看起来距离颇远。...表1 人脸识别经典方法及其在LFW上精度对比 技术方案 要在实用中实现高精度的人脸识别，就必须针对人脸识别的挑战因素如光照、姿态、遮挡等进行针对性的设计。...表3 本文用到的测试集 表4 一种快速可靠的训练数据清洗方法 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案，主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合，以及特征融合模块...图4 人脸识别技术方案 多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。...典型的实用人脸识别方案如图5所示。 图5 实用人脸识别方案流程图 总结 本文简单总结了人脸识别技术的发展历史，并给出了实用方案设计的参考。
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