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虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄、性别识别

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对AI应用工具。...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机:固定场所,确定的人员,刷脸即可。...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用深入,现在算法与行业事实上都已有了足够准备,

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虹软人脸识别SDK受邀GMIC:彻底免费、可离线使用

大会上ArcSoft虹软展示免费人脸识别SDK引擎吸引了众人目光。 人脸识别是当前热点技术,使用范围广,用户体验良好,对硬件依赖低,不需要昂贵传感器芯片,一个摄像头就可以完成。...对于想进军这一蓝海市场有实力大公司来说,采购定制化的人脸识别SDK解决方案,以获取前沿视觉AI人脸识别能力是他们主要选择。...中小企业本身规模小;资源紧张,不具备定制化人脸识别解决方案能力和实力,这成了中小企业AI产业化升级难点。 人脸识别SDK现实困境:费用高、在云端 人工智能应用落地最主要是要满足用户核心诉求。...对于想被AI视觉技术赋能中小企业来说,市面上已经有的人脸识别SDK多数费用高昂,动辄几十万,根本无法“降本增效”,反而是经营中不能承受之重。...ArcSoft虹软人脸识别SDK:彻底免费、可以离线 “我应用场景没有网络。” “用户数据隐私需要保护,无法布局互联网。” “网络不稳定,数据传输时快时慢。”

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    人脸识别SDK识别速度测试报告

    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场景 2)进入识别范围时要稍作停留才可以识别成功 3...)在4600张全脸识别场景中,xxSDK识别平均速度在990ms

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    针对腾讯人脸识别离线版本sdk笔记说明

    人脸识别离线sdk https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383 最近经过一周深入研究,终于把2个针对人脸识别的和图像对比...sdk对接成功,目前2个sdk都是针对人脸识别离线方面的一个扩展,然后底层都是基于c和c++开发,针对windows下 离线进行开发和对接。...针对net下C#语言调用对接没有demo示例,所以只能通过c封装c++程序进行打包成dll。...c++这一方面,以前针对物联网,只对接过基础性dll调用方式,没有太大深入研究,或者是其他官方提供了C#示例,所以本人对c和c++不是特别熟悉,所以遇到问题较多一点。...经过几天研究和学习,提供几个参考建议,以免大家后面遇到类似的问题。 1. sdk 基本上都提供了封装好dll,不需要单独用c去封装dll; 2.

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    人脸识别井喷,可别忘了SDK留下那些“后门”

    随着深度学习算法登场,人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取信息会结成数据对,不断积累海量数据成为反哺技术完善“充足养料”。...在业内人士看来,人脸识别技术正在不断突破各个行业应用“阈值”,带来日趋丰富应用场景。 “随着深度学习算法登场,人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。”...疑惑三:别忘了SDK留下那些后门 有专家指出,人脸特征与指纹、虹膜相比,是一个具有弱隐私生物特征。例如,很多人都会发自拍照,也是相对公开特征。如何保证用户数据安全尤为关键。...旷视科技副总裁谢忆楠表示,旷视在SDK采集到照片后会对照片进行脱敏处理,只提取照片特征,而非照片本身,即使这些特征在传输过程中被窃取,也无法还原出照片,过程是不可逆。...陈继东说,目前支付宝已经对人脸识别SDK进行了加密、脱敏技术防范,可以将人脸信息变成一个不可逆数字信息,不能还原、比对。

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    为什么人脸识别SDK,将是开发APP必备

    精彩内容 经过多年市场验证,云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储高安全性要求,单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证准确,人脸识别技术该以何种姿态服务产业?...灵云智能人脸识别能力平台以私有云方式让每一家企业都能拥有人脸识别能力,不但保证了身份认证信息存储安全性,而且能根据企业业务需求,零活挂接灵云声纹识别、指纹识别、证照识别等身份认证技术,快速构建多种生物特征识别技术融合应用身份认证体系...人脸识别+活体检测给机器一双能识人慧眼 人脸识别技术,相当于给机器一双慧眼,让机器能像人一样去观察、分析人脸,进而辨识人身份。...灵云智能人脸识别能力平台实现人脸+声纹+指纹+证照识别技术融合应用 随着深度学习技术应用,人脸识别等生物特征识别技术取得了突飞猛进发展,但是,单一生物特征识别技术准确率无法到达,就像我们在辨认一个人时候...以私有云方式部署在企业内部,可与企业业务系统进行无缝对接,为企业需要人脸识别技术各个业务节点提供人脸识别服务。

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    百度开放离线人脸识别SDK,活体识别率超过98%

    近日,在百度AI开发者实战营深圳站中,百度宣布开放人脸识别离线能力,并以SDK方式一站式集合离线人脸采集、离线活体检测、离线识别(对比/搜索)三大功能,按设备维度授权,最低仅需199元/个。 ?...据悉,本次百度开放三大人脸识别离线能力包括离线人脸采集、离线活体检测、离线识别(对比/搜索),并以SDK方式开放。...用户获取上述离线人脸识别能力,仅需一个百度人脸离线SDK,吴延宇介绍,百度旨在打造一款功能最完善、体验最友好SDK。...此前,百度宣布人脸识别接口免费开放,正是针对API云端接口,它更适用于中大型人脸库检索、网络良好场景,可由云端统一业务管理,比如零售会员识别、金融APP远程开户、人脸支付等。...本次开放离线识别SDK,则更适用于中小人脸库、且有网络限制场景,实现设备端离线作业,比如人脸门禁、人脸考勤机等。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多场景当中,对于日常生活来说也提供了不少便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...image.png 一、人脸识别技术优缺点 人脸识别技术适用范围是相当广,在使用上也是非常方便,它是通过根据人们脸部生物特征来进行身份的确认,通过这样方式,我们可以不用带其它证件或者是进行其它操作...虽然人脸识别技术优点非常多,但是我们也需要注意到它缺点,因为人类脸部或多或少存在着一定相似性,所以对于人脸外形来说,它是很不稳定,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息泄露。...二、人脸识别技术原理 人脸识别识别技术一种,主要是通过人类面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部位置和大小,根据检测出来信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在社会中已经越来越普遍了,我们也日常生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己信息。

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    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数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份技术。...不过肯定一点是,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。...人脸识别技术应用和发展 谈到应用,我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照片,应该是存入数据库,我们学生信息,包括学号,以及所在系等等...应用前景:随着人工智能兴起,更加高端识别技术才是主流发展方向,无需接触、更加方便、直观方式是未来方向,人脸识别具备无需被测者配合特点,采集器扫过人脸就能进行对比,这在公安刑侦领域有着巨大前景,...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python这个人脸识别库。当然也会有其他编程语言实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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    Android人脸识别识别人脸特征

    作者:junerver 链接:https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别人脸注册这篇文章中我大致介绍了官方 Demo 中人脸注册流程,...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo DetecterActivity 文件中。...识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好封装供我们使用,我们来看看流程。...流程是这样 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 → 匹配程度最高作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop...本文有可能是这次文章最后一篇了,但我标题上写是中,下一片文章可能会介绍下我在实际使用虹软人脸识别 SDK 中遇到问题以及解决方法(目前还没投入到项目中使用)。

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    奇点云人脸识别SDK获权威肯定,排名全球第5

    日前,在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,奇点云以93.82%最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五,实现200毫秒内快速完成人脸比对,并在各种真实场景应用中均有很强鲁棒性。...人脸识别技术已成熟应用 目前市场上还缺少成熟落地使用人脸识别或商品识别技术无人零售技术服务商,基本尚处于实验或宣传阶段,并未规模化使用。...其联合创始人兼CTO史健表示:“我们将学术界最前沿的人脸识别领域深度神经网络基于千万级的人脸样本数据,经过大规模神经网络训练,同时,结合我们实际零售场景下复杂环境中真实人脸数据对模型进行优化,大大提高了人脸识别模型识别准确率和鲁棒性...所以我们数据更丰富,计算机学习场景和数据更多。”史健强调:“在零售方面,我们把AI技术中人脸识别和商品识别落地到场景了,目前错误识别率为零。人脸识别的速度已达到200毫秒以内。”...奇点云创始人兼CEO张金银表示,Face ID未来会像二维码一样被普遍应用,就奇点云人脸识别技术来看,它可以准确识别超过10种人脸属性,如性别、年龄、表情、饰品、胡须、面部动作等,在国内首屈一指。

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    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...ArduinoHC-05模块,让Arduino控制舵机开门。...,‘3’; import bluetooth def servo_init():#初始化指令 bd_addr = "20:16:08:08:39:75" #arduino连接蓝牙模块地址...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...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

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    LBPH人脸识别

    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...,以顺时针为序得到二进制序列:01011001 二进制序列“01011001”转换为所对应十进制数“89”: 图像逐像素用以上方式进行处理,得到LBP特征图像,这个特征图像直方图称为LBPH,或称为...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像素个数 threshold表示在预测时所使用阈值,如果大于该阈值,那么没有识别到任何目标对象 None=cv2.face_FaceRecognizer.train...) 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距离...0表示完全匹配,小于50值表示可以接受,大于80表示差别较大。

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    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典线性学习方法...例子: Fisher线性判别分析是要找到一条最优投影线,满足: ● A、B组内点之间尽可能地靠近 ● C两个端点之间距离(间距离)尽可能地远离 retval=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create...([, num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用阈值...如果最近距离比设定阈值threshold还要大,函数返回“-1” None=cv2.face_FaceRecognizer.train(src, labels) src表示输入图像 labels表示标签

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    瑞芯微发布8.1 NNAPI SDK:可开发人脸识别,商品识别,疲劳检测等

    日前,瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK,提供模型更通用、性能更强大AI运算支持。...适用基于主流模型架构衍生开发各类应用,如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。...瑞芯微Rockchip本次发布RK3399 SDK为基于Android 8.1 NNAPIGPU加速方案,可为采用Android NNAPI开发AI相关应用提供加速支持,具备四大优势特性: 1、兼容性广...:标准API,直接支持基于Android NNAPI开发各类APK应用; 2、通用性强:可支持众多主流模型架构,适用于基于主流模型架构衍生开发各类应用,包括人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等;...本次公开基于RK3399平台Android 8.1 NNAPI优化SDK,将使其AI芯片产品线更具硬实力

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