face_locations 2.2.3 face_landmarks 2.2.4 face_encodings 2.2.5 compare_faces 2.2.6 获取摄像头的图像信息 3 实现人脸识别的监控系统...3.1 人脸识别监控系统 3.2 眨眼活体检测 1 人脸识别应用所涉及到的功能模块 摄像头调用 脸部图像识别和处理 活体检测 多线程的应用 定时器的调用 2 人脸识别的基本过程 人脸的 68 个基本特征点位置以及顺序...waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): cv2.imwrite('out.jpg', frame) break cap.release() 3 实现人脸识别的监控系统...整理人脸识别监控系统主要功能： 打开摄像头读取图像 ok 与已知人物头像进行对比，识别哪些是已知人员，哪些是未知人员 ok 在摄像头图像上直接标注对比结果 ok 记录每次对比的结果,并将未知人员的图像进行保存...活体检测 3.1 人脸识别监控系统 # -*-coding:GBK -*- import face_recognition import os import cv2 from PIL import Image
基于Python的人脸识别考勤监控 python GUI集成考勤系统，使用人脸识别进行考勤。 在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。...使用的技术： 1） tkinter用于整个GUI 2） 用于拍摄图像和人脸识别的OpenCV（cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create（）） 3） CSV、Numpy、Pandas
vue报错：无法将“vue”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称 未进行环境配置 找到vue.cmd所在位置 进行环境变量的配置 配置完我试了几次还是不行，重启电脑，就可以了
二、方案部署1、平台接入安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同，支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。...2、算法部署TSINGSEE青犀智能分析网关可对监控视频进行智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。...硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。...三、方案亮点根据地铁运营管理方式，EasyCVR视频管理平台与TSINGSEE青犀智能分析网关在地铁智能监管上主要有以下亮点：降低成本：通过摄像头的现场画面接入到EasyCVR视频监控平台中，可以极大改善人员巡逻压力...事件秒速处理：智能算法识别的事件可以同步到后台，通知管理人员进行秒速处理。事件溯源：EayCVR地铁智能监控平台发生告警时会实时进行事件截图，方便后期溯源。
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...，简洁快捷 该项目为测试版，正式版会加入更多的功能，持续更新中........测试版项目地址我会放到结尾 项目效果图 登陆界面 主界面展示图： 签到功能展示 签退功能展示 后台签到数据记录 是否签到/退判断 项目环境 核心环境： OpenCV-Python...## 人脸识别部分 faces_cur_frame = face_recognition.face_locations(frame) encodes_cur_frame...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性
概述 近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。...Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。...采用端对端对人脸图像直接进行学习，学习从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。...Triplet Loss Triplet Loss是FaceNet系统的另一大特点，对于认脸图像 ，通过Triplet Loss可以使得映射后的向量表示 在欧式空间中可以度量，Triplet Loss...总结 在FaceNet系统中，通过端到端的训练方式将人脸图像映射到同一个欧式空间中，并通过设计Triplet Loss，使得同一人脸在欧氏空间中的距离较近，而不同人脸在欧式空间中的距离较远。
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退 考勤时间计算 保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分...，简洁快捷 该项目为测试版，正式版会加入更多的功能，持续更新中........测试版项目地址我会放到结尾 项目效果图 登陆界面 主界面展示图： 签到功能展示 签退功能展示 后台签到数据记录 是否签到/退判断 项目环境 核心环境： OpenCV-Python...，系统误识别率较高，安全性较低 系统优化较差，摄像头捕捉帧数较低（8-9），后台占有高，CPU利用率较高 数据保存CSV格式，安全性较低 正式版改进 加入TensorFlow深度学习，提高系统人脸识别安全性与准确性...加入MySQL数据库，对签到数据进行更安全保护，不易被修改 美化优化UI设计
来源：IBC2021 主讲人：Yuka Kaburagi 内容整理：张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。...人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。...人脸检测器还可以识别戴口罩、太阳镜等的人。由于新冠疫情，戴口罩逐渐成为生活常态，这给人脸识别带来了巨大的困难。但是我们人脸探测器是可以识别戴口罩或太阳镜的人的。...对于广播业务而言，准确率比识别率更重要。因此我们选择优先考虑准确率。我们系统识别率和准确率的实验结果如下图所示，系统没有过度检测任何受试者。...识别率和准确率 易于操作：即只需要一台笔记本或台式机，在没有网络连接的情况下，人脸检测器仍能正常工作。其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练，而人脸检测器只需要一张样本图像。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ?...案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS...HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。...人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。 示例代码如下所示：
人脸识别安全帽识别系统对于高危自然环境的工作中，对工作人员及是否佩戴安全帽开展全自动监管，工作人员超出规范化管理中要求的限制，系统会全自动警报。人工智能算法盒子可以在风险地区和关键监管地区开展识别。...当有工作人员进到风险地区和关键监管地区时，监控中心会自行传出报警，提示安全性工作人员立即前去相对安全的地区开展作业。人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。...工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。减少施工工地工作人员的管理成本，提高效率。人脸识别安全帽识别系统主要包含人脸识别、身份认证和人体认证；依据脸部特点测算二张脸的相似度，并全自动识别。
显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片上添加人脸识别...思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口 10.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 #...') # 4.调整图片灰度:没必要识别颜色,灰度可以提高性能 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 5.检查人脸 faces = face.detectMultiScale...(gray) # 6.标记人脸for (x,y,w,h) in faces: # 里面有4个参数 1.写图片 2.坐标原点 3.识别大小 4.颜色 5.线宽 cv2.rectangle...0xFF == ord('q'): break # 4.释放资源 capture.release() # 5.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例四 摄像头识别人脸
人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。...本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台...，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。...人脸检测方法的训练过程包括：采集训练样本集（人脸样本和分人脸样本），并对样本进行预处理（包括将彩色图像转换为灰度图、图像缩放到同一大小、 归一化等）；利用积分图算法计算样本集中所有的类harr 特征 ；...：将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间； step6：计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离； step7：根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人，结束。
先看下效果图吧，满足你们的好奇心，哈哈哈 ? 人脸登录成功 ? 人脸登录失败 ? 注册人脸 ?...人脸库 一、创作动机 早在很久之前，公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能，自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能，通过不断的学习和搜所资料，发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用...，帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能，而且这个接口可以无限次调用。...二、需求介绍 在系统中，我们不用输入任何账号和密码，直接通过人脸识别，实现登陆。...id,userid就当前注册人脸的标识，该userid适合你系统的用户关联的，options是可选的，具体配置请参看官网介绍。
以往的EasyCVR版本中，都是支持除RTMP以外的视频协议传输，但在最新的EasyCVR v1.1.12版本中，主要的几种流媒体协议都RTMP、RTSP、HT...
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。...首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例...第一步：采集人脸数据，网络上有许多案例Demo，不再赘述，代码如下： import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator
本发明涉及生物特征识别，特别是涉及人脸识别中的特征建模方法。...背景技术： 人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说： 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据...人脸识别过程受到很多因素的干扰，准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。...在此基础上可以容易地获得与识别有关的人脸各器官特征以及扩展的其他特征点位置，用于进一步的识别算法。 发明人经过研究发现，经现有技术中的所选取的关键特征点，在进行情绪识别时，识别的准确度较低。...图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图； 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。...车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
视频监控系统智能识别分析可以合理处理因为监控点太多，工作人员没办法监控考虑到全部监控情景。传统监控是“处于被动监控”通常只有在“事件”发生后根据启用视频回看查找线索。...视频监控系统智能识别分析主要特点是应用机器视觉，在几乎不用人工干涉的情形下，根据海康或者大华或者宇视的监控摄像头监控的图像画面进行识别和追踪，并在这个基础上分析和分辨物体或者目标个人行为，便于进行日常监管和预警...视频监控系统智能识别分析具体优点包含：群体行为剖析、入侵检测技术和物体移动目标跟踪，合理利用视频网络资源的应用，保存和挪动物体警报，减少人工成本费。...实际上，一卡通是一个集成化系统，可以完成出入监控、识别、物业管理服务等增值服务。不难看出，在大安全时期，视频监控系统分析识别将变成领域新的增涨推动力。...视频监控系统智能识别分析系统是个人行为识别技术、面部识别技术、物件识别技术性集成化系统解决方案，完成监控预警信息作用，运行应急方案方式，进一步提高监控实际效果，合理防止安全事故，防止安全事故进一步恶变。
概述 本项目基于tensorflow机器学习，实现web端人脸识别登陆，人脸注册。 提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。...用户注册后进行一次机器学习，将用户的面部特征加入到模型中。...功能 软件架构 tensorflow 用于人脸识别的机器学习 vue web端开发 redis 保存token，因为方便失效 MongoDB 保存人脸已编码的数据和用户信息 flask 用于开发web...接口，和返回静态页面 face_recognition 人脸识别python库，可以从照片中识别人脸 使用 更新记录 下载文章文字内容到txt 下载文章图片 保存HTML文件，并将图片链接指向本地...生成模型，验证图片等 face_login_app 文件夹中保存移动端代码，使用weui+vue，build后的dist代码放入到APP的dist中 vue-element-admin 文件夹为网页边人脸识别登陆前端代码
在技术层面已非常成熟的人脸识别让刷脸应用无处不在，然而为什么地铁层面的应用一直未能真正普及？...地铁刷脸，并非只是人脸识别的问题，它是人脸智库容量及承载能力、快速反应、实地环境，支付安全、工程能力等诸多因素的庞大系统问题，远非满足人脸识别技术所能解决。...地铁的日客流量经常达百万次，如果把地铁刷脸项目当作建房子，N即是城市级统一的高质量人脸库，这是地基；连接的运营系统有能支撑千万量级底库的能力，则是房子的钢筋骨骼；专用传感器则为砖块。...具体来说，一层，提供专用设备、平台，并和地铁原系统做好对接优化，因此前端设备感知极快、平台比对响应快、同轨交业务系统间的通信快；一层，优化AI算法能力，采用高可用的云计算和微服务架构，最大程度提升人脸活检...其实，刷脸只是其中一个层面，整个系统是包含客诉处理、流程监控、数据管理、运维监控在内的完整业务闭环。
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