近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
随着移动设备的发展，美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力，尤其是在来疯直播秀场业务的场景下，主播的颜值就意味着生产力，直接影响主播及平台的收入。
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。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
大家好，我是马琦钧，Datawhale成员，毕业于浙江农林大学，统计学/会计学双学位，获得过由阿里云、谷歌、百度、CVPR、思否、极棒等举办的相关赛事奖项。
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
前言 一个群友用琨君的美颜录制和讯飞离线人脸识别SDK做了一个demo，功能是录制视频，要求有美颜，并且能识别人脸并放置贴图。但是遇到一个问题： 录制过程能过进行人脸识别，也有美颜效果； 但是录制
2013年，苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及，它告诉各大手机厂商，指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如，今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X，而这款产品不仅带来了黑科技，也让解锁技术得到进一步的变革。当然，更值得一提的是，iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
人脸识别客户端程序，不需要和人脸识别相关的库在一起，而是通过协议通信来和人脸识别服务端通信交互，人脸识别客户端和服务端程序框架，主要是为了提供一套通用的框架，按照定好的协议，实现人脸识别的相关处理，很多厂家都会有也都会做类似的机制，以便第三方厂家或者自家的其他设备按照这个通信协议来处理，比如客户端程序可以在PC机上，也可以是网页，还可以是安卓客户端，前端设备比如人工访客机，访客机本地是不需要做人脸识别等处理的，而是发送到服务端处理完以后再拿到结果进行展示，这样就可以利用服务端强大的运算能力。
添加依赖 <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.8.0</version> </dependency> 代码示例 package com.simple.util.baidu; import com.baidu.
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在肤色识别算法中，常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度，cb代表蓝色分量，cr代表红色分量。
java实现的企业批量排班系统，出差请假打卡统计，排班，设置部长，发布公告等功能。人脸识别考勤打卡。
谈到别墅，大家一般都会想到花园、草坪、泳池等等，联想到的都是舒适放松的环境。别墅优美环境是不可否认的，但是别墅占地大、空间广、人员稀少也使得常常被盗贼“光顾”，即使别墅一般都会配备保安进行巡逻检查，但传统人工巡查总是无法面面俱到，此时，TSINGSEE青犀智能安防监控系统就能很好解决。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
我们在用图片搜索图片，或者语音搜索语音的时候，在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段，而是通过DL等算法提取出来的“特征”，一般是256/512个float数组，可以用数学中的向量来表示。
人脸识别很难吗？ -- Kangvcar 本文导航 ◈ 环境要求00% ◈ 环境搭建03% ◈ 实现人脸识别19% ◈ 示例一（1 行命令实现人脸识别）：19% ◈ 示例二（识别图片中的所有人脸并显示
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenC
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸
Java是一门面向对象的编程语言，可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。
这是关于人脸的第②篇原创！（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的
face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
环境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建： 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip 1234567891011121314151617181920212223 # 安装 git$ sudo apt-get install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install
环境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建： 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-
目前市场上很火的人脸刷卡，人脸签到，人脸支付等等都得力于人工智能的产物，但是人脸识别到底会不会存在大家所说的用一张照片也能‘蒙混’过关呢，最近有打算对接一个人脸登录系统的打算，所以进行了研究百度AI的人脸识别，开发者直接调用接口就可以实现人脸上传，人脸检测，人脸识别等等，非常方便，下面分享给大家，当做个笔记。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
在QRCodeUtil类头添加 @Component 注解，使用时可通过 @Autowired 来自动装配。
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》
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
首先，我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN（多任务级联卷积网络）的端到端方法。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
这是发生在2019年的事情，被错误逮捕的对象，是一位名叫Robert Williams的黑人男子，在交了1000美元后，他才被保释出去。
为人脸登录提供人脸注册集合，基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法，判断用户为真人，保障业务环节中的用户真实性判断。
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注家庭级安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中，提供基于人脸识别的相片管理功能，另外还推出了一个新项目叫Goggle ，能从照片中识别世界各地的地标建筑，相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。只是因为个人隐私等相关因素，Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
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