1.AVCaptureSessin 设置AVCaptureMetadataOutput
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。
人脸检测领域目前主要的难点集中在小尺寸，模糊人脸，以及遮挡人脸的检测，这篇ICCV2017的S3FD（全称：Single Shot Scale-invariant Face Detector）即是在小尺寸人脸检测上发力。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值的提取，所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制，当然人脸框的数据可能会有多个。
笔者今年做了一个和人脸有关的android产品，主要是获取摄像头返回的预览数据流，判断该数据流是否包含了人脸，有人脸时显示摄像头预览框，无人脸时摄像头预览框隐藏，看上去这个功能并不复杂，其实在开发过程中，遇到的问题也不多，全部都处理了，在正式推出前，这个产品在公司内部也测试了几个月，也没发现bug，但最近实施人员，在客户公司做实施时，反馈回来各种问题，这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关，因为测试环境有限，笔者无法对各种型号，各个厂家的硬件进行测试，这篇文章主要是记录，摄像头给我们带来的一些坑，分享给涉及到人脸开发的朋友，让大家少走弯路。
大家好，欢迎大家来到本节课。本次课给大家分享人脸识别的算法。从这里开始，我们就先看一下人脸识别算法所面临的挑战吧。
今天给大家介绍一篇百度的论文PyramidBox人脸检测器，这是一款上下文内容辅助的人脸检测器。我自己在比赛中对图像预处理，截取人脸也经常用这个模型去做，效果十分不错。
这里的人脸检测并非人脸识别，但是却可以识别出是否有人，当有人时候，你可以将帧图进行人脸识别（这里推荐Face++的sdk）,当然我写的demo中没有加入人脸识别，有兴趣的朋友可以追加。face++
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果，所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放，在这里，我们假设您： 已经搭建好一个相机框架，能够获得相机的预览图像 有了一个人脸检测的SDK，能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。 在开始讲解之前，先简要介绍一下OpenGL ES 2.0的一些必要的基础知识，方便对文章的理解。 基础知识一：OpenGL的坐标系 为方便讲解，以下只讲解二维的情况，在OpenGL使用中，我们主要会涉及到以下三个
安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法通过yolov8网络深度学习算法模型，安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法对进入工地施工区域人员是否穿戴安全帽进行精准监测和身份识别，只有在满足这两个条件的情况下，闸机才会打开，允许其进入工地施工区。安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法YOLO模型的增强设置是指应用于训练数据的各种变换和修改，以增加数据集的多样性和大小。这些设置会影响模型的性能、速度和精度。一些常见的YOLO增强设置包括应用的转换类型和强度(例如随机翻转、旋转、裁剪、颜色变化)，应用每个转换的概率，以及是否存在其他功能，如掩码或每个框多个标签。其他可能影响数据扩充过程的因素包括原始数据集的大小和组成，以及模型正在用于的特定任务。重要的是要仔细调整和实验这些设置，以确保增强后的数据集具有足够的多样性和代表性，以训练高性能的模型。
在扩展页面，选择“从网址安装”，然后在扩展的 Git 仓库地址中输入以下链接安装插件：
Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如︰脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
有幸去 Cupertino 苹果总部参加了 iPhone X 的封闭开发，本文主要分享一下iPhone X上使用 ARKit 进行人脸追踪及 3D 建模的相关内容。
该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程，包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中，作者通过学习Apple的官方文档，了解了Objective-C以及Swift编程语言，并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区，了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架，并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面，作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面，作者通过使用GitHub进行版本控制，与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用，作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践，并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时，作者通过总结与收获，逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n
人脸检测（Face Detection）是各种人脸应用中的一项基本任务，目的是找出图像或视频中中所有人脸并给出精确定位。WIDER FACE共包括3万多张图片近40万个人脸，是目前国际上规模最大、场景最为复杂、难度和挑战性最高的人脸检测公开数据集。由于更高的难度、更准确的标注和评测信息，近年来WIDER FACE成为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。2018年3月，百度视觉技术部基于PaddlePaddle实现的Pyramidbox模型在WIDER FACE的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测子集中均荣膺榜首。
https://mp.weixin.qq.com/s/RZy6i3Ger8Vhr4V_-ABWmA
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
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。
我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
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。
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式，FaceID 解锁方式显然是革命性的：扫你一眼，手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术，苹果采用了先进而小巧的前置深度相机，这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。
不得不说，江苏卫视选择在一个很好的时机播出了这段早已录制好的人机大战节目。 AlphaGo 本周刚以 Master 的名字在围棋赛中横扫中日韩高手斩获 60 连胜后，在昨日，江苏卫视播出的节目最强大脑第四季中，百度的人工智能机器人“小度”也在中国版“人机大战”中胜出。“小度”首战告捷：在跨年龄人脸识别任务上，以 3：2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。 有人将这场比赛称之为 “中国电视史上首次人机对战”的比赛。但平心而论，这场比拼在科技领域的意义并不大。 找错了对手 首先，选择和小度对战的王峰并不是人脸
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
中兴智能视觉大数据报道：如今，我们已经习惯被各种新技术刷屏，刷手机、刷指纹、刷脸……相信小伙伴们对电影中这样的场景印象深刻：目标人物走在火车站拥挤的人群中，在一眨眼的工夫被识别出来，手机在第一时间识别发出警报，屏幕上已经显示出姓名和信息……
现有方法通常将该问题表述为三维人脸重建问题，该问题从人脸图像中估计人脸身份和表情等人脸属性。然而，由于缺乏身份和表情的ground-truth标签，大多数基于3d人脸重建的方法都不能准确地捕捉人脸的身份和表情。因此，这些方法可能无法实现预期的性能。
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
事情是这样的：话说那日展会临近，“急急国王”老c从京东上搞了个二代身份证读卡器，滴滴的响个没完，我凑过去一问得知BOSS下达紧急指令，这次展会上要为软件登录加上身份证核验和人脸识别两种方式……
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
大家下午好，我主要是针对智慧工地履约考勤系统的应用实践跟大家进行一次交流。这次的讲解分六个部分，前沿，产品分析，系统架构，主要技术，功能分析，应用展望。做一款产品肯定有特定的原因：响应交通运输部公路品质工程建设的号召，加强四新技术的应用。我们在小学课本里面学的赵州桥、都江堰，包括今天国家游泳中心，水立方、鸟巢都是典型的品质工程。品质过程当中要求加强四新技术的应用，四新技术包括新材料、新设备、新技术以及新工艺的应用。
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今，除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外，中文互联网内热度最高的产品，非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
在超市、地铁、车站等很多场景中，人脸识别已经被广泛应用，但是这个功能究竟是怎么实现的？
后台Java，前台mui开发的android app；主要是按拍摄时间，人脸，城市进行相册照片的分类。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
