人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
人脸识别相关的基本原理和流程，以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍，其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码，并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习，进行整合并将项目源码给出（包括ORL人脸库，40*10，需要自己添加进自己的人脸数据） 首先是开启摄像头；然后加载人脸检测器，加载人脸模型；利用加载的模型进行人脸检测；将检测到的人脸处理成符合条件的一致格式，并与训练好的人脸分类模型内人脸进行对比，找出对应谁的人脸；如果预测结果是41（即为自己
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
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。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
本教程的人脸识别是使用的是insightface库进行开发的，该库使用的框架为mxnet。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数，即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN，其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目：A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者：Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015，
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
不少跟我们买Jetson TX2开发板的用户在我们指导下成功刷完机后，都会迫不及待地想赶紧跑个代码了：
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
不堪舆论压力，亚马逊于周三发布了一个简短声明，宣布暂时禁止美国警方使用自己的人脸识别技术Rekognition，有效期一年。
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
没错，所有人都知道这一天会来，但谁也没想到会来的这么快！踏进大门的一刻，彻底震撼：
本文介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别与分类方法，首先通过OpenCV和Tensortflow库进行人脸检测与表情图像预处理，然后使用Keras框架搭建了一个基于CNN的模型，利用迁移学习进行预训练，最后在COCO数据集上进行微调，实现了表情识别与分类的功能。
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
不过只能区分出是不是人脸，至于是A还是B就不清楚了。要识别具体的人，那么就需要先让程序看看我们长什么样，记住后然后再让程序区分，这样就可以做到了。
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
应该没有人不认识英国女王伊丽莎白二世吧？但如果文摘菌说，其实这不是“一个人”，你能看出左右两张照片有什么不同吗？
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
由于篇幅原因，后面一篇写各个算法背后的原理，原理背后的相关知识的了解，人脸识别项目总遇到的问题
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 315晚会让大家意识到人脸识别有多可怕。在大洋彼岸，全球最具影响力的AI数据集也开始行动了。 近日，ImageNet数据集决定：给所有人脸打码，保护被收录者隐私。 ImageNet管理者之一Olga Russakovsky与李飞飞团队合作，一起“纠察”数据集中所有包含人脸的图像。 ImageNet总共有1000多个标签，其中只有3个标签与人相关，而很多看似与人脸无关的标签下，反而可能有大量人脸照片。 因此，研究团队通过亚马逊Rekognitio
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
Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。该算法基于 Haar-like 特征模板，通过训练分类器来实现目标的检测和定位。 Haar 特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以 Haar 特征分类器为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测的基本原理、步骤和实例。
来源：大数据文摘本文约2500字，建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡
大数据文摘出品 作者：Caleb 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡时间，提高工作效率。 不过，看上去科技感满满的人脸
2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目，囊括了最热门的各类开源项目，而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度，而 Python 语言近年来发展势头一路攀升，因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具，并附上评分和收藏量，以供开发者选择和交流，排名如下：
根据中商产业研究院发布的《2019-2024年中国机器视觉行业前景及投资机会研究报告》显示，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元；而随着行业技术提升、产品应用领域拓展，机器视觉市场将进一步扩大，预计在2019年机器视觉市场规模将近125亿元。
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X，终于在北京和它的粉丝见面了。
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
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
即时通信 IM
实时音视频
