人脸识别离线sdk https://cloud.tencent.com/document/product/867/44383 最近经过一周的深入研究，终于把2个针对人脸识别的和图像对比的...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++开发的，针对windows下 离线进行开发和对接。...1. sdk 基本上都提供了封装好的dll，不需要单独用c去封装dll； 2. 针对方法体，要查看c++源码里面的头部名称和参数说明； 3.
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的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，本次百度开放的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的方式开放。...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、体验最友好的SDK。...通过百度人脸离线SDK，各类硬件终端均可快速整合人脸识别能力，完成智能升级，比如人证核验机、人脸门禁、互动营销屏、POS机等。...本次开放的离线识别SDK，则更适用于中小人脸库、且有网络限制的场景，实现设备端离线作业，比如人脸门禁、人脸考勤机等。
大会上ArcSoft虹软展示的免费人脸识别SDK引擎吸引了众人的目光。 人脸识别是当前的热点技术，使用范围广，用户体验良好，对硬件的依赖低，不需要昂贵的传感器芯片，一个摄像头就可以完成。...对于想进军这一蓝海市场的有实力的大公司来说，采购定制化的人脸识别SDK解决方案，以获取前沿的视觉AI人脸识别能力是他们的主要选择。...ArcSoft虹软人脸识别SDK：彻底免费、可以离线 “我的应用场景没有网络。” “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。”...不同于其他的人脸识别API，ArcSoft虹软的人脸识别包括人脸检测，人脸跟踪，人脸比对识别，人脸属性识别(如年龄与性别)。...SDK是支持离线下载的，即使在离线环境下也可正常运行，图像检测的时候你不需要传到云端去检测，这里也避免了信息泄露的问题。而且普通的电脑就可以自建服务器，非常的方便。
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，...测试人员正脸在设备前停留，距离30cm-50cm 2.1 测试场景 ▌三、测试结果 3.1 测试结果 1）在测试中，人脸识别成功时间与人脸角度，距离摄像头远近有关； 2）xxSDK支持遮挡或丢失部分特征值...）在4600张全脸识别场景中，xxSDK的识别平均速度在990ms
当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。今天和大家分享一个技术干货：如何控制人脸识别比对的时间间隔。...人脸智能分析项目在识别到人脸后，随即进行对比、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到人脸后，控制对比的时间间隔。...在后台打开人脸识别的策略后，就会使用GO协程开启一个定时任务，在后台配置的时间间隔内，定时改变识别的状态，将人脸对比改为true可对比状态，如图：?...而在识别到人脸进行对比过后，再将状态改为false，那么下次回调I帧时，通过定时任务，人脸识别状态为true时再次对比。这样就能达到控制人脸识别比对的时间间隔了。?
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。...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，从而提供不一样的差异化服务，喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...资源控制：曾几何时，公共厕纸机也进入我们的视界，用人脸控制公共资源，节省公共资源也是行业的最大痛点 人证比对：火车站、旅游景点、关口、机场，客户的脸就是门票、车票、机票，是不是更方便，而离线是不是又是必须的呢...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 …… 面对人脸识别应用的深入，现在算法与行业事实上都已有了足够的准备，...离线方案的重要性将会越来越突出。
-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。...该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！...也可以用它来做一些「蠢事」，比如美图： 识别图片中的人脸 import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file(...results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) 你甚至可以使用该库和其他的 Python 库执行实时人脸识别
github链接： https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine 主要软件API/SDK: face++。...在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。...一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测...在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。...，人脸识别技术主要分为了三类：一是基于图像的识别方法、二是基于视频的识别方法、三是三维人脸识别方法。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。...主要软件API/SDK: face++。Face++.com 是一个提供免费人脸检测、人脸识别、人脸属性分析等服务的云端服务平台。...在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。...一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测...在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。...github链接： https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine 主要软件API/SDK: face++。...在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。...一般在小型办公室人脸刷脸打卡系统中采用的（应该）是这种方法，具体操作方法大致是这样一个流程：离线逐个录入员工的人脸照片（一个员工录入的人脸一般不止一张），员工在刷脸打卡的时候相机捕获到图像后，通过前面所讲的先进行人脸检测...在离线录入员工人脸的时候，我们可以将人脸与人名对应，这样一旦在人脸校验成功后，就可以知道这个人是谁了。
oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的人脸比对请求.../// 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。.../// 若图片中包含多张人脸，只选取其中人脸面积最大的人脸。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持 GIF 图片。...[JsonProperty("UrlB")] public string UrlB{ get; set; } /// /// 人脸识别服务所用的算法模型版本.../// 不同算法模型版本对应的人脸识别算法不同，新版本的整体效果会优于旧版本，建议使用“3.0”版本。
在过去智能门禁人脸识别效率低，受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现，大大提高了人脸识别效率，及安全性。离线式人脸识别技术，为智慧社区发展提供了强大的活力。...timg.jpg 不受网络稳定性影响 在线式智能门禁受网络影响大，在人脸识别的瞬间网络不稳定，导致开门失败，影响用户体验。...而离线式智能门禁设备，不需要时时使用到网络，用户在注册人脸时，人脸信息会同步到设备。用户在人脸识别时候，当前人脸信息和设备存储库的人脸信息进行比对，做到高效识别，准确无误。...活体检测加强安全性 活体检测可防止包括照片和屏幕类翻拍的攻击，其原理是通过识别攻击内容里面漏出的各种类型的边框，图像质量，图像中人脸是否变形等方式，结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍，通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击...离线式人脸识别技术发展，给智能门禁如同插上翅膀，智能门禁作为智慧社区重要组成部分，其发展程度也影响智慧社区发展上限。浩邈科技在智能门禁领域，不断开发新技术，给社区居民带来便捷性，体验前沿科技。
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的高安全性要求，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的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业?...人脸识别+活体检测给机器一双能识人的慧眼 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，进而辨识人的身份。...灵云人脸识别技术能准确检测、追踪人脸，并通过优化测光、影像处理，获取清晰、明亮的人脸图像，能很好的适应光照较暗情况下拍照;的关键点检测技术可对眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部轮廓等区域的关键点进行定位，提取特征并与原始人脸模型进行全面比对...，准确、快速识别出人脸身份。...灵云智能人脸识别能力平台实现人脸+声纹+指纹+证照识别技术的融合应用 随着深度学习技术的应用，人脸识别等生物特征识别技术取得了突飞猛进的发展，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的时候
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。...该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！...识别图片中的人脸 识别每张图片中的人物。 ?...注意事项 该人脸识别模型基于成年人照片训练，因此对儿童照片的识别效果不好。该模型默认比较阈值是 0.6，容易混淆儿童的面部。
百度的离线人脸识别做的还行，看官网的sdk开发包，更新也是蛮快的，提供了windows、linux、android等版本。 本篇文章采用的百度离线SDK作为解决方案。...百度离线人脸识别SDK文件比较大，光模型文件就645MB，估计这也许是识别率比较高的一方面原因吧，不断训练得出的模型库，本篇文章只放出Qt封装部分源码。...调用compare_feature函数进行人脸比对。 百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装： 离线版要求支持C++11的编译器，而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。...二、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。...人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端，可以通过TCP通信进行交互。 自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器，现场若干设备请求的场景。
以往人脸识别技术只能处理数百人级别的数据比对，但现在已经发展到上万人甚至更高量级的数据比对，且突破拍摄角度不正、光线变化复杂、分辨率低等不利条件，帮助公安机关迅速抓捕逃犯。...重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。 在人脸识别技术到来之前，指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式已经在生活中得到广泛运用。...再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。...疑惑三：别忘了SDK留下的那些后门 有专家指出，人脸特征与指纹、虹膜相比，是一个具有弱隐私的生物特征。例如，很多人都会发自拍照，也是相对公开的特征。如何保证用户数据安全尤为关键。...陈继东说，目前支付宝已经对人脸识别SDK进行了加密、脱敏的技术防范，可以将人脸信息变成一个不可逆的数字信息，不能还原、比对。
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install...，原来就是用opencv内置的分类器，对直播影像中的每一帧进行扫描 import numpy as np import cv2 from settings import src # 人脸识别 faceCascade...Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 最后一步，人脸测试，我们将摄像头中的人脸和模型中的特征进行比对，用来判断是否为本人 import...if k == 27: break cam.release() cv2.destroyAllWindows() 整个流程并不复杂，可以让opencv初学者感受一下人脸识别底层的逻辑...最后，送上人脸识别项目地址： https://gitee.com/QiHanXiBei/face_get/tree/master
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