1.案例概述 1.1 背景 2019年国庆，帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着这个春节宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。...开锁管理：通过鉴权则打开箱门，未通过则保持锁定。 反馈提示：需要有实时视频反馈，指引明确，便于优化玩家体验。...关机选项 可配置任务完成后，是否自动关机。用于游戏环境复位准备，减少复位工作量。 2.3.3 运营与维护 系统运营管理 场景启动时，统一上电。认证通过后，自动关机，完成复位。...触发识别：玩家在场景内活动时间长，触发模式避免了高频认证、误开锁情况，同时降低认证成本。...在安装过程中，电磁锁供电默认接继电器常闭端，对继电器给出信号后，继电器切换到常开端，则电磁锁断电开锁.
作者：eckygao，腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。...开锁管理：通过鉴权则打开箱门，未通过则保持锁定。 反馈提示：需要有实时视频反馈，指引明确，便于优化玩家体验。...关机选项 可配置任务完成后，是否自动关机。用于游戏环境复位准备，减少复位工作量。 2.3.3 运营与维护 系统运营管理 场景启动时，统一上电。认证通过后，自动关机，完成复位。...触发识别：玩家在场景内活动时间长，触发模式避免了高频认证、误开锁情况，同时降低认证成本。...在安装过程中，电磁锁供电默认接继电器常闭端，对继电器给出信号后，继电器切换到常开端，则电磁锁断电开锁.
不久前，几段视频在网络和微信朋友圈流传，在视频中，有人用一个烟盒大小的盒子在几台智能门锁前来回晃动，几秒钟后，门锁就自动打开了。...专家称，这个特斯拉线圈个头虽然不大，但是能够瞬间产生强大的电磁场，测试中，当特斯拉线圈靠近这款正常工作的智能门锁附近时，门锁在几秒钟内自动打开了。...指纹 人脸识别均存较高风险 专家称，防范“小黑盒”其实并不难，目前市场上主流企业的产品基本已经解决了这一问题。不过，在此次监测中，专家还发现了好几个风险不小的漏洞，其中就包括指纹和人脸识别。...其实，有人脸识别开锁功能的智能门锁同样存在较高风险。 国家通用电子元器件及产品质检中心工作人员李乐言说：“有4批次产品采用了人脸识别开锁的方式，目前从价格上来看，这4批次的产品都是属于高端的产品。...有关部门建议消费者，尽量不使用或关闭人脸识别功能和远程开锁功能，在日常使用中妥善保管好信息识别卡，防止被非法读取和复制。
作者：eckygao，腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。...人脸识别：通过人脸识别进行鉴权。 开锁管理：通过鉴权则打开箱门，未通过则保持锁定。 反馈提示：需要有实时视频反馈，指引明确，便于优化玩家体验。...关机选项 可配置任务完成后，是否自动关机。用于游戏环境复位准备，减少复位工作量。 2.3.3 运营与维护 系统运营管理 场景启动时，统一上电。认证通过后，自动关机，完成复位。...触发识别：玩家在场景内活动时间长，触发模式避免了高频认证、误开锁情况，同时降低认证成本。...在安装过程中，电磁锁供电默认接继电器常闭端，对继电器给出信号后，继电器切换到常开端，则电磁锁断电开锁.
from Crypto.Cipher import AES from binascii import b2a_hex, a2b_hex ###强制输入明文增...
上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。...，该新向量就会对应一个人脸，而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点，如果我们增大参数alpha，那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B，如果我们减少alpha的值，生成向量对应的人脸就更像人脸A....接下来我们看看如何实现人脸的转变特效，首先我们先出数据图片中选出具有特定特征的人脸图片，例如”戴墨镜“，然后使用编码器得出”戴墨镜“人脸图片的特征向量，然后我们再选取不带墨镜的人脸图片，计算其特征向量，...处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片，中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸，我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。...回到deepfake或zao这样的变脸应用，他们的原理就是先将计算原来视频中人脸变化所对应的不同向量，然后计算用户的人脸向量，然后将用户人脸向量”滑向“视频中人脸当前表情对应向量从而实现用户人脸展现出视频中人脸的同样表情
有远见的开锁师傅早已搭上这趟车，把自己的开锁公司开在微信小程序里面了。...微信给予5公里范围曝光，以一个20万人口的县城为例，5公里范围的你想想有多少微信用户，在他们的微信附近小程序里都有你的开锁公司广告，每天几万人可以看到你的开锁公司广告，你还会去刷墙壁贴广告吗。...▼▼▼ 敢想敢做的开锁公司一定会让自己的生意翻番。
作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统，来安慰自己，系统效果如下所示： ?...本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据，根据这些数据，确定嘴唇部分的位置数据（48点~67点位置），根据检测到嘴部的尺寸和方向，借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向...页面布局实现代码如下所示： def __init__(self): self.root = tk.Tk() self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统') self.root.geometry...，实现代码如下所示： # 人脸戴口罩效果展示 def show_morpher_pic(self): img1 = cv2.imread(self.path1_) x_min, x_max, y_min...() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( ".
识别人脸之后完成开锁动作，因为本软件没有连接硬件，只是为了实现人脸识别的部分，所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...包括在语音识别、辅助决策、自动驾驶等很多方面都有很多显著的研究成果。深度学习技术在自动视频识别领域、安防领域都得到了非常好的应用。与语音智能识别技术相比较，视频图像的及技术相对更加复杂一些。...in >> data; //提取写入的数据 filenew.close(); } return data; //返回值读取的值 } 6.3 识别处理 //人脸识别开锁...() { bool ok; QString text = QInputDialog::getText(this, tr("密码开锁"),tr("请输入密码:"), QLineEdit::...QSound::play(":/res/open_lock_ok.wav"); QMessageBox::information(this,"提示","开锁成功
接下来我们使用 Python 实现自动化人脸识别和图片裁剪功能。 ?...利用 Python 实现裁剪圆形头像分为以下步骤： 1、利用人脸识别接口确定人脸在图片中的位置 2、计算出需要裁剪的区域 3、利用 PIL 库进行裁剪 人脸识别的提供功能很丰富，像我们之前使用到的颜值打分...我们这次用到的其实是最基础的功能——人脸检测，即通过人工智能检测图片中是否有人脸，并标出其区域位置。 人脸检测的功能几乎所有的人脸识别接口都会提供，所以我们随便用一个就好。...np.dstack((npImage, npAlpha)) # 保存图片结果 Image.fromarray(npImage).save('cut.png') 经过以上三个步骤，我们已经实现了使用 Python 自动裁剪圆形头像的功能...小结： 在这篇文章中，我们介绍了使用 PPT 裁剪圆形头像的方法，并学习了如何通过 Python 自动化批量裁剪圆形头像。
俗话说:不基于需求的敲代码都是耍流氓 ---- 一、人脸检测: 1.准备材料 首先需要准备人脸的训练数据,这个在官方的Github可以下载到,这里用:lbpcascade_frontalface.xml...---- 2.Java/Kotlin层面 本想全用Kotlin写的，不过发现Kotlin竟然无法自动生成JNI函数... 但我又懒得找id,就混着用吧,使用TolyCV提供native方法。...其实上面已经识别出人脸，并到存到一个vector中。...---- 二、自动尺寸裁剪 现在需求是:根据一张照片(尺寸任意)，截取人脸及周围，并裁成规定的尺寸，如两寸:413*626 就像这样: ?...,多个人脸可以采取问题分化的思想。
一些OEM低端智能锁甚至将产品价格做到了百元级，但一分钱一分货，这种做法可以蹭到市场份额，但也导致了新的问题，类似于缺少售后服务、故障不能及时上门、没人在却自动开锁等投诉在互联网上并不少见，这种“劣币效应...除3D人脸、静脉指纹等新一代解锁方式将进一步普及外，虹膜解锁、步态解锁、无感解锁等新的解锁方式有望被应用，比如别墅大门锁可更远距离识别主人并自动开门。 二个是安全能力的升级。...另一个是智能安防，在传统锁的“锁门”基础上形成了全新的价值，如人形侦测、长时间逗留自动报警、视频抓拍、云存储、智能猫眼等等。...，基于3D人脸识别技术可在任何光源下识别用户，且用户不需要站立等待“走到门前即开锁”；最新发布的Q50FMax主打的“多屏联动”理念也同样先于行业。...针对这一痛点，德施曼率先给出了“3D人脸”的解决方案，走到门前即开锁，这跟iPhone解锁的进化路线很相似：TouchID人们用得还不错，然而识别慢且对应模块占据屏幕重要位置，于是后来有了FaceID，
例如在开锁方式上，国内市场在短时间内就完成从“密码锁”到“指纹锁”的趋势迭代，大大提升了体验效率；而后，针对复杂场景开门痛点的“人脸识别技术”又迅速走上台前，进一步加速了从2D到3D的场景迭代。...像前不久海尔智能3D人脸可视猫眼锁SV30首发上市，其中的AI 3D人脸识别相比较2D及传统3D技术更安全也更快捷，所搭载的主动式探测雷达，更是能做到人到门前就能自动识别开锁。...除了开锁方式，智能门锁的迭代还进一步体现在产品交互环节。可以说，指纹锁时代让智能门锁真正走出与传统机械锁不同的路径，而人脸识别技术的应用，才终于完成智能门锁从0到1的交互革新。...以海尔智能门锁SV30为例，当门前有人逗留或发生异常，门锁会主动唤醒摄像头进行抓拍，并将视频传送到用户手机，门锁彩屏也会自动亮起。...海尔智能门锁SV30在关门的一瞬间，就会根据用户个性化设置自动关闭相关电器，还能进行一键设防，“由内而外”守护家庭安全。
如果第一次没有打开锁，说明我们只猜对了1位或者0位数字，那我们对所有的数字取反（0变成1，1变成0），是不是就可以在第二次猜对2位或者3位数字，即满足要求（猜对任意两位数字）打开了锁 所以我们最多只需要...innerHTML = counter; if (hasMatchingDigits(guess, password)) { alert("您猜对至少两位密码已打开锁
在做数字人时,需要对采集的数据进行预处理,然后才能进行模型训练, 预处理常用的操作有:去背景 音频重采样 视频裁剪 音频特征提取等等,今天我们来分享一个自动化脚本: 对原图/视频进行人脸检测并根据目标尺寸以人脸为中心进行裁剪...效果 1.1 对图片处理 1.2 对视频处理 比如最近做的下面这个数字人效果,在训练阶段就用到了该脚本对视频进行自动裁剪 https://link.juejin.cn/?...对图片进行裁剪 图片的处理比较简单: 读取图片,进行人脸检测,根据un人脸中心点坐标和目标尺寸对原图进行裁剪 ini复制代码def get_face_coordinates(image):...,返回人脸中心点坐标 face_coords = get_face_coordinates(frame) center_x, center_y = face_coords #根据目标尺寸,计算出以人脸为中心点进行裁剪的起止坐标...对视频进行裁剪 如果是视频,想比较图片稍微复杂一些, 首先要分离音频和视频, 可以根据需要对音频按照目标采样率进行重采样 获取视频的第一帧,进行人脸关键点检测,作为后续所有帧的人脸坐标(所以采集的视频人脸进来不要动作太大
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
于是我就想了，有没有什么办法能让我的头像自动佩戴上圣诞帽呢？ 还真给我想到了，这就是今天的主题，用纯前端的方式给你做一个自动佩戴圣诞帽的网站。...比如当机器通过当前模型识别到一张训练图片为人脸，但是标签是「非人脸」，此时就需要根据算法对模型进行调整。...face-api 的原理 首先，为了在图片中识别出人脸，我们需要告诉机器什么样的脸是人脸，因此我们需要大量的人脸照片，并且标明里面的各种脸部特征数据，让机器去学习： image.png face-api.js...然后 face-api.js 会通过该算法让机器不断的学习并优化，从而训练出模型，通过该模型可以识别出所有的人脸边界框 image.png 光识别出人脸还远远不够，我们的很多应用都需要找到人脸的特征点...因此 face-api.js 会从图片中抽取出每个边界框中的人脸居中的图像，接着将其再次作为输入传给人脸识别网络，让其学习。
于是我就想了，有没有什么办法能让我的头像自动佩戴上圣诞帽呢？ 还真给我想到了，这就是今天的主题，用纯前端的方式给你做一个自动佩戴圣诞帽的网站。...他们之间的关系如下： 训练数据： 训练数据就是一系列打过标签的数据，比如一系列人脸和不是人脸的图片数据。...比如当机器通过当前模型识别到一张训练图片为人脸，但是标签是「非人脸」，此时就需要根据算法对模型进行调整。...face-api 的原理 首先，为了在图片中识别出人脸，我们需要告诉机器什么样的脸是人脸，因此我们需要大量的人脸照片，并且标明里面的各种脸部特征数据，让机器去学习： face-api.js 针对人脸检测工作实现了一个...然后 face-api.js 会通过该算法让机器不断的学习并优化，从而训练出模型，通过该模型可以识别出所有的人脸边界框 光识别出人脸还远远不够，我们的很多应用都需要找到人脸的特征点（眉毛，鼻子，嘴巴这些的
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
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