6月初北京的疫情响应已经降到了三级,没想到中旬时疫情又卷土重来,每天都有10~30个确诊病例的新增,按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制,疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下,疫情有一两个月就结束了,使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了,疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序:一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了,另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序,这个重任当然就落到了我们开发部上,虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
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使用Nvidia Jetson Nano,您可以用很少的预算构建运行gpu加速的深度学习模型的独立硬件系统。它有点像树莓派,但速度比树莓派快得多。
历史 1.1.0(2017-09-23) 将可能使用dlib的5点脸部姿势估计器(而不是68点脸部姿势参数) dlib v19.7现在是最低要求的版本 face_recognition_models v0.3.0现在是最低要求的版本 1.0.0(2017-08-29) 通过面部删除呼叫中的model =“cnn”参数,增加了对dlib的CNN脸部检测模型的支持 使用dlib的CNN面部检测器模型增加了对GPU批量面部检测的支持 在示例中添加了find_faces_in_picture_c
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使
在现代机器学习和人工智能应用中,图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型,我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言,特别适用于需要高性能计算的任务。
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理,以及“深度度量学习”(deep metric learning)的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现,这个面部识别的实现能够实时运行。
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。
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第2节《项目系统架构设计》,本章内容系统介绍:人脸系统系统的项目架构设计,包括:业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 特性 在图片中识别人脸 找到图片中所有的人脸 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人
最近,我用一个以 Go 语言为后端的软件,实现了一个人脸识别项目。它能够识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错,我决定试一下也给你们介绍一下项目的整个过程。
老旧图片修补、美化服务部署记录:毕竟官方环境是Ubuntu+^Python3.6+GPU...
在这篇文章中,你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入,既高度准确又能够实时执行。
Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库,其源码均由 C++ 实现,并提供了 Python 接口,可广泛适用于很多场景.
做人脸识别用 Python 比较多,但是今天碰上一个另类,他就跟别人不一样,就不用 Python 用 Go。其实不管是 P 还是 G,能认出脸来就是好样的。
完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下:
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍,顶级期刊/会议,在线学习课程,常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference:https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference:https:
【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
【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。代码已经
AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究,采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络(GAN)的组合。
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
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-
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
思考下面这个场景:两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常,捕捉到了抢劫行为,但劫匪戴着头套,没办法看到他们的脸。
这篇文章中包括的类别,我们认为这些类别考虑了通用的数据科学库,即那些可能被数据科学领域的从业人员用于广义的,非神经网络的,非研究性工作的库:
选自fast.ai 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据?本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题:开发深度学习系统,我们需要什么样的计算机?为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么?(其中包含硬件、软件、环境与数据)在本文中,让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看,视频
dlib 是一个使用 C++ 技术编写的跨平台的通用机器学习开源库,包含了机器学习的很多算法,使用起来很方便,直接包含头文件即可,并且不依赖于其他库(自带图像编解码库源码)。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。
版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢! https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/53766638
项目效果 飞浆是一个由百度推出的深度学习开发平台,为开发者提供了高效、易用、灵活和全面的深度学习开发工具和服务。 PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目,通过深度学习的技术和飞浆
安装dlib真是费劲,dlib下载地址:http://dlib.net/files/
X11是执行Unix程序的图形窗口环境。Mac OS X本身的程序是Aqua界面的,但是为了能够兼容unix和linux移植过来的程序(Mac OS X由BSD-UNIX修改而来),比如MatLab,就需要x11窗口环境。
刚刚的dlib-19.13\dlib\build目录已经生成/转换为一个vs工程了,直接打开,生成,编译一个Release 64的windows静态库lib
往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视
Niko说,他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个,把前额也包含在追踪范围里。
因为后边要去做人脸检测,需要用到这个dlib库,碰见了一连串的坑,快把自己炸傻了...
Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习、深度学习、图像处理等模块的开发。
随着人脸识别,人脸支付,换脸等业务等爆发,多的人都将目光放在人脸方面的研究上。可以说,人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人机交互,金融支付,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。
项目GitHub地址:https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
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》
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OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的,但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星,它并不追求大而全,但它实现的每一个模块和特性,都几乎是高质量开源算法的典范。
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。
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
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