由于我们的电脑有的有摄像头，有的没有摄像头，所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧，大家可以看得更加直观一些。
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
网友的家里有一条狗🐶，很喜欢乘人不备睡沙发🛋️，恰好最近刚搬家 + 狗迎来了掉毛期 不想让沙发上很多毛。所以希望能识别到狗，然后播放“gun 下去”的音频📣。
起初我以为牛兄是用 Processing Java 做的，我记得没有好用的手部识别库，而一个 OpenCV 识别脸部的还各种报错。是用 Kinect 做的吗？经过和牛兄的沟通，原来是使用 p5js 实现的，使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。
微信小程序可以跨机型方便地调用设备的硬件，例如：摄像头、喇叭、蓝牙等。之前研究过蓝牙，但因为当时的接口限制和文档不多所以就没深潜；不过这个是个方向，有机会再展开吧。这次我们讲一下摄像头，功能大概是通过摄像头拍照后进行图片压缩后再Base64上传到服务器。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
姿势动画师项目，虽然不是TensorFlow.js官方产品，但效果依旧够slay。
今天主管给了我个需求,说要用混合开发,用H5调用本地摄像头进行扫描二维码,我之前有做过原生安卓的二维码扫一扫,主要是通过调用zxing插件进行操作的，其中还弄了个闪光灯.但是纯H5的没接触过,心里没底,于是晚上回家开始网上各处找方案.以下是我对于H5扫描二维码以及调用本地摄像头的理解以及代码. 科普网址: H5如何生成安卓组件对象 H5调用安卓本地摄像头api 在线二维码图片生成器 二维码扫描:(使用的是mui的框架,下面是html代码) <!doctype html> <html> <hea
| 导语 最近几年，学术界、工业界、投资界各方一起发力，人工智能发展得如火如荼，硬件、算法与数据共同发展，带来了各行各业的深度应用。而我们前端er更像一个事不关己的旁观者。在前端领域，我们如何乘上这个风口，又有什么样的方法可以用AI赋能我们的老本行。文章没有啰嗦，只有code和干货 众所周知，前端相关的业务相当于整个业务的用户体验前哨站。 除了在性能优化、动画等传统的体验上做努力，我们又如何在：目标(手势、肢体)识别、语音识别分析、无障碍、语音分析、增强现实、情绪识别、画像细分等等，基于人工智能的交互体
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但 Google 显然并不满足于此，其最新推出了 Teachable Machine 项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等设备的摄像头采集数据进行机器学习。这一项目是 Google 的 A.I. Experiment 的一部分，源代码已经公布在 Github 上。 得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但 Google 显然并不满足于此，其最新推出了 Teachable Machine 项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西
谷歌在博客文章中展示了“Move Mirror”，这是一个机器学习实验，可以将你的姿势与同一姿势的其他人的图像相匹配。
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
得益于各种套件，今天的机器学习的门槛已经越来越低。但Google显然并不满足于此，其最新推出了Teachable Machine项目，让用户无需编程就可以用手机、平板、计算机等设备的摄像头采集数据进行机器学习。这一项目是Google的A.I. Experiment的一部分，源代码已经公布在Github上。 简单的说，Teachable Machine是一个基于浏览器的机器学习演示实验，用一个叫做Deeplearn.js的库构建，网页开发者可以编写一个简单的视觉输入，并设定输出和三个训练分类器，来在浏览器中训
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
恩，这是一个很简单的表情识别——实际上就是入门级别的图片分类。使用方法就是在不同类别录入你女朋友的表情，然后在训练完毕后，会及时判断现在你女朋友的表情，再也不用猜她的想法了。
城市利用交通摄像头作为全市范围内的传感器来优化交通流量和管理交通事故潜力巨大。但现有技术缺乏大范围跟踪车辆的能力，这些车辆跨越多个摄像机，分布在不同的十字路口，天气条件也各不相同。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
场景描述：在全球都开启远程办公、远程上课之际，一位外国工程师受不了每天的视频会议，于是用 AI 技术「克隆」了一个自己，替他去开会。而这项技术如果被学生们所用，那么后果……
夏乙 问耕 假装发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 假期模式已经开启了~ 学生党已经赋闲在家，工业党不少也已带着橘子返乡。 阖家欢乐，面对亲朋的时候就要来了。 那么，如何才能在乡亲们面前，显得特立独行、与众不同？ 你看这样如何。 喧嚣的人群之中，只见你端坐其间，面单不易察觉的微笑。 突然，你出手了！ 手型扑朔变换，位置迷离转移。 最新版喝酒划拳？不
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
导语：这几天，小编学习到了一个好玩的摄像头图像圆心计算的程序代码。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在这份程序代码中，小编在Python3下运行，使用到了numpy库和opencv库。关于库的下载可以直接通过pip下载对应的库，或者在这个网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到对应的位置，下载后pip对应的路径安装于安装包的名字安装即可。 首先，我们需要了解到怎么样使用python程序获取我们电脑摄像头或者外接的usb免驱摄像头的图像。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
5月16日，全球无障碍宣传日之际，腾讯优图实验室宣布攻克AI手语识别技术挑战，联合深圳市信息无障碍研究会发布“优图AI手语翻译机”，致力于通过人工智能技术为听障人群搭建无障碍沟通平台。 AI手语翻译机以普通摄像头作为手语采集装置，依托高性能计算机进行后台运算，能够实时地将手语表达翻译成文字。用户不需要携带任何额外装置，只要面对摄像头完成手语表达，就能从翻译机中得到反馈回来的识别结果。 未来， AI手语翻译机有望在机场、高铁、民政窗口等公共场所部署应用，助力信息无障碍城市建设。 优图发布AI手语翻译机
摄像头识别安全帽佩戴系统依据现场已经布署的监控摄像头，实时识别现场监控画面，分析工作人员是不是戴安全帽，摄像头识别安全帽佩戴系统对进到施工作业区域的员工进行全自动识别，当系统检验人员未戴安全帽时，可以立即警报，报警系统同歩消息提醒到后台管理人员。
聊聊深度摄像头在智能手机上的应用。 最近镁客君听闻iPhone 8的现场预售有点凄凉，估摸着土豪果粉们都在等着搭载Face ID的iPhone X。 iPhone X可以说是苹果这几年在外型上和技术上
简单的说，Teachable Machine是一个基于浏览器的机器学习演示实验，用一个叫做Deeplearn.js的库构建，网页开发者可以编写一个简单的视觉输入，并设定输出和三个训练分类器，来在浏览器中训练新的神经网络。在视频演示中Google没有详细说明更深一步的机器学习工作原理，但足以让大多数人对机器学习有一个最基础的概念。 如下图所示，在网页中可以调用摄像头获得不少于30幅的图像信息，作为训练的“输入”；中间的学习框包括三个分类器，用Green、Purple、Orange表示，机器通过对你做出的动作进
由于 ANPR 系统需要相对先进的摄像头、计算能力和软件，很少有人会猜测该技术是由英国警察科学发展处在 40 多年前开发的。
数月前的某个夜晚，我躺在床上时，一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来，那么那些听不见或看不见的人该怎么办？」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说，周围也没有聋哑人，而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现，也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品，或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失，我知道我需要仔细考虑它。
由于YouTube和Netflix的出现，我们开始躺着看手机。然而，长时间用手拿着手机会让人感到疲劳。这次我们制作了一个可以在你眼前保持适当距离并调整位置的自动移动手机支架，让你无需用手拿着手机。请务必试试！
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、小鱼、龙牧雪 你觉得一个摄像头能干啥？生活记录、动作捕获、安全监控…… 谷歌新上市了一款“智能摄像头”Google Clips，瞄准了父母们和宠物主们——利用脸部识别技术，只要你的家人或宠物出现在镜头里，谷歌就会自动抓取7秒最佳画面。 早在去年10月份的硬件发布会上，谷歌就已发布这款摄像头。今天，这个新设备正式开放购买，售价为249美元，消费者可以通过Google Store，Best Buy，B＆H和Verizon等零售商购买。 “智能”体现在哪里？谷歌称，为了使设备体验尽可
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
对于手机来说，近期炒得最火热的技术之一就是“全面屏”了。自从苹果带起了“刘海屏”的潮流，华为、小米、OPPO、vivo等好似都中了“刘海屏”的毒，纷纷开始采用“刘海屏”。然而，大众的需求总是越来越大，全面屏的呼声日渐高涨。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
作者：刘涛 摘自：虎嗅 相信看过《速度与激情7》的同学都被里面神乎其神的“天眼”系统所惊艳到。一方面，如果这套系统真如电影里描绘的如此强大，那么未来运用这种高科技抓捕犯罪嫌疑人和恐怖分子将会变得“so easy”。另一方面，这种无孔不入的监视也会让我们对自己的隐私安全感到担忧。 不过毕竟这只是好莱坞大片里描绘的情节，现实版的“天眼”长啥样子呢？又能够达到什么样的智能程度？在本文中虎嗅君来带你扒一扒。 芝加哥市政厅与IBM合作，推出遍布全市的7/24监测识别系统 其实早在2006， 时任芝加哥市长的Ri
随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。
如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。
今天我们主要了解3D摄像头是如何跟机械臂应用相结合的。我们最近准备推出一款新的机械臂套装AI Kit 2023 3D，熟悉我们的老用户应该知道，我们之前的AI Kit 2023套装使用的是2D摄像头。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，
大家好，今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目！
通过网络与网络录像机和显示器等其他设备相连，IP摄像头可以让您从任何远程位置监控特定区域，为我们的日常生活带来很多便利。
what？你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 tracking.js
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
安全帽佩戴检测摄像头借助现场已有的监控摄像头或者专门安装内置算法的监控摄像头，对现场人员安全帽佩戴进行实时识别检测。安全帽佩戴检测摄像头通过RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取分析。立即识别视频监控区域未戴安全帽的工人，并实时分析抓拍警报。
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