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
当然,我们仅仅是使用人脸识别,那有人已经在TensorFlow的基础上封装了专门针对人脸识别的库 face-api.js
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。
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
众志成城,抗击疫情。首先,我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情,早日迎接春暖花开的那一天。
叮叮当,叮叮当,吊儿个郎当,一年一度的圣诞节到咯,我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的:
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。
近年来,计算机视觉一直都是热门话题,造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力,利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上,你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。 1. TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一,TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground,用户可以借此得到更好的神经网络可视化,很适合教育目的。
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
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言,问为什么换军装的h5这么火,但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说,大概是比较简单吧,主要工作是图像合成。 后来,我亲自体验了下,反应速度比较慢,大概是因为火了吧,访问者太多; 关键的技术是人脸识别; 前端的话,canvas实现图像合成; 整个h5设计不算惊艳,只能算一般; 运营亮点是抓住热点事件,设计了激发用户分享的产品。 再细想一想,决定还是自己动手实现一个,试试整个技术的难度。 于是,通过开发者工具,阅读了 http://www.h5case
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
目前市场上的主流HTML5游戏引擎是基于canvas或者WebGL进行开发的,但是无法触发长按识别二维码功能。而白鹭引擎 4.0提供了新的API,可以让canvas中的图片传递到DOM中并调整大小位置
各位宝友大家好,今天给大家带来了 smartcrop.js ,它是什么呢?通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下:Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
智能分析网关作为我们新推出的产品,除了丰富的AI智能检测及视频功能之外,我们依然在持续拓展新AI算法的部署,并不断优化细节、提升用户的使用体验。
Shape Detection API 的发布已经有一些时日,其主要的提供的能力是给予前端直接可用的特征检测的接口(包括条形码、人脸、文本检测)。本文将简单的对其进行介绍,对前端进行人脸检测进行普适性的讲解。(本文不讲算法~望轻拍)
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目,以提高你在数据科学领域的技能。
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!
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
最近因为疫情影响,口罩人脸检测与分类突然火了起来,首先是百度开源了相关模型,然后腾讯和阿里也分别称在云服务中提供了相关能力。
前两篇文章介绍了使用NodeJS官方提供的SDK进行快速开发,但是SDK毕竟是封装好的,省略了认证发起请求一系列操作,本篇文章不使用SDK进行开发,而是直接使用API进行开发。我们可以从零开始进行权限验证,然后再发起请求调用API实现前两篇文章实现的所有功能。
9月底的时候,一个同学拉我参加一个比赛,思考了一下之后就报名了(最后一天报的名)。报完名后就开始搞小程序,什么都没考虑,直接就开始写,试了几个方向之后,就决定调用腾讯 AI 的接口进行人脸检测与分析,最后把『颜值检测仪』做出来了。
最近一段时间比较忙,很长时间没写博客了,思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累,日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案,平时多关注时下比较热门的项目,在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题,直接拿来使用,今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
Face-api.js 是一个 JavaScript API,是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。它实现了一系列的卷积神经网络(CNN),针对网络和移动设备进行了优化。非常牛逼,简单好用
之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了。
微信提供了人脸核身功能,可以通过提供的身份信息拉起人脸识别,验证是否匹配(是否是本人操作),该接口目前只支持部分主体,在后台申请开通。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中,我们介绍了小程序的上传基本使用教程,文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。
本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。
这个项目是一个使用 Python 编写的人脸识别库,可以从图片中识别和操作人脸。它基于 dlib 开发,并采用深度学习技术构建了最先进的人脸识别模型,在 Labeled Faces in the Wild 数据集上达到 99.38%的准确率。该库提供了简单易用的命令行工具 face_recognition,可以对一整个文件夹中的图像进行批量处理。
最近,一群工程师基于 tensorflow.js core 框架,开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js,不仅能同时还可以识别多张人脸,让更多非专业 AI 工程师,能够低成本使用人脸识别技术。
前端调用相机组件实现人脸在线采集,通过采集到的人脸图片的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云人脸识别云函数,然后将识别结果回调到小程序页面中。
在超市、地铁、车站等很多场景中,人脸识别已经被广泛应用,但是这个功能究竟是怎么实现的?
是不是觉得不可思议,js已经强大到这个地步? 是的,js日新月异,它在不断的进步。只要稍不留神,那我们都只能望尘莫及了。
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。
Git项目源码:https://github.com/DaMaiGit/artifact
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的项目根本提不起兴趣嘛,这10个项目可是非常有趣的,不信你看看。
因工作需要手机端运用人脸识别打卡,本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获。
看到很多网上 vue 实现人脸识别的 demo ,很多都是不成形的源码。没办法,工作需要,自己借鉴别人的写了一个demo。( 可以满足所有的需求 )
导读:在本文中,我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉,是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛,例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等;之所以陌生,是因为我们可能并不了解人脸识别的原理,不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号:磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别(face identification) 人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片,相对于一个分类问题,将
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。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition,前段时间查找资料学的时候发现,不少人将人脸识别和人脸检测(Face Detection)混为一谈,很大程度上增加了查询学习资料的难度,这里在参照一些前辈的基础上,自己动手敲写代码,整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合:分三篇进行叙述,第一篇从零说人脸识别,保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念,并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践,包括人脸图像的采集,和如何利用opencv已有的模型根据人
在日常生活工作中,出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用,人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混,并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题,人脸识别技术其实也是进行了升级迭代,当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢?
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用,例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展,当年很多电影中的画面慢慢变成了现实,坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具,甚至是一副眼镜,轻而易举的被识别成其他人,随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加,人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
这是关于人脸的第①篇原创!(源码在第三篇) 人脸识别的英文名称是 Face Recognition,前段时间查找资料学的时候发现,不少人将人脸识别和人脸检测(Face Detection)混为一谈,很大程度上增加了查询学习资料的难度,这里在参照一些前辈的基础上,自己动手敲写代码,整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合:分三篇进行叙述,第一篇从零说人脸识别,保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念,并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践,包括人脸图像的采集,和如何利用
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇,在《JavaCV的摄像头实战之八:人脸检测》一文中,实现了检测人脸并用方框标注出来,但仅框出人脸作用不大,最好是识别出此人的身份,这样就能做很多事情了,例如签到、告警等,这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤:训练和识别,接下来简单说明解释一下 先看什么是训练,如下图,用两位天王
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法,已经取得了一定的进步。
人脸检测是指通过计算机视觉技术,从图像中识别、检测出人脸,并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术,是计算机视觉领域的关键技术,可用于实现自动识别和跟踪人脸。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身
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