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。
现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性，就像最新的Apple Iphone一样，允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做！，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。
上周六搞了个修炼写轮眼，利用python代码定位眼球再贴图，有点太粗糙。今儿又周末，效果升级下，玩个变身超级赛亚人——
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
目前，人脸识别的使用率正在不断上升，随之而来关于面部识别道德问题的争论也愈发激烈。从机场到社交媒体，面部识别的应用无处不在。因此，想让自己的脸不被扫描几乎是不可能的。
人脸验证 API 利用人脸识别技术的强大功能，为各种应用程序提供安全且用户友好的验证方法。开发人员可以使用现成的人脸验证 API 轻松构建此类人脸验证应用程序，或集成到已经存在的系统或软件中。在本文中，我们将演示如何使用现有的人脸验证 API 通过 Python 构建人脸验证。
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
Installation安装 稳定的版本 要安装Face Recognition面部识别，请在终端中运行此命令： 1 $ pip3 install face_recognition 这是安装面部识别的首选方法，因为它将始终安装最新的稳定版本。 如果您没有安装pip，这个Python安装指南可以指导您完成该过程。 来源 面部识别的源码可以从Github仓库下载。 您可以克隆公共仓库： 1 $ git clone git：//github.com/ageitgey/face_recognition 或下载t
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本，用于给人脸数据集戴口罩。
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
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。
【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
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-
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
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
好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
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》
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。
借助于深度神经网络，俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法，能够从视频中识别出人的身份。该方法不需要大量的照片，并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。
人脸识别是用户身份验证的最新趋势。苹果推出的新一代iPhone X使用面部识别技术来验证用户身份。百度也在使“刷脸”的方式允许员工进入办公室。对于很多人来说，这些应用程序有一种魔力。但在这篇文章中，我们的目的是通过教你如何在Python中制作你自己的面部识别系统的简化版本来揭开这个主题的神秘性。 Github库代码：https://github.com/Skuldur/facenet-face-recognition 背景 在讨论实现的细节之前，我想讨论FaceNet的细节，它是我们将在我们的系统中使用的网
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。
Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型：VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace和Dlib。那些模型已经达到并通过了人类水平的准确性。该库主要基于 TensorFlow 和 Keras。
人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方， 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以，而且只需6秒。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
情人节写的那篇，在眼睛里添加女友照片，今天做了下修改。先是把贴图换成了写轮眼图片，再就是将单纯的图片展示改成了opencv调用摄像头，对实时获取的图片进行加工再予以展示，形成视频的效果：
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
从手机安全和监控摄像头到增强现实和摄影，计算机视觉的面部识别分支具有多种有用的应用。根据您的具体项目，可能需要在不同光照条件下的面部图像或表达不同情绪的面部。从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对，此列表上的数据集的大小和范围各不相同。
这个表白可还行？别急，为了自动生成这两张图片，可是动用了Python人脸识别功能这秘密武器的！
挪威新闻机构VG团队开发了一款全新的AI工具，使用面部识别技术，来查找与你的长相最为相似的足球运动员。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
前两天看到篇介绍英伟达StyleGAN生成逼真假脸的文章，其源码正是通过Python和Tensorflow实现的，利用AI生成并不存在的头像图，来感受下：
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
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！
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