从这一点上，IoT人脸识别模块将带来很好的用户体验，哪怕是整个系统断电重启也能快速就绪。...基于Arm Cortex-M7的内核能达到主频600MHz，并且支持独立的硬件浮点运算单元，这也使我们妄想在MCU上实现高精度的快速人脸识别成为可能。...通过实现和优化了i.MX8M上的人脸识别应用，在不依赖于任何神经元网络硬件加速的情况下，达到了非常流畅的识别帧率，就开始莫名的自我感觉良好，非常乐观的通过简单的线性换算(1.5GHz x 4核)就开始盘算着理论上在...在埋头苦干了一段时间后终于丑陋的实现了MCU上的人脸识别运算，然而结果非常失望，仅仅识别一张人脸数据的时间就达到了9.8秒，这个大大超出了我们的预期，这样的性能完全无法进行商用，想不到单核MCU和多核MPU...码农们在冷静下来之后提出了很多创新性的优化方案，基本上围绕两个方面进行展开： 人脸识别AI模型的优化 端侧前向推导引擎代码的优化 也就是说攻城狮们必须要扮演两个角色，一是继续做好程序猿，二是成为出色的训魔师
QQ全城助力三年入围两年获奖 腾讯在今年的戛纳创意节上斩获两座狮子。...“QQ全城助力寻亲项目”凭什么成为戛纳国际创意节上的中国奇迹呢？...人脸识别与社交结合的爆发力 互联网公司做寻人项目的不少，知名的有谷歌、百度、360、搜狗、阿里等公司，QQ全城助力寻亲项目不同处在于两个。...在腾讯生态中，优图人脸识别技术不只是应用到了公益上，目前，优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业，前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。...在社交+公益上，作为腾讯旗舰产品的QQ一直以来都扮演着重要角色，QQ员工很早就自发将404页面用于公益，正是斩获戛纳狮子的QQ全城助力寻人的前身，在寻人功能后QQ全城助力又上线了找回老人和罕见血型的功能
前言 今天来介绍一个在CPU上可以实时运行的人脸检测器FaceBoxes，FaceBoxes仍然是以SSD为基础进行了改进，在速度和精度上都取得了较好的Trade-Off，所以就一起来看看这篇论文吧。...Face-box filter：如果人脸BBox的中心在处理后的图片上，则保持其位置，并且将高或宽小于20像素的face box过滤出来（删除）。...在FDDB上的消融实验结果 其中实验一表示去掉Anchor稠密化策略，实验二表示使用三个卷积层来代替MSCL，也即是使用单一的感受野，实验三表示使用ReLU来代替CReLU。...可以看到本文的几个创新点是非常给力的。下面的Figure6展示了其在FDDB上的ROC曲线： ? FDDB上的ROC曲线对比 9....结论 总的来说FaceBoxes在对人脸并不hard的情况下识别率是很好了，并且速度也相对较快，虽然在今天看来应用的价值不大了，但是里面提出的Trick和做的实验还是有参考意义的。
6.png 也就是16，32，64.......512 然后设 换句话说， 是比人脸框稍大的那个锚框的索引index 然后我们从 ?...Dual-Pyramid Anchors 之前的PyramidAnchor得到了一系列锚框，包含了头部，肩部，身体部位等大量上下文信息，通过高层级信息对人脸检测实现了自监督，这对于辅助人脸检测的提升是巨大的...10.png 可以看到在Hard级别的数据集上，pyramidBox++表现的是非常好的 7....训练细节 采样ImageNet上预训练的resnet50作为backbone，vgg16这个网络确实有点笨重 新加入的层采用Xavier初始化 优化器采用小批量SGD，动量为0.9，weight decay...训练细节上也没有用很复杂的trick，就得到了SOTA的结果。但是如此大的计算量，模型检测的实时性可能会是个问题。有文题欢迎留言。
带着你的Net飞奔吧！...邮箱： 他生成的是：http://mail.qq.com/cgi-bin/qm_share?...t=qm_mailme&email=7oKBmoqAmq6fn8CNgYM 后来我把后面加密字符串换成明文的邮箱==》发现一样用 ：http://mail.qq.com/cgi-bin/qm_share...t=qm_mailme&email=1054186320@qq.com ? ? 代码案例： ? <!...QQ邮箱设置 ? 授权码生成： ?
人脸检测的开始和基本流程 具体来说，人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸，如果人脸存在，就给出全部人脸所处的位置及其大小。...如果所有的窗口都被判断为不包含人脸，那么就认为所给的图像上不存在人脸，否则就根据判断为包含人脸的窗口来给出人脸所在的位置及其大小。 那么，如何来选择我们要观察的窗口呢？...所谓眼见为实，要判断图像上的某个位置是不是一张人脸，必须要观察了这个位置之后才知道，因此，选择的窗口应该覆盖图像上的所有位置。...光考虑姿态上的变化，人脸可能是斜着的（平面内旋转），也可能是仰着的或者侧着的（平面外旋转），同一个Haar特征在不同姿态的人脸上差异可能非常大，而同时又可能和非人脸区域上的特征更相近，这就很容易在分类的时候引起误判...FDDB的推出激发人们在人脸检测任务上的研究热情，极大地促进了人脸检测技术的发展，在此后的几年间，新的人脸检测方法不断涌现，检测器在FDDB上的表现稳步提高。
美的家电与QQ物联、腾讯社交关系链深度合作，则可在产品上实现互联互通，以及更互联网的体验，比如用户可直接通过手机QQ与洗衣机等家电交互，这迎合了家电的智能化趋势。...在与美的战略合作之前，QQ和卡西欧推出联名手表、与鹿晗合作推出QQ X LUHAN联名公仔以及与故宫合作，在IP定制上的频繁动作。...社交App作为用户打开频率最高、使用时间最长的App，更容易与用户建立精神上的联系，形成情感上的影响，因此社交IP就跟内容IP一样，具有挖掘价值，美的选择与QQ合作的部分原因就是瞄准QQfamily这一社交型...QQ与Line在IP化上的相同与不同 社交平台IP化的探索者，并不只有QQ，国内外都有类似趋势。 Line在IP探索上就有许多尝试。...2015年，付费表情包给它带来了24%的收入，约合18亿元，这被许多人津津乐道。 在IP探索上，QQ与Line有许多相同之处。
与基于云计算的服务不同，云计算的资源只能专注于视觉问题，设备上的计算必须与其他正在运行的应用程序共享这些系统资源。...从Viola-Jones走向深度学习 在2014年，当我们开始研究深度学习方法来检测图像中的人脸时，深度卷积网络（DCN）刚刚开始在物体检测任务上产生有希望的结果。...图2.人脸检测工作流程 [图片] 这一策略使我们更接近于在设备上运行深度卷积网络，以彻底扫描图像。但网络复杂性和规模仍然是性能的关键瓶颈。...人脸检测，人脸标志检测以及其他一些计算机视觉任务可以从相同的缩放中间图像中工作。...为了使各种算法能够很好地协同工作，实现使用输入分辨率和颜色空间，尽可能多的算法共享。 优化设备上的性能 如果我们的人脸检测API无法在实时应用程序和后台系统进程中使用，那么易用性的快感将很快消失。
谈一谈嵌入式上的人脸识别 机器识别发展 2D人脸识别 3D人脸识别 AI芯片的崛起 嵌入式AI的发展 目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。...从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。...3D人脸识别又主要分为3D结构光、TOF、双目立体视觉。硬件上是红外光发射器，红外光摄像头，可见光摄像头和处理芯片这四个部分构成。...虽然2D人脸识别往往也会用到双目摄像头和红外光发射器，但是这种只是为了在不同的光照条件下能够正常的进行人脸识别。真正的3D人脸识别的红外发射器，发射出来的是一系列的人眼看不见的编码光。...由于嵌入式上的资源有限，需要更好的AI算法去减少内存的使用，并且更加高效的处理方式去解决低功耗的应用，只有解决好这些问题，相信机器视觉一定会替代人去做更加繁杂重复的工作，而到那时，无人驾驶、无人值守将成为常态
前言 人脸检测领域目前主要的难点集中在小尺寸，模糊人脸，以及遮挡人脸的检测，这篇ICCV2017的S3FD（全称：Single Shot Scale-invariant Face Detector）即是在小尺寸人脸检测上发力...随机裁剪：对小尺寸人脸放大，随机裁剪5块，最大的为原图上裁剪，其他4张为原图短边缩放至原图[0.3，1]的图像上裁剪得到。 裁剪图像缩放为后，并以0.5的概率随机左右翻转。...S3FD的消融实验结果 Figure8是S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比。 ?...S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比 下面的Table4展示了关于选择不同预测层对最终模型效果(mAP值)的影响。 ?...结论 这篇论文在小尺寸人脸检测上发力，提出了一些非常有用的Trick大大提升了在小尺寸人脸上的召回率以及效果，这篇论文在小目标检测问题上提供了一个切实可行的方法，值得我们思考或者应用它。 9.
简介 实现概述 开发 QQ 登录(上) 接口 存取前五步后的令牌信息 每位用户都有一个令牌,所以是多实例的一种对象 restTemplate 负责向服务商发 HTTP 请求 点击文档资料 获取用户信息的...API 所需参数 获取用户信息实现类 开发 QQ 登录(中)
发现有2中方式： 第一种是不能直接弹出添加界面的，只能弹出网页，再通过网页中的添加好友才能添加： ? 弹出的网页是这样的（我是写成在新的网页中打开） ?...现在看实现的代码： <a href="http://shang.<em>qq</em>.com/email/stop/email_stop.html?...还有一种方法是弹出临时对话框： 点这里给我发消息 效果： ?...我因为是自己<em>的</em><em>QQ</em>在线~~~弹不出~不过你们可以在我<em>的</em>栏目：联系方式看到，试一试<em>的</em>
首先要开启QQ邮箱的smtp服务，默认是关闭的。 登录QQ邮箱，点“设置” - “帐户”。 找到“POP3/SMTP服务”和“IMAP/SMTP服务”项，点“开启”。 开启之后，点击“生成授权码”。...这个授权码将作为邮箱的身份认证密码。 然后到系统后台，在“系统管理” - “系统设置” - “邮件设置”中进行设置。 SMTP服务器：smtp.qq.com SMTP端口号：465。...身份认证用户名：填完整的邮箱名，如：123456789@qq.com，包括@qq.com部分。 身份认证密码：填上述的QQ邮箱授权码。注意，不是QQ邮箱的登录密码。 SMTP身份认证。选“是”。
一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。...其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。 今天我们要做的是人脸识别。...人脸识别 之所以用 Dlib 来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。...准备了六个候选人的图片放在 candidate-faces 文件夹中，然后需要识别的人脸图片 test.jpg 。我们的工作就是要检测到 test.jpg 中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。...最后求测试图像人脸描述子和候选人脸描述子之间的欧氏距离，距离最小者判定为同一个人。 3.代码 代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别...在EasyCVR人脸识别中，如果识别区出现人脸即可直接识别，如果下一帧没有人脸，那么EasyCVR播放器屏幕则会显示人脸识别框，如下： image.png 但是这个框在没有识别内容的时候出现其实是不合理的...把Rect里面的值转换为SEI帧，传给前端用于绘制人脸的红色的框。...分析代码，里面有个人脸识别“int(ret.size)>0”，所以只有检测到人脸才回传给前端绘制，如果没有人脸就传递空数据给前端，才会导致只有绘制框没有取消框的操作。...image.png 此处我们需要在程序“int(ret.size)>0”加一个else操作，把一帧每有识别到的人脸给取消，再给前端，这样播放器的框会消失。
作者：cunjian 编译：CV君 发布：我爱计算机视觉公众号 向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。...该库人脸检测使用MTCNN算法，特征点检测是基于坐标回归的方法。 请看一段该库在 300 VW上检测视频： 在300W数据集上的正面人脸检测结果示例： ?...在Menpo数据集上的半正面人脸检测结果示例： ? 在Menpo数据集上的侧脸检测结果示例： ? 使用不同的主干网在300W数据集上的精度结果： ?...使用不同的轻量级主干网和不同分辨率图像在300W数据集上的检测结果： ? 可见参数量都很小，除了在Challenge子集，其他精度下降并不是很大，而且后两者可以实现 100 fps的速度。...测试推断： 对同一文件夹下图像进行批量测试兵保存结果： python3 -W ignore test_batch_mtcnn.py 使用ONNX优化、MTCNN用于人脸检测并通过摄像头采集图像测试：
现如今，人脸识别技术的应用可谓是非常广泛，被应用于身份认证，监控，安全检查，机器学习，面部表情识别，虚拟现实及虚拟导航等领域。 人脸识别技术是一种利用计算机识别和跟踪人脸特征以确定个体身份的技术。...人脸识别技术的核心组成部分包括：图像采集，特征提取，特征比较和识别。图像采集是指将摄像头或数字照相机用于采集人脸图像的过程。人脸图像可以通过检测和跟踪过程中获取。...特征提取是指从人脸图像中提取出可用于识别个体身份的人脸特征过程。特征比较是指将从采集的人脸图像中提取的特征与现有的特征数据库中的特征进行比较，以确定人脸特征的过程。...最后，识别是指利用人脸特征比较后的数据来确定个体身份的过程。 那么在整个人脸识别的整个工程当中，必然是少不了人脸检测的，它承担着很重要的职责。...首先摄像头在捕捉到的图像中，需要用人脸检测技术，检测这张图片当中是否有人脸，检测到人脸以及人脸的位置之后，才进行后续的特征提取、特征对比等步骤，最后才形成一个完整的人脸识别过程。
如果你不是这样的，建议你先完成一下 这篇文章 的换源操作，然后从头开始操作。 等待一段时间之后： ? 这样就安装好了。...三、安装 QQ 等软件 安装完了 wine 之后我们才能开始我们的任务，这是一个平台，我们在这个平台上安装我们想要的软件。...可以在本机下载好之后传到 ubuntu 上，点击下载安装源：QQ TIM 微信 百度网盘。...也可以在 ubuntu 上直接下载，下面是下载链接： // QQ http://mirrors.aliyun.com/deepin/pool/non-free/d/deepin.com.qq.im/deepin.com.qq.im...安装好了，可能你会懵逼的找不到 QQ 在哪，点击主菜单就找到了！ ? 来试试吧： ? 遗憾的是，这个版本已经登录不上去了，是不是感觉折腾了半天白费力气哈哈哈 ?
QQ群网站：https://qun.qq.com/member.html 咳咳，没别的，就是想看下群员而已，希望大家拿到信息后，不要忘记你所处之地，虽然只是群信息，没什么隐私资料，本来我只是想获取一下...QQ群成员信息，然后我在这个网站转了一下之后，发现不仅可以获取群员还可以获取你的QQ好友列表的一些信息，哈哈然后我准备在这，用我列表的QQ昵称做一张词云图。...首先呢，来到群管理这个页面，一如既往，打开F12，切换到一个QQ群，然后点击XHR，就可以看到一条信息的加载了 预览一下返回信息，可以很清晰的看见mems只有两个，和真实情况一样，QQ群里面只有我和一个机器人...然后返回到请求头那块看一看，是不是有一个这样的值。 然后就可以确定这个e的来源了。...然后Cookie的话就是自己手动获取，或者等下次再出一个python登陆QQ的博文 然后将这串不怎么麻烦的加密代码（总感觉有点不太真实）放到Python里面运算一下 可以看到结果是一样的。
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