图像识别

细心的你一定会发现，虽然酒店实名登记已经进行了多年，但是在登记的过程中还存在着诸多弊端，比如：证件单一，一般都是采用身份证登记的形式、无法将证件和本人做对比，出现了拿别人身份证也能住宿的情况、无法保留住宿人实时图像，供今后调用，等等。 上述确实给酒店的客户登记造成了不小的麻烦，同时使客户管理更加的困难。还有有人提出了认证合一系统，使证件识别和人脸识别完美的结合到一起，有效地解决了这个问题。 一、人证合一工作原理 人证合一应用场景中的工作原理：“首先经过前端摄像头采集到人脸图像或视频流，系统能够自动在图像或动态视频中检测和跟踪人脸，并通过一系列相关技术对所采集的图像进行人脸定位、质量检测。最终通过将现场获得的图片与提取身份证件信息进行交叉比对，以确保持证人和证件之间的一致性、合法性。 2016 年二十国集团 (G20) 领导人第十一次峰会将在中国浙江杭州举办，在多个安防卡口引用人脸识别技术辅助或代替工作人员完成对停留人员的身份核实工作。就是人证合一的成功表现。 2016 年 4 月 21 日，新疆库尔勒市 5 个治安卡点新装的“人证合一”系统经过测试正式投入使用。 二、证件识别和人脸识别 采用扫描证件图片，然后对证件图片中的证件信息（如姓名、性别、民族、出生日期、住址、证件号码等）及头像进行识别提取，生成证件文本信息及头像图片。 . , 文章来源: 证件与人脸结合――人证合一系统

之前编译了一下SeetaFace的库，用于人脸检测、特征点定位和人脸识别的功能，然后昨天就用Qt写了一个软件用于实现。 工程的文件还是比较简单的，一个界面类和一个SeetaFace的线程类而已。这里主要涉及到Qt的多线程，Qt的多线程还是比较好用的，界面就比较简单。就是写单调的条条框框的。现在就先展示下界面和效果吧。 人脸检测 特征点定位 人脸识别：标签和相似分数 尝试下摄像头，角度稍微低头一点也还行，稍微遮一下丑也还勉强OK，所以性能还是蛮OK的，当然我的OK是指我自己觉得不错： 然后找一张小一点的人脸： OK，软件的功能大概如下： 加载数据有三种源头：图片、视频和摄像头，功能有三个：人脸检测、特征点定位、人脸识别；可实时调整人脸检测的参数、可以提取保存数据库里的图像(也就是暂且叫训练把，其实不对，但还是算啦，自娱自乐，不必那么较真)。 这其中，会涉及到Qt的多线程、文件操作等方面，然后写这个软件，大概是从昨天中午写到晚上12点多吧，中间包括去做其他事，所以如果是熟练的大神的话，估计都不屑于写这样的"小玩具"了吧。然后可能还需要优化，我只是写出来了，感觉速度也还能接受，所以就没去管软件优化问题了。 好了，大概就这样。 囡囡呀你会困惑 慢些脚步别忘了 慢慢的你会明白丢了的是什么 人生路本就是场获得与失的选择 迷路时想想当年阿婆怎么说 来源：51CTO 作者： 熊叫大雄 链接

import cv2 filepath = "xxxx" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml" ) color = (0, 255, 0) # 定义绘制颜色 # 调用识别人脸 faceRects = classifier.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects): # 大于0则检测到人脸 for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2) # 左眼 cv2.circle(img, (x + w // 4, y + h //

CVPR 2019 | 旷视研究院提出ML-GCN：基于图卷积网络的多标签图像识别模型 原文： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247496371&idx=1&sn=13ee75573ac9b0b698ee27188cffc4d0&chksm=96ea2d33a19da425999cb6cce6a50c67539aaef2360e594a8c97c8f6db692ce94e72b53067a9&scene=21#wechat_redirect 文章来源: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/91978721

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/millions_02/article/details/91419297 图像识别 面部表情识别（FER） 预处理： 去掉表情无关特征 标定关键坐标，这一步可以减少旋转和面部变形带来的变化，常用IntraFace 人脸特征提取：从经过预处理后的人脸图像中提取出人脸上具有代表性的特征信息，并用计算机语言进行描述。 数据增强 线下数据增强和在线数据增强，通过生成，修改，模拟原图的方式增加训练数据 人脸归一化 1.光照归一化，去掉光照影响，于各向同性扩散归一化（isotropic diffusion-based normalization）、基于离散余弦变换归一化（DCT-based normalization）和高斯差分（DoG）。 2.姿态归一 基于 GAN 的深度模型生成正面人脸 姿态补偿、姿态估计、表情估计 文章来源: https://blog.csdn.net/millions_02/article/details/91419297

人脸识别门禁是一种完全脱机的人脸识别门禁考勤产品，它常用来取代市场上的刷卡、指纹门禁考勤机。人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。 学校是学生的第二个家园，学生学习安全是学校管理方的重要职责，一些校外人员常常会利用管理漏洞随意进出学校，给学校安全带来隐患，所以保障校园的安全就保障了学生的安全。对于校园安全来讲，建立健全一套校园安全风险防控体系十分重要，校园安防体系需要从人防、技防、安防三方面来巩固，为了能建立一个更加安全的校园环境，校园安防管理需要向更精细化的方向发展，同时需要借助更先进的技术手段来进行智慧管理，而非思丸人脸识别智能系统就是一个很好的选择。 人脸识别通常会和通道闸搭配使用，形成人脸识别通道闸设备，在安装有人脸识别门禁的学校中只需要将采集到的学生照片提前放入数据库，系统摄像头就会自动捕捉到学生的脸，再将采集到的人脸数据与数据库进行比对，全程不到1秒钟就能完成身份验证，达到每分钟可过几十个人的程度。更多搜索非思丸

# 训练 # 1.参数 2. hog 3. SVM 4 computer Hog 5.label 6.train 7.pred 8 draw import os import numpy as np import matplotlib as plt import cv2 PosNum = 61 NegNum = 244 winSize = (64,128) blockSize = (16,16) blockStride = (8,8) cellSize = (8,8) nBin = 9 # print(os.getcwd()) # print(len(os.listdir("pos"))) # print(len(os.listdir("neg"))) # 2.creat hog 1 win 窗体的大小 2. hog = cv2.HOGDescriptor(winSize,blockSize,blockStride,cellSize,nBin) # 3.svm svm = cv2.ml.SVM_create() # 4. computer hog featureNum = int(((128-16)/8+1)*((64-16)/8+1)*4*9) # 3780 featureArray = np.zeros(((PosNum+NegNum),featureNum),np

最近下了个抖音玩，沉迷刷漂亮小姐姐总是刷不到，痛定思痛 用 Python ADB （感谢鹅厂图像识别库）训练了一个机器人，嘛呀太方便了！！！ 成果 原理 打开APP 获取手机截图，并对截图进行压缩 (Size < 1MB)； 调取人脸识别API http://ai.qq.com/ 解析返回的人脸JS信息 对人脸检测切割； 当颜值大于限制值 BEAUTY_THRESHOLD 时，点赞并关注 下一页，返回第一步； 小姐姐轻松到手； 转载请标明出处: 做了个Python ADB 抖音图像识别机器人 文章来源: 做了个Python ADB 抖音图像识别机器人

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考： https://github.com/Hironsan/BossSensor 。 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据，然后本片的话先用一些动漫人脸图片，向大家展示基本的opencv库的操作，以及用一些公共人脸数据进行简单的人脸识别技术学习。 1.OpenCV简介 　　OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供的有python接口，并实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2.需要安装的包 　　本篇先安装Opencv和numpy，pandas等数据分析包即可，如果感觉麻烦的话，可以直接安装Anaconda科学包(数据分析，挖掘，机器学习库合集)，安装与不同编译器配置环境过程这里就不讲解了。 　　下载地址(官网太慢了，推荐下面的地址)： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 。python3.5以上的需要下载opencv_python

　　图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 　　图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 如果你想要系统地学习人工智能