图像识别

. 智能识别图片物体 。这步是智能垃圾分类的魔法核心。原理是人工智能会根据打上标签的海量图片来识别新的图片所归属的分类标签。好奇的读者可能会问，我没学过深度学习啊？我也不会训练模型，怎么办？ python大大笑了，“没事，bat等巨头早就把这些核心人工智能能力封装成容易使用的接口了！为 双喜鸟 快速开发，我们只要站在巨人的肩膀上就行了。“ 核心技术原理 智能识别图片的所属分类。这个是用的百度的智能api，只要把图片传给百度api,API就会识别该图片，并把该图片所归属的分类返回一个数组列表。智能识别图片的分类标签效果如图，左边是图，右边是api识别后的分类标签: 有这么好的东东，让我们立刻看看如何用吧。 首先申请百度图像识别API的用户和key。 请移步百度智能api中心申请。 安装百度图像识别Python ： 如果已安装pip，执行pip install baidu-aip即可。 如果已安装setuptools，执行python setup.py install即可。 初始化AipImageClassify AipImageClassify是图像识别的Python SDK客户端，为使用图像识别的开发人员提供了一系列的交互方法。 from aip import AipImageClassify""" 你的 APPID AK SK """APP_ID = '你的 App ID'API

最近一直在研究AI人脸识别身份认证，发现目前网上的识别Demo都是小Demo，非常零散，最近在GitHub上见到一位大神开源人脸识别项目参见：https://github.com/winterssy/face_recognition_py，效果显著，遂将其整理优化，介绍项目实现原理和机制。 本系统项目最终效果如下： 本项目的实现机制：基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储，能够对陌生人脸闯入进行报警，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。 接下来从原理到项目实践进行剖析。 人脸识别流程 人脸识别是由一系列的几个相关问题组成的： 1、首先找到一张图片中的所有人脸。 2、对于每一张脸来说，无论光线明暗或面朝别处，它依旧能够识别出是同一个人的脸。 3、能够在每一张脸上找出可用于他人区分的独特之处，比如眼睛多大，脸有多长等等。 4、最后将这张脸的特点与已知所有人脸进行比较，以确定这个人是谁。 第一步：人脸检测，找出所有的面孔 很显然在我们在人脸识别的流程中得首先找到图片中的人脸。我们得感谢 保罗·比奥拉（Paul Viola）和迈克尔·琼斯（Michael Jones）在2000年发明了一种能够快速在廉价相机上运行的人脸检测方法，人脸检测在相机上的应用才成为主流

概述 不管你注意到没有，人脸识别已经走进了生活的角角落落，钉钉已经支持人脸打卡，火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道，更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了。在人脸识别业界，通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成，从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底，对于大多数企业来说，选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法。虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本，经过三年的技术迭代和更新，目前已经推出了2.2版本，主打离线，免费，适合场景比较广泛。为了方便开发者接入，虹软官方提供了各个语言版本的Demo程序，由于虹软并没有提供C#版本的SDK，因此，他们提供的C#版本的SDK就更有参考价值了。 虹软Demo的下载地址如下： https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp_2.2 在开始之前，建议你下载它。 什么是人脸识别 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 而人脸识别的过程可以简的概括为：检测人脸框->提取人脸特征信息->人脸库检索匹配信息三个过程。 人脸识别的应用场景

iText mac中文版 是一款从图片中识别文字的OCR(光学字符识别)工具。通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求。而且iText mac破解版使用腾讯、Google 双引擎，识别效果惊人地准确。 打开iText mac版，显示已经成功注册激活！ iText for Mac 中文版软件介绍 iText破解版是Mac os系统上一款从图片中识别文字的OCR（光学字符识别）工具。通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求。使用腾讯、Google双引擎，识别效果惊人地准确。 点我安装下载～ iText mac版功能介绍 轻松选择图像 iText支持多种方式选择图像，操作非常方便。 捕获屏幕 iText内置屏幕捕获工具。只需按下快捷键⇧⌘1，捕获屏幕上的任何区域，即可提取其中的文本。提示：已识别的文本已复制到系统剪贴板。你可以直接粘贴。 将图像拖动到菜单栏图标 例如，当您在 Twitter 中看到图像并想要提取内部的文本或数字时，只需将图像拖动到iText的菜单栏图标，您就可以得到您想要的内容。 选择图像文件 当然，您也可以选择要识别的图片文件。但是，在这种情况下，优选上述拖动。 持续认可 例如，在PDF中截取不同位置的屏幕截图，iText将依次识别文本并自动连接结果。

人脸识别系统分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起

物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。人工智能能够做到正确的辨识、发现异常、预测未来，通过人工智能结合闸机硬件的非思丸，实现人工智能融合行业应用进而实现向应用智能发展。 人脸应用功能： 1）实时抓拍。基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。并把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。支持按树形目标选择抓拍通道，并同时查看一路或多路实时人脸图片抓拍。支持背景图及小图的下载 。2）实时预警（人脸卡口）。支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。 3）历史预警。支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。支持设置查询结果按时间或相似度排序。 4）人脸查询。支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。人脸图像及相关结构化信息可导出成excel文件。 5）以脸搜脸（1:N比对）。用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片

物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。人工智能能够做到正确的辨识、发现异常、预测未来，通过人工智能结合闸机硬件的非思丸，实现人工智能融合行业应用进而实现向应用智能发展。 人脸应用功能： 1）实时抓拍。基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。并把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。支持按树形目标选择抓拍通道，并同时查看一路或多路实时人脸图片抓拍。支持背景图及小图的下载 。2）实时预警（人脸卡口）。支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。 3）历史预警。支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。支持设置查询结果按时间或相似度排序。 4）人脸查询。支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。人脸图像及相关结构化信息可导出成excel文件。 5）以脸搜脸（1:N比对）。用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片

作者介绍：智趣云识客 立足视觉AI，专注场景识别的AI服务商 根据前瞻产业研究院对对人脸识别市场的预估，到2022年，中国人脸识别市场规模将超过66亿元 关于 人脸识别 各种碎片式的报道，也层出不穷，但是鲜有文章能系统性的，从应用的角度出发来深入讲解人脸识别。 智趣云识客作为专注于场景识别的AI服务商，我们将从技术应用与商业模式两个维度，力求让读者，尤其是考虑AI+应用的从业者，看到全貌。 本篇，我们先来讲人脸识别的技术应用。 1 基础层算法 我们可能断断续续听说过人脸检测、人脸识别等算法，但这些算法之间是否有联系，是否有体系？答案的是“有的”。 我们可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。 基础层算法，相当于人脸的预处理。一张人脸，首先要经过人脸检测、特征关键点处理，质量模型过滤之后，才能到应用层算法做处理，并应用到实际场景中。 基础层算法的优劣，很大程度上会影响最终的人脸识别准确率和效果。 技术 定义 作用 原理 人脸检测 将一张照片或一段视频流中的人脸检测出来，并输出人脸矩阵坐标 用于截取人脸，用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法。 二分类模型，通过深度学习训练样本是否是人脸 特征关键点 检测到人脸后，将人脸的特征点标记出来，每个特征点都有属性，能表示是脸部位置 1 人脸摆正对齐：实际场景中，抓取的人脸一般不是正方向的，需要摆正后再进行人脸比对、搜索等<BR>2 人脸处理

目前人工智能是创投界的明星投资领域，AI在大中小公司中都被给予了足够的重视，而人脸识别技术作为人工智能领域的核心技术之一，在过去的2年里得到了学术界和产业界的大力扶持和发展，目前已经在很多应用场景里都进行了商业化尝试。 北京西站、沈阳站、青岛机场的安检都应用了人脸识别技术；天坛公园和成都的人民公园也采用了人脸识别，刷脸取纸，防止浪费；在移动端，三星Galaxy S8创新性的采用人脸识别解锁；据称，北京市政府正在研讨将人脸识别技术应用在北京地铁上，通过刷脸的方。式来进行安检，提高出行效率。 目前社保系统正在进行改善升级，通过原有基础上增加人证合一识别系统，用来防止冒领和骗保的事件发生。所谓人证合一识别系统，简单来说就是人脸识别采集的人像和证件识别出的头像进行对比，按照一定相似度来判断是否为同一个人的识别系统。 从早期简单的考勤机到现在的企业系统应用级别的产品，业界新进产品层出不穷，下面来说说人脸识别在市场上的产品形态。 摘要：现在市场上的人脸识别人证合一的产品形 考勤机： 应用的是静态1：N的人脸识别算法。先把人员的人脸图片存入人脸数据库，然后每次拍摄人脸和人脸库图像对比，以记录考勤情况和考勤时间。 2.行业应用的人证合一产品： 此类产品结合了护照识读、身份证读取、驾驶证、行驶证、港澳通行证等常见证件的识别，对于从证件中采集到的头像和现场拍摄的头像进行人脸的1:1识别

目前，人们已经研发出声音识别、步态识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、基因识别等多种生物识别技术。非思丸智能顺应时代发展，大力研发人脸识别技术，终成就人脸比对系统。 人脸识别技术特点： 具备多个算法识别能力； 支持云服务有公共云（Public Cloud）与私有云（Private Cloud）； 兼容高清、低清人脸图像，低分辨率、模糊照片也有较好识别效果； 支持Linux 32/64、Windows32/64主流的操作系统；支持服务器端快速部署； 提供二次开发API； 支持批量人脸识别, 识别事件小于1秒； 通过算法融合解决照片质量、年龄差距、光照环境造成的同人图像差异问题； 支持全库查重，能应用于多重户口、二次抓获、重复办证等的业务需要； 预置相片质量检测工具，对相片进行质量检测、预处理； 手机、平板电脑、数码相机、高拍仪等摄像头拍摄的头像均可进行人脸比对识别。 “生物秘钥”的运用，消除了网络时代人们被各种形形色色密码搞得晕头转向的问题。显然，相对于一大串的用户名、密码、磁卡、U盾、芯片卡等，动动手指的指纹识别、晃晃脑袋的人脸识别显得尤其简单快捷。 来源： https://blog.csdn.net/FaceTo_/article/details/98938163