人脸识别

中学时看过关于小札的自传电影《社交网络》，边想着有朝一日上了大学搞掉全校女生的学籍照来搭个类似的网站，这不，功夫不负有心人，在大学的尾巴里，从某系统里将全校那啥的那啥搞了下来。 那么有了照片，下一步就是搭站了。 0x00 先谷歌搜了一堆facemash的仿站，搞了一上午都不显示图片，搞得很是郁闷。于是请教滨哥远程给改了一下，，，貌似是数据库和源码的路径没设置好，真是菜鸡。 0x01 既然是给看女同学的站，那么肯定不能有男同学的照片了。那么怎么把男同学的照片删掉呢，这么多照片不可能我人脸识别一个个删吧。 一开始的思路是去github找一些机器学习的项目，去人脸识别筛选，但总感觉有点大材小用咯，所以干脆用了个猥琐的方法。 想起某年省赛时，队友写的ftp上传下载的bat脚本，便搜了一下打开看看，然后便有思路了。 先将历年同学的信息表中男同学筛选出来，然后将他们的学号复制到txt文档内。全部复制完成后，用notepad++的替换功能，选正则表达式 $是替换每行后面的内容 ^是替换每行前面的内容 完成后，文本的每一行都是一个dos的删除命令 @echo off changing pic files. Don ' t close it!!!!!! color 0b echo ======================================= changing pic filess.

# 白泽智慧教辅平台 **说明：** 运行时需要修改位置： bzedu\src\main\resources\application.properties bzedu\src\main\resources\config\mybatis-config.xml https证书配置请自行学习 数据库自行配置，直接导入提供的bzedu.sql即可 为方便下载学习，已将工程文件、演示视频、说明文档打包到百度云。 链接：https://pan.baidu.com/s/1rPebGhy7_w9tTjedcv66Ew 提取码：acg3 github： https://github.com/wonke/bzedu 欢迎star **１．** **技术概要** 后台框架：SpringBoot、Mybatis；前端框架：BootStrap、layUI； 数据库：MySQL；人脸签到：百度人脸识别API、webRTC、Canvas、Tracking.js； **２．** **项目介绍** 白泽智教是一款围绕教师授课全环节覆盖的在线教辅管理系统。系统功能有：人脸识别签到，智能语音点名，发布查看课堂作业，在线匿名评教，上传下载课件功能。 ​ **３．** **项目流程图** **４．** **功能设计** **(1)** **人脸签到：**教师发起当堂签到，设置截止时间，并可实时查看签到成功的学生名单

一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返回结果包含了原图+最大相似度图+相似度等。 人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端，可以通过TCP通信进行交互。 自定义人脸识别协议非常适用于中心一台服务器，现场若干设备请求的场景。 每个模块全部是独立的一个类，代码整洁、注释完善。 自定义人脸识别协议功能： 离线使用，同时支持百度的离线包和嵌入式linux人脸识别静态库。 支持多个连接并发，自动排队处理，返回的时候带上唯一标识区分。 传入单张图片返回人脸区域。 传入单张图片返回人脸特征值。 传入单张图片或者多张图片返回是否是活体。 传入两张图片返回比对结果。 传入两个特征值返回比对结果。 传入单张图片添加人脸。 指定唯一标识符删除人脸。 传入单张照片返回相似度最大的人脸信息。

【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别4——利用训练的xml识别人脸 说明 一，主要步骤 二，全部代码 三，结果 说明 本文参考自 https://www.cnblogs.com/fpzs/p/10550450.html . 还是和之前一样，由于Opencv版本的不同，需要增加头文件#include <opencv2/imgproc/types_c.h>，修改detectMultiScale中第5个参数CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH为CASCADE_SCALE_IMAGE，然后就没问题了。 有了之前三篇文章的基础 【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别3——用csv文件生成xml文件 . 【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别2——制作csv文件 . 【Opencv综合应用】自制训练集的人脸识别1——拍摄10张人脸图片 . 终于，到了这个项目的最后一步了，现在我们就可以用训练好的模型，把检测到的人脸与人脸模型里面的进行对比，找出这是谁的脸了。 一，主要步骤 使用的是opencv中的Haar特征分类器，Harr Cascades 识别对象为视频中的人脸 1.打开摄像头。 2.加载人脸检测器，加载人脸模型。 3.待识别图像预处理 resize cvtColor 等，人脸检测。 4.把检测到的人脸与人脸模型里面的进行对比，找出这是谁的脸。 5

第一步：下载opencv安装包 官网下载地址： https://opencv.org/releases.html# 二、解压下载文件 双击下载好的或者拷好的安装包，选择解压路径后点Extract即可完成解压，解压后会自动生成一个opencv的文件夹，如下图所示： 下图中的文件夹如果配置环境比较多的筒子们还是非常眼熟的。 第三步：配置系统变量（WIN10） 将你解压的opencv文件夹中的***opencv\build\x64\vc14\bin路径添加到当中。这里我是选择了vc14这个子文件夹，也可以选择15，但后面要做出相应调整，所以不妨就vc14咯！ 注意：路径粘贴后记得点确定，并在外面点能点的确定全点选一遍！ 第四步：相关文件的配置 注意：网上很多教程没有这一步，会报那种找不到dll文件的错误，是因为没有将opencv里面的相关文件复制到C盘中的文件夹里面 操作方法：将bin目录下面的opencv_world341.dll和opencv_world341d.dll文件复制到C:\Windows\SysWOW64这个文件夹里面即可 将bin目录里面的opencv_ffmpeg341_64.dll复制到C:\Windows\System32这个文件夹里面（详细看图） 如果是opencv其他的版本，把对应的dll文件移动到上述两个C盘文件夹即可！ 第五步

2019计算机视觉-包揽所有前沿论文源码 大家是否遇到过这种情况，就是在工作或者学习的时候，想去找一些方向的网络，但是呢，尴尬的是，老旧的网络里不想要，前沿的网络又不知道有哪些。为了解决大家的这个困扰，本人收集了2019年大部分前沿的网络相关链接，之后我会：每周一更新一次（明年会开启2020的收集博客） （01） CVPR 2019 | 旷视提出新型目标检测损失函数：定位更精准 （02） 综述 | CVPR2019目标检测方法进展 （03） 综述 | CVPR2019目标检测方法进展 （04） CMU和旷视科技开源：KL-Loss目标检测边界框回归新算法（CVPR2019） （05） Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor （06） ICCV 2019 | 南开提出边缘引导的显著目标检测算法EGNet，刷新主流数据集所有评价指标 （07） 最新的目标检测的深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+（文末福利） （08） 目标检测中边界框的回归策略（从YOLO到CenterNet） （09） ICCV2019 | 旷视科技提出：ThunderNet（轻量实时）目标检测网络 （10） 目标检测中边界框的回归策略 （11） 国科大提出FreeAnchor，新一代通用目标检测方法，代码已开源 （12） 我这两年的目标检测 （13） Res2Net

智能人脸识别+红外热成像一体机 产品规格书 HC-SJP08S-T 概述 智能红外热成像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，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要前提。而行人当前的体温也是是否开闸的前提条件。人脸识别人行通道闸机系统就是把人脸识别技术和人行通道系统相结合，通过对人脸的识别作为人行通道开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别人行通道闸机系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换IC卡等，只需要重新对人脸信息进行登记注册即可；人脸识别人行通道闸机系统由于操作简单、安全、便捷、智能，且无论室内还是室外均可使用的特性，一直比“认卡不认人”的IC卡更具优势。近几年人脸识别技术已在公安、海关、金融、军队、机场、企业等领域得到了广泛的应用。有专家进一步指出，人脸识别的全面应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。 产品介绍及应用场景 测温人脸识别一体机采用了国际先进的神经网络算法（CNN）,是经数千万次算法训练后形成的产品，集图像采集、人脸检测、人脸跟踪和人脸比对等功能，不仅识别率高而且识别速度快。脱机动态人像识别机，无需行人特意配合直接识别，无需电脑控制，行人在运动中也可识别，这大大提高了人像识别的易用性。产品可配套应用于市面通用的任何通道闸（三辊闸、翼闸、摆闸、速通门等）

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo 主要功能, 1.人脸识别 2.人脸特征提取 3.特征比对 4.特征数据存储与比对 其他特征没有添加 虹软SDK下载戳这里 face_class.py from ctypes import * #人脸框 class MRECT (Structure): _fields_=[( u'left1',c_int32),( u'top1',c_int32),( u'right1',c_int32),( u'bottom1',c_int32)] #版本信息 版本号,构建日期,版权说明 class ASF_VERSION (Structure): _fields_=[( 'Version',c_char_p),( 'BuildDate',c_char_p),( 'CopyRight',c_char_p)] #单人人脸信息 人脸狂,人脸角度 class ASF_SingleFaceInfo (Structure): _fields_=[( 'faceRect',MRECT),( 'faceOrient',c_int32)] #多人人脸信息 人脸框数组,人脸角度数组,人脸数 class ASF_MultiFaceInfo (Structure): # _fields_=[('faceRect'

我司最近要做和人脸识别相关的产品，原来使用的是其他的在线平台，识别率和识别速度很满意，但是随着量起来的话，成本也是越来越不能接受（目前该功能我们是免费给用户使用的），而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能。基于这些考虑，我司需要寻找其他的方案。 通过搜索，目前发现，开源或免费支持离线的方案也有不少。目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib。 通过官方的demo 和 网上的资料，写了个工程，也可以在这里看。 这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的，这里可能会涉及到预览图和屏幕方向不一致的情况，我主要是通过一下代码处理 Dlib 和虹软 ArcFace要做人脸识别前都需要先检测人脸，要不然后续提取不到人脸特征人脸特征比对时，建议将需要识别的人脸特征库预先加载到内存，这样可以加快速度（当然也占用比较大的内存）在使用 Dlib 做人脸检测时要注意，人脸方向和屏幕方向不一致时检测不到人脸（虹软 ArcFace 不存在这个问题），如果不一致，需要将图片的人脸方向转为和屏幕方向一致时再来做人脸检测虹软 ArcFace 做人脸识别时，要注意你下载的凭条 SDK 与 APP_Id、SDK_key 要一致（这个是没懂要搞这么多验证数据）。库的引用直接安装文档操作即可。虹软 ArcFace 做人脸识别时，要使用人脸检测时的人脸角度，要不然提取不到人脸特征，可以参考一下代码说明

昨天裸面，面试时好多知识点都忘了，回顾了一下以往的项目，整理了人脸识别的测试点。 人脸识别设计到AI的两个概念： 计算机视觉（机器视觉）和生物识别。由此展开测试寻找测试点 AI测试与传统测试的异同点： AI测试需要结合AI架构，算法，应用场景等针对测试。 这里的人脸查准率和人脸设定阈值有关系 设定阈值的过程就是模型评估，阈值设定越低，通过率越高，误报率越低 阈值设置越高，通过率越低，误报率越高 思维导图中的静态指图片，动态指活体检测。 温习了一遍，贴上图片 希望对大家有帮助 如有遗漏的，欢迎大家大留言补充 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4277371/blog/4258397