人脸识别

背景： 最近要搞人脸检测（非识别，也非取特征，也不是切割，仅仅是检测，框住） 刚好最近学了些深度学习下的人脸检测 那就当做复习找找各种方案，顺便理解下各个方案 场景： 需要在用户点击按钮时，顺便记录用户头像 上传服务器 现在人脸识别到处都是，api到是很多 但离线的sdk不多，好的开源也不多 要求： 1.离线 2.精确度高 3.多人脸识别 4.速度快 方案： 1. FaceDetect ，Android早期代码。 http://wiki.jikexueyuan.com/project/android-actual-combat-skills/static-human-face-detection.html 实测：代码简单，识别到一些不是人头的 2. 百度的离线的SDK 实测：有授权时间限制，甲方不一定会出这个钱 https://ai.baidu.com/tech/face/offline-sdk 3. 虹软的sdk免费，速度快 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p https://github.com/asdfqwrasdf/ArcFaceDemo 实测：可用，申请key，永久免费，摄像头预览部分已有 4. opencv3 有人脸检测的demo项目 https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ https

一.开发环境搭建 我们使用Python自带的IDLE进行编程，我使用的电脑是Windows系统，代码在win7 64位，win10 64位这两种电脑上验证过。Python版本为3.xx,需要使用的库有opencv，numpy，pillow。这三个库分别使用pip按照即可，指令分别为； 1）opencv；pip install opencv-python 2）numpy；pip install numpy 3）pillow；pip install pillow 所有的文件夹 face_pic 存档获取的照片 转为灰度图片 本文的路径采用自动获取绝对路径 在Python的安装目录，按照这个路径依次打开文件夹Lib→site-packages→cv2→data，复制文件“haarcascade_frontalface_default.xml”，“haarcascade_frontalcatface.xml”到face_identity文件夹，这两个是分类器，用于进行人脸检测。 注意 如果提示“module' object has no attribute 'face'” 解决方法： 可以输入 pip install opencv-contrib-python解决，如果提示需要commission，可以在后面加上 --user,即 pip install opencv-contrib

毋庸置疑，人脸是当下一项火热的技术，也是高校学生趋之若鹜的研究课题。在此之前，阅览了不少资料，也没有什么自称“专家”的人给“人脸识别”一词下过明确的定义，毕竟这是一个新兴的技术和概念。在我眼中，人脸识别是机器学习和深度学习的一项很成功的实际应用，它无疑给了那些认为人工智能是泡沫的人们一记响亮的耳光。 “人脸识别”是从照片（静态图片）或一段视频（动态）中定位到人脸，并进行下一步操作的技术。有两点要注意，在“定位人脸”这一步操作前还有一步操作，类似判空，即判断这张图片（或者这段视频）里是否有人脸存在。当认为有人脸存在后再进行下一步操作“定位人脸”。第二点所谓的”下一步操作“，主要是识别出人脸以后的后续操作。总不见得找到人脸就算结束，啥都不干了吧。所以下一步操作可以是诸如美颜、车站身份认账等等。我把它分为以下六类： 身份认证 证件验证 人脸检索 面部分析 美颜 换脸 身份验证，类似门禁、手机人脸解锁、还有火车站进站的身份验证这种。主要是系统判断当前人脸是否在数据库内，是的话通过验证，反之验证失败，门禁不开、手机无法解锁、火车站不放行。要注意的是，身份验证往往没有“活体检测”这一步。 证件验证，与身份验证类似。只是多了活体检测这一步骤。往往用在金融界（贷款），和机密度较高的身份验证。类似的策略最早可以回溯到微软的windows Hello生物识别里的人脸识别

Matlab实现PCA人脸识别 寒假来了，阿汪先生总结了这一学期里学到的一些东西，并来和大家分享一下。 一、理论知识基础 1、一些前辈的经验分享（不局限于这些） （1） PCA人脸识别详解——初学者必看 . （2） 理解主成分分析 (PCA) . （3） LLE算法 . （4） 拉格朗日乘子法 . 2、阿汪先生做的一些笔记和用到的资料 原理资料上讲的很好，阿汪做了一些批注。水平不够，大家见谅呀！^-^ （1） 05-人脸图像超分辨率重建 . （2） 6.5-基于K-L变换的特征提取 . （3） Matlab_PCA_图像降维和人脸匹配_笔记 . 主要用到的资料： 人脸识别与人体动作识别技术及应用 [专著] / 曹林著.——北京：电子工业出版社，2015.8，ISBN:978-7-121-26660-7. 模式识别及MATLAB实现 [专著] / 杨杰主编.——北京：电子工业出版社，2017.8，ISBN:978-7-121-32127-6. 二、注解代码程序 1、重塑训练数据-T（） function T = CreateDatabase(TrainDatabasePath) %此函数重塑训练数据库的所有2D图像放入一维列向量中。 %然后，将这些一维列向量放在一行中构造2D矩阵“ T”。 %一个2D矩阵，包含所有1D图像矢量。 %假设训练数据库中的所有P图像的MxN大小相同。

最近看到一只我家徒儿发来的链接，原来是一堆百度AI的SDK，于是一时兴起就做了一只人脸识别，喵喵喵(●'◡'●) 一、准备工作 首先，当然是下载SDK啦: http://ai.baidu.com/sdk#sdk-category-bfr ,可以根据自己的语言选择，在这里使用C# WPF 做示例 SDK里的文件大概是酱紫: FaceDemo.cs : 官方示例文件 AipSdk.dll : 需要调用的SDK AipSdk.XML : SDK注释 Newtonsoft.Json.dll : 用于解析JSON 必须是版本10.0.0.0 Newtonsoft.Json.xml : 注释 有了SDK，接下来还需要用于拍照的dll，这里我们使用WPFMediaKit.dll来实现 二、编码工作 在我们使用SDK之前还需要录入面部信息，即使用WPFMediaKit.dll进行拍照并储存。 布局:需要一只Button,并添加引用xmlns:Controls="clr-namespace:WPFMediaKit.DirectShow.Controls;assembly=WPFMediaKit"，和添加控件:<Controls:VideoCaptureElement x:Name="vce"/> WPFMediaKit的使用,即在button的单击事件写入: 1 vce.Stop(); 2

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 人脸检测V3在线体验:http://123.207.12.111/xai/rest/face/index 工具类下载http://pan.baidu.com/s/1jIuo0N8 小Demo查询。请微信扫一扫我的个人小程序 。里面是腾讯优图+百度人工智能2个厂家的人脸检测demo哦 1.官网文档必须看 http://ai.baidu.com/docs 2.在管理中心创建应用及查看相关参数 AppID APIKey SecretKey都需要保存起来 3.搬砖测试 项目需要的lib包，基本下载官网的SDK就都会包含。 package com.xs.demo.common; //相关的必要参数可以保存到常量 public class APIConstants { //百度人脸识别应用id public static final String APPID = "管理中心获得"; //百度人脸识别应用apikey public static final String API_KEY = "管理中心获得"; //百度人脸识别应用sercetkey public static final String SERCET_KEY = "管理中心获得"; //百度人脸识别token 有效期一个月 public static

基于虹软人脸识别引擎，在 Android 平台上实现人脸识别功能，即使在离线的情况下依旧运行，不被人采集个人照片的感觉，还是爽爽的。经过整个 测试 过来，虹软的人脸识别还是很强大的，人脸检测可以控制在20ms之内，人脸识别大概在200ms左右。今天就来分享一下开发经验 项目的目标 我们需要实现一个人脸识别功能。简单来说，就是机的后置摄像头，识别摄像头中实时拍到的人脸信息，如果人库注册过，则显示识别后的人脸信息，如登记的名字；如果不在，提示未注册。 这个功能具有多个应用场景，比如，火车站或者打卡和门禁系统中。 人脸识别的过程 人脸识别包括两个必备的过程，人脸注册和实时识别。 人脸注册是指把人脸的特征信息注册到人脸信息库中。人脸注册的来源可以有很多种，比如 国家身份证库 企业自建人脸识别库 互联网大 数据库 人脸特征提取是一个不可逆的过程，你无法从人脸特征信息还原一个人的脸部照片。 1 1 在线库在使用时，需要传递照片信息，或者提取图像特征值， 1 1 离线的SDK相对安全，但是，在线的SDK通常提供更多的接入和调用方式，这个要结合实际情况来选择。 1 1 人脸注册和识别的过程可以用下面的图来表示。 准备工作 在开发之前需要到虹软的官网 http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html 下载用到的 android 库，下载的压缩包中有3个压缩包，如下图

OpenCV人脸采集训练识别系统实现 环境准备 anaconda3下载点这里 项目地址 安装Anaconda之后创建新环境 conda create -n opencvface python=3.6 等待安装完毕后 激活环境 activate opencvface 接下来安装opencv 先进入到项目中 根据上面项目文件在硬盘的路径切换到对应的目录下 cd face_recognition_py cd modules 安装opencv dlib pip install opencv_python-3.4.1+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 跳出来安装其他依赖库 cd .. pip install -r requirements.txt 程序运行 人脸采集系统（现场采集人脸数据100帧以上） python dataRecord.py 开启摄像头 开启人脸检测 初始化数据库 增加用户数据（填入对应的用户内容） 开始采集人脸 选择比较好的角度以及光线来采集当前帧（至少100帧以上） 同步到数据库中 关闭 数据管理系统（采集之后启动这个训练数据） python dataManage.py 初始化数据库 开始训练 训练结束之后 关闭程序进入下一步 识别

一、前言 今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。 二、准备工作 今天是通过使用百度的SDK来实现的，首先我们要进入 AI开放平台 。 我们选择 开放能力->人脸与人体识别->人脸识别 ，进入后或出现下面page1的界面，点击 立即使用 。 点击后出现page2的界面。登录自己的账号就可以了。进去后我们会看到如下page3界面。如果没有应用就创建应用： 如果应用的话就管理应用。然后我们看到page4中几个重要的参数。分别是AppID、API Key、Secret Key。到这里我们的准备工作就完成了。初步准备工作完成了，我们还需要做一件事，就是下载人脸识别的SDK。我们可以点击page4中的服务端SDK下载Python对应的SDK，也可以使用pip下载： pip install baidu - aip 接下来我们就可以着手代码的编写了。 三、实现人脸识别 使用SDK实现人脸识别非常简单

Python如何实现人脸识别 1.python有个人脸识别库叫opencv 2.去百度查查如何安装这个库，会py的小伙伴们安装个库应该不是问题。 3.接下来就是直接上代码了 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys class opencvs(): def main(self): int_ = 0 cap = cv2.VideoCapture(0) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") while cap.isOpened(): #读取一帧数据 ok, frame = cap.read() #显示方向 frame = cv2.flip(frame,1) #将当前帧转换成灰度图像 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸检测 faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.8, minNeighbors = 4, minSize = (64, 64)) #第一个参数是灰度图像 #第三个参数是人脸检测次数，设置越高