人脸识别

论文地址为： https://arxiv.org/abs/1511.02683 代码地址： https://github.com/AlfredXiangWu/face_verification_experiment 正如前面 《人脸验证：DeepID》 博客所说，人脸验证任务中需要关心两个问题：一个是人脸特征提取，另一个就是如何判断是不是同一个人。特征提取的方法有LBP等传统方法，也有DeepID这样的深度学习方法。判断是不是同一个人的方法简单的有余弦相似度，复杂的有Joint Bayesian。本文主要的内容集中于人脸特征提取，就是使用Lighten CNN提取特征。 概述 为了得到更好的准确度，深度学习的方法都趋向更深的网络和多个模型ensemble，这样导致模型很大，计算时间长。本文提出一种轻型的CNN，在取得比较好的效果同时，网络结构简化，时间和空间都得到了优化，可以跑在嵌入式设备和移动设备上。 相关研究 用CNN进行人脸验证分为三种。一种是使用人脸分类的任务训练CNN提取特征，然后用分类器判断是不是同一个人。第二种是直接优化验证损失。第三种是将人脸识别和验证任务同时进行。本文框架是属于第一种。 网络结构 MFM激活函数相比于Relu的优点，主要是它可以学习紧凑的特征而不是Relu那样稀疏高维的。 本文网络结构如上图所示，和DeepID一样

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 //

Amazon Rekognition 让您可以向应用程序轻松添加图像和视频分析功能。您只需向 Rekognition API 提供图像或视频，然后此服务就能识别对象、人员、文字、场景和活动，以及检测任何不适宜的内容。Amazon Rekognition 还为您提供的图像和视频提供高度准确的面部分析和面部识别功能。您可以检测、分析和比较各种使用案例中的面孔，包括用户确认、人员计数和公共安全。 Amazon Rekognition 基于同样由 Amazon 计算机视觉科学家开发的成熟且高度可扩展的深度学习技术，每天能够分析数十亿图像和视频，而且无需使用任何机器学习专业技能。Amazon Rekognition 是一种简单易用的 API，可以快速分析存储在 Amazon S3 中的任何图像或视频文件。Amazon Rekognition 始终从新数据进行学习，我们会不断向此服务添加新的标签和面孔识别功能。 https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/index.html 什么是 Amazon Rekognition Video？ Amazon Rekognition Video 是一种基于深度学习的视频分析服务，可以检测活动、了解画面中人的运动，并识别您在 Amazon S3 中存储的视频中的人物、物体、名人和不当内容

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

import face_recognition import cv2 image = face_recognition . load_image_file ( "face2.jpg" ) face_locations = face_recognition . face_locations ( image ) facenum = len ( face_locations ) for i in range ( 0 , facenum ): top = face_locations [ i ][ 0 ] right = face_locations [ i ][ 1 ] bottom = face_locations [ i ][ 2 ] left = face_locations [ i ][ 3 ] start = ( left , top ) end = ( right , bottom ) color = ( 0 , 0 , 255 ) thickness = 2 cv2 . rectangle ( img , start , end , color , thickness ) cv2 . namedWindow ( u "识别" ) cv2 . imshow ( u "识别" , img ) cv2 . waitKey ( 0 ) cv2 . destroyAllWindows

0、建立项目文件夹 G:\Python_work\face_detect 在“face_detect”文件夹中建立“generate.py”、“check_image.py”、“face_recognition.py”文件 以及“data”、“cascades”文件夹；“cascades”文件夹中包含各类人脸检测的XML文件，如：“haarcascade_eye.xml” “haarcascade_frontalface_default.xml”文件等；在“data”文件夹内建立“ChenXiaoHan”“WuLiJing”“YuTao”子文件夹（可依据人名自行设置）； 1、生成人脸识别数据（代码） import cv2 import os path=r'G:\Python_work\face_detect\cascades' def generate(): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load(path+'\haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') eye_cascade.load

好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口.... 那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。 解锁原理： 原理呢，其实很简单，没有那么复杂难懂（当然除了官方语言之外）。我们先来通俗的说一下利用Face++实现人脸匹配的原理。给大家推荐一个学习交流的地方：719+139+688，现在你打开了摄像头，然后恰好你按下了抓取。抓取之后，你的脸部图片会上传到远程服务器，然后服务端会提取你的面部情况生成一个唯一的指纹（标识码），这个指纹在Face++里面叫做face_token这个我们后面会继续讲到，这个指纹就代表你目前的身份。 上传完经过服务端分析收录之后，服务端会通过json发送给你一个数据包，这个数据包里面有你面部全部特征。 当你拿到服务端返回过来的json之后，将face_token提取出来（这很重要，face_token相当于一把钥匙）然后你把拿到的face_token放到python的if里面去判断如果face_token相符就验证成功，如果不相符那么解锁失败。 环境拓扑： 操作系统

目前只封装了人脸检测部分的类库，供大家交流学习，肯定有问题，希望大家在阅读使用的时候及时反馈，谢谢！ 戳这里下载 SDK github： https://github.com/dayAndnight2018/HRFace2_0 目前包含了以下功能： 激活： ResultCode result = EngineActivate.ActivateEngine(stringappId, string appKey) 获取引擎： IntPtr engine = EngineFactory.GetEngineInstance( uint mode,DetectionOrientPriority orientPriority, int detectFaceScaleVal =12) 释放引擎： Bool result = EngineFactory.DisposeEngine() 人脸个数检测： 1.初始化人脸检测器： public FaceDetection(IntPtr hEngine,Bitmap image) 2.获取人脸数量 public int FindFaceNum() 返回人脸数量 人脸年龄检测： 1.初始化人脸检测器： public FaceDetection(IntPtr hEngine,Bitmap image) 2.获取人脸年龄 public int GetAge()