人脸识别

人脸识别常用数据集大全（12/20更新） 2018-05-18 16:53:37 meng_shangjy 阅读数 2807 1.PubFig: Public Figures Face Database(哥伦比亚大学公众人物脸部数据库) The PubFig database is a large, real-world face dataset consisting of 58,797 images of 200 people collected from the internet. Unlike most other existing face datasets, these images are taken in completely uncontrolled situations with non-cooperative subjects. 这是哥伦比亚大学的公众人物脸部数据集，包含有200个人的58k+人脸图像，主要用于非限制场景下的人脸识别。 2.Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) is a large-scale face attributes dataset with more than 200K celebrity

公司需要在项目中使用人脸识别SDK，并且对信息安全的要求非常高，在详细了解市场上几个主流人脸识别SDK后，综合来看虹软的Arcface SDK比较符合我们的需求，它提供了免费版本，并且可以在离线环境下使用，这一点非常符合我们对安全性的要求。但有个遗憾的事情，我们的项目主要使用了Python语言，虹软官方并没有提供Python版本的SDK，因此我自己使用Python封装了Arcface C++ SDK，便于在项目中使用，这里将主要过程写出来供大家探讨下。 1.环境说明 a.注意Win64环境的Python必须使用ArcFace C++(Win64) SDK,如果平台不一致， 否则可能会出现以下错误。 [size=1em] 1 OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序 b.由于SDK中涉及到内存操作，本文使用了ctypes包和cdll包提供的以下几种方式 [size=1em] 1 2 3 4 5 c_ubyte_p = POINTER(c_ubyte) memcpy = cdll.msvcrt.memcpy malloc = cdll.msvcrt.malloc malloc.restype = c_void_p free = cdll.msvcrt.free 2.Arcface SDK基本数据结构封装 在封装数据结构时，一定要注意参数类型

七个步骤快速实现人脸识别（超级简单 代码全！！！） 一、项目结构如下 二、程序主流程 主流程代码，通过sqlite3保存人脸数据和信息，然后通过遍历数据库与之对比找出识别者信息，若识别不到，则会提示添加人脸信息至数据库。 #导入数据库驱动 import sqlite3 from testCamera import getFaceID , imgToBase64 , reconized , getModelFace , saveFaceData import time def checkAll ( ) : #连接到数据库 #数据库文件是“face.db” #如果数据库不存在的话，将会自动创建一个 数据库 conn = sqlite3 . connect ( "face.db" ) #创建一个游标 curson cursor = conn . cursor ( ) #查询所有记录： sql = "select * from person_info" cursor . execute ( sql ) #获取查询结果： values = cursor . fetchall ( ) getModelFace . getModel ( ) flag = False for i in values : if ( reconized . face_check ( reconized . get

文 |于斌 随着人工智能时代的到来以及各种新技术的出现，人们的日常生活得以享受到大量新兴技术带来的便利，这点原本是无可厚非的。但需要指出的是，在新技术的发展、落地过程中，总会出现些许“阵痛”，这也是无法避免的。 近日，“人脸识别技术”因为一起“丰巢智能柜”事件而引发人们的大量关注，据报道，嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队在一次课外科学实验中发现，在使用丰巢智能柜“刷脸取件”的时候，只要用一张面部打印照片就能够打开智能柜，根本无需快件人本人在场。随后，相关媒体对该结果进行的验证表明，丰巢智能柜确实存在普遍的只要用照片就能打开的情况。 尽管丰巢随即就紧急下线了“刷脸取件”功能，并称此次只是小范围测试，并未导致用户损失，但这次事件无疑将“人脸识别”应用推向了风口浪尖，舆论开始又聚焦起“刷脸”等应用落地过程中所存在的种种隐患，其中存在的种种“不成熟技术的滥用”、“刷脸支付的安全性”、“面部信息泄露的隐患”、“是否有规范的监管”等都成为大众所担心的问题。 “刷脸”进入、“靠脸”结账......当人脸识别结合着各大互联网巨头的商业布局考量飞速“入侵”我们的日常生活，相应的技术准备与规范真的准备好了吗？ 图片来源：视觉中国 刷脸登记、靠脸付款，“人脸识别”走向泛滥 不知不觉间，“人脸识别技术”早就出现在了我们的日常生活中，移动网络支付、机场车站安检、银行自助服务、公交乘车、家庭门锁

非思丸智能在人脸识别领域中，大数据采集人证比对果真让小编不得不赞同，因为人脸识别搭载了人证核验访客的技术，特色管理改变了安防之本，成功上升一个台阶！ 搭配成熟的人证比对系统，人证核验访客机内嵌最新人脸识别算法库，精度更高，识别速度更快，不依靠人工的方式观察来判断人与证件是否一致，避免身份核实过程中的漏洞产生，1-2秒即可完成一次身份证的验证过程。 人脸识别访客机能够将人脸比对+证件比对同时进行，双重保障，用证更安全，来访更高端；自带补补光，当捕捉到人脸的时候，光线自适应开启，灵活适应环境变化； 先进的人像搜索、跟踪、定位、捕捉技术，自动抓拍人脸，操作方便，使用效率更高，比对准确率达98%以上； 99%鉴别身份证真假，同时读取身份证信息；基于技术，通过身份证阅读器读取身份证相片跟现场人物进行头像识别比对，语音播报比对结果； 最新人脸比对算法，大幅提升在恶劣识别环境下（如光线暗、人像移动、动作随意等）的识别率； 独有的图像三维建模技术，比对速度更快，1-2秒内完成一次验证过程；验证结果实时自动保存，可以随时查询验证记录和导出记录； 非思丸智能人证核验产品提供标准SDK二次开发接口和协议，可快速的提供给各类有身份认证需要的应用系统进行接入和使用； 最大化降低行业应用成本，让用户花更低的价格使用上最好的产品，市场潜力大； 来源： https://my.oschina.net/u

该系统，基于人脸识别技术、人证核验技术，以及自助设备的自助通关系统，并黑名单复核的通关系统。 在当前复杂的治安形势下，如何快速确定人员的身份，是政府机关工作的重要课题。 近年来，随着信息化的不断发展，各种查询系统得到普及。但受社会各种因素影响，持假身份证、双重身份、冒用身份或是犯罪分子“拒不交代”的情况时有发生，给在需使用有效证件登记的活动带来极大难度，再加上留置时限的限制，其真实身份一时很难查清。怎样杜绝各渠道获得假身份证、如何快速确认人员与所持证件的符合性、怎样快速有效的识别特殊人员的身份，是政府各个部门急迫解决的难题。 来源： https://my.oschina.net/u/4163596/blog/3110798

古文有云， “禹八年于外，三过其门而不入。”——《孟子.滕文公上》，这是家喻户晓的大禹治水三过家门而不入的故事，今人皆叹大禹大公无私的奉献精神。其实，真实情况是这样的： 大禹一过家门，想入，不料没带钥匙，不得入，遂放弃，于是家人更换了密码锁； 大禹二过家门，想入，不料忘记家门密码锁的密码，不得入，遂放弃，于是家人更换了指纹锁； 经年，大禹三过家门，不料治水辛劳，饱经风霜的指纹因磨损而没被指纹锁识别，不得入……是谓三过家门而不入。 好了，以上只是插播一则“段子”，大禹三过家门而不入的真相当然不是这样的，但这却是我们现代生活中非常熟悉的场景…… 摆脱束缚，“解锁”新姿势 这几年，中国智能门锁市场渗透率逐渐加深，“密码+指纹解锁”解决方案越来越被中国消费者所接受，但在投入使用的过程中也暴露一些不足，比如，密码锁有被偷窥或忘记密码的风险、指纹锁在使用中则有识别率低以及无法解放双手等情况…… 而商汤推出“3D人脸识别智能门锁解决方案”正是聚焦这些痛点，弥补“密码+指纹解锁”方案存在的不足。 商汤3D人脸识别智能门锁解决方案搭载了商汤自主研发的SenseID智能人脸识别模组，该模组整合了商汤自定义的3D仿生双目红外摄像头和低功耗计算芯片，并依托商汤3D人脸识别算法及真人检测技术，为门锁厂商提供了软硬一体解决方案，可实现人脸录入、人脸检测、人脸验证、活体检测等多种功能。 五大优势定义“人脸识别

标签： OpenCV 目前APP实名认证，有第三方人脸采集+人脸与身份证照片比对等方式来实现，接下来梳理一下相关概念 1. 认证相关名词解释 1. OCR(Optical Character Recognition) 身份证OCR识别技术功能特点 1.1 可识别二代身份证（包含汉族身份证和少数民族身份证）、香港身份证、澳门身份证、台湾身份证及部分国外身份证 1.2 识别速度快：单张身份证识别速度小于1秒 2. 百度人脸识别 1. 人脸检测与属性分析 2. 人脸1：1对比 3. 人脸搜索 4. 活体检测 5. 人脸融合 6. 人脸离线采集SDK 7. 人脸离线识别SDK 3. OCR Android SDK 开发者文档 SDK文档： 点我 参考 百度人脸识别 身份证识别SDK Android扫描识别身份证识别SDK 基于opencv库和tess-two在android平台上实现身份证号的识别! 快速高效 | Android身份证识别 Android端身份证识别 来源： https://blog.csdn.net/zmm911zmm/article/details/100832792

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： https://blog.csdn

中原油田公安局治安管理支队在旅馆业现有系统建设的基础上，立足服务群众开展人脸比对技术应用，完成了对携带有效身份证件的旅客进行现场人像信息与身份证件内存储的人像信息识别比对，确保“人证合一”，并对未携带身份证件的旅客依托“无证入住”系统，进行现场人像信息与公安数据资源库中的人像信息的识别比对核验人员身份，达到了旅馆业管理信息化、规范化、实战化的要求。 坚持问题导向，创新管理模式。近年来，实名制验证力度的不断加强，给未携带有效证件的群众入住旅馆带来了诸多不便，为切实解决未持合法有效身份证件的旅客入住旅馆，旅馆业住宿“四实”登记管控等难题，主动与航天金盾科技有限公司结合，于 2019年5月开始在油田旅馆业中全面推广安装了“人证核验”（人脸识别系统）和“无证入住”系统。对未携带有效身份证件的入住旅客，在旅馆前台自助扫描“无证入住身份认证系统”二维码登记个人姓名、身份证号码及拍摄个人人脸照片提交申请信息到公安后台，由公安后台系统自动完成在全国人口库身份信息核查，并将旅客上传的人脸照片与全国人口库获取的旅客身份证照片进行1:1人脸比对。系统自动完成旅客身份认证，通过人脸识别比对后人像一致即可办理入住，无需再赴派出所开具住宿证明。 立足服务实战，提升工作效能。以往旅馆业都是依靠人力通过肉眼来识别入住人员和其提供的身份证件是否一致，核查和比对方式简单、粗放、低效进行