人脸识别

1.政府机关单位： 政府机关单位大门口，单位办公区进出口，结合人脸识别闸机进行人员和访客的进出管理。能够有效疏导人流、管理整栋大楼人员出入权限，为人员管理提供了高效解决方案。有效地帮助管理者加强安防监管，防止资金损失和声誉损失。人脸识别人行通道闸机非接触式的识别方式让通行人员进出政府单位变得更加的方便、快捷，从而为他们提高工作效率，快速应对紧急特殊情况的发生。 2.企业： 企业大门入口，安装使用人脸识别闸机与企业大门联动，管理企业内人员出入权限，通过人脸识别门禁系统与后台管理系统结合，可实现人员身份识别、VIP 迎宾服务、员工考勤、访客登记、陌生人提醒、日常数据统计、查询等功能。人脸识别闸机在进出人员身份识别上将更加的准确、可靠，不仅避免出现冒用他人证件进入企业单位办公区域的现象发生，同时，也通过智慧化的识别方式让办公楼内的工作人员可以避免因为忘记带相关证件而被阻拦在外的尴尬，使得他们也能顺利进入考勤和投入到工作中。 3.工厂： 大型企业工厂人员流动性大，是人脸识别闸机的高频应用场景。用于通道管理起到事半功倍的作用。人脸识别闸机通过准确的识别，也避免了无关社会人员进入工厂闹事，乃至避免发生各种危害在工厂单位内工作人员的人身安全与财产安全的现象，大大提高工厂内工作人员的人身安全。 4.学校： 幼儿园、高校图书馆、高校宿舍公寓等人员密集的场合使用人脸识别闸机

★、本实例使用百度智能云-人工智能-人脸识别API实现。 ★、楼下安装了刷脸进门。闲暇时无聊写了个Demo 主界面显示如下图： 本实例，包括了所有人脸识别API的调用。 1、 创建楼号，对应API中创建用户组，详见： https://ai.baidu.com/docs#/Face-Set-V3/5867daad 2、 右键删除楼号，对应API中删除用户组，详见： https://ai.baidu.com/docs#/Face-Set-V3/24e7452a 3、 人脸注册，根据姓名注册人人脸信息并采集一次人脸信息。 4、 选中人员右键人脸采集，可以对用户继续采集人脸信息。删除人员，直接删除当前用户。同时删除所有人脸信息。人脸采集，删除人员分别对应API人脸注册，删除用户。 https://ai.baidu.com/docs#/Face-Set-V3/8bea9967 https://ai.baidu.com/docs#/Face-Set-V3/95b207bf 5、 选中图片右键人脸删除，删除当前用户下的一张人脸信息。如果只有一张人脸信息，同时删除用户。 6、 鼠标移动到图片上，显示图片中的人脸位置信息。 7、 人脸搜索，会实时拍摄一张照片进行匹配，然后进行判断。匹配阀值建议设置为80。即相似度超过80，判断为该人员。阀值越大，越精确,也容易出现误差，找不到人。搜索成功提示欢迎回家

关于此项目的需求 经常有这种需求，比如住宾馆、开证明，银行卡提款等 要验证这个人跟身份证是同一个人的需求，我们暂且叫做《人证比对》需求。那么这里一定牵涉到人脸的识别，识别出人脸，然后实时的拿到人脸，再去跟身份证的头像做比对。比对出一个结果值来，如果这个结果值特别像一个人，那么我们就认为它是一个人。（本文用Android 程序实现）实现身份证与人脸实时比对判断是否是一个人的Android Demo. 身份证读卡 第一个就是要读取到身份证信息。拿到照片数据、身份证数据（比如身份证号码、年龄、性别、出生年月等）。这个设备就叫做身份证读卡器（比如 我们这个项目用的是《云从科技》的机器，集成了身份证读卡器，实际上是买的华视读卡器设备（提供了AndroidDemo 我们在这里封装成了 读卡器Libarary也叫 读卡器单独的module 、或者叫sdk）。 关于此项目的介绍 实现身份证与人脸实时比对判断是否是一个人的Android Demo 部分代码展示 可以实现如下效果（实时比对 人脸动态与身份证比对） * 实现身份证与人脸实时比对判断是否是一个人的Android Demo * 实时读取人脸信息。（框出人脸） * 放入身份证 立马读出身份证信息（性别、年龄 、身份证号码等） * 3秒内判断 身份证与实时当前实时人脸是不是同一个人 * 可以将身份证信息、比对结果按照要求存储、数据库等。 *

基础知识 python知识：　　import os,shutil　　shutil.rmtree("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\test") #删除目录　　os.remove("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\replay_pid28076.log") # 删除文件　　os.path.isfile() # 判断是否为文件　　os.listdir() # 列出路径下的目录 1、从摄像头获取人脸图片 import dlib # 人脸处理的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 Numpy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv import os # 读写文件 import shutil # 读写文件 # Dlib 正向人脸检测器 / frontal face detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # Dlib 68 点特征预测器 / 68 points features predictor predictor = dlib.shape_predictor('data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # OpenCv 调用摄像头 use camera cap

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

https://api.sap.com/api/face_detection_api/resource 准备一张克里斯蒂亚诺 - 罗纳尔多的图片： 点击Choose File按钮，加载这些图片，然后点击Execute按钮执行： 之后即可看到发起的请求url为： https://sandbox.api.sap.com/ml/api/v2alpha1/image/face-detection 这个API识别出来的C罗脸的轮廓，通过一个矩形框标注出来，矩形框四个顶点在图里的位置如下图所示： 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙": 来源： https://www.cnblogs.com/sap-jerry/p/11395214.html

from flask import Flask,request,render_template,redirect,url_for import cv2,face_recognition,re,json,uuid,pymysql from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.debug = True # 调试模式 pymysql.install_as_MySQLdb() app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"]="mysql://root:123@127.0.0.1:3306/face" app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False db = SQLAlchemy(app) class Face(db.Model): __tablename__ = "face" id = db.Column(db.Integer,primary_key=True) name = db.Column(db.String(32),doc="文件名",unique=True) path = db.Column(db.VARCHAR(255),doc="路径",unique=True) def __init__(self,name

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

随着人工智能的日益火热，计算机视觉领域发展迅速，尤其在人脸识别或物体检测方向更为广泛，今天就为大家带来最基础的人脸识别基础，从一个个函数开始走进这个奥妙的世界。 首先看一下本实验需要的数据集，为了简便我们只进行两个人的识别，选取了beyond乐队的主唱黄家驹和贝斯手黄家强，这哥俩长得有几分神似，这也是对人脸识别的一个考验： 两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧： 为了方便，我们每个人用20张照片来训练，0代表黄家驹，1代表黄家强： 开始啦： 检测人脸。这应该是最基本的，给我们一张图片，我们要先检测出人脸的区域，然后才能 进行操作，opencv已经内置了很多分类检测器，我们这次用haar： def detect_face(img): #将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加载OpenCV人脸检测分类器Haar face_cascade = cv2.CascadeClassifier(’./haarcascade_frontalface_default.xml’)

最近一段时间，南方航空公司在河南南阳机场首先启用国内首个人脸识别智能化登机系统，旅客在登机口“刷脸”即可秒速验证登机，消息一出，人脸识别再度成为热话题。 我们从南航获悉，上述智能化“刷脸”登机项目由南航、百度、广电运通等公司共同联手建设，通过不断对业务流程、人脸图像存储、人脸识别算法、流程安全性及闸机可靠性等方面进行优化，准确率高达99.77%。 南航方面表示，除了南阳机场，预计未来在广州T2新航站楼、北京新机场都会逐步推广并投入使用“刷脸”登机。此外，南航已经开展了“刷脸”登录、“刷脸”支付、休息室准入、机场寻人等领域的研究，这些“黑科技”在未来亦将逐步投入使用。 据了解，由于人脸和指纹一样，不存在遗忘携带的问题，同时又是安全系数极高的生物特征，所以人脸识别常常被运用于支付、安防、登录等场景。网友则对“刷脸”感到十分好奇：双胞胎也能分辨出来吗、整容脸怎么办……诸如此类问题纷至而来。 双胞胎是可以识别出来的，但整容脸则取决于整容的范围和具体部位。此外，从广义的人脸识别角度上看，加上多光谱传感技术，整容脸也能识别出来。 机场所采用的访客机： （1） 证件拍照，OCR识别身份证； （2） 二代身份证阅读功能，一般通过内置身份证模块读取； （3） 来访者拍照，一般智能访客机都配备摄像头，对来访者拍照留底； （4） 二维码访客单打印，访客一体机都配有内置打印机，热敏纸打印二维码访客单；