人脸检测技术

一．团队介绍 我们团队是由三个小伙伴组成的，虽然平时结队上课，吃饭，打水，游玩等等，但是结对开发，合作编写程序还是第一次，不免还是有点小紧张。大学三年时光让我们三只变得已经很熟悉，也有了相互适应，每一个人都有自己的性格和特长，希望我们可以充分发挥自己的特长，互相弥补，互相扶持，有一个更加精彩的团队合作。 团队成员： 张鹏宇，武于微，鲁鑫 成员介绍： 张鹏宇：有很活跃的逻辑性思维，编程能力很好，在结队开发中给团队项目带来很好的创造力和开发力，在团队中起领导作用 鲁鑫： 思维比较缜密，掌握并可灵活运用各种算法，在结对开发中对于团队项目有一个很好的规划设计，架构搭建，算法探讨运用 武于微：做事比较认真细心，对项目开发细节提出建设性意见和各模块代码的拼写，对软件的测试进行相关的检测和项目维护 博客园地址： 张鹏宇：http://home.cnblogs.com/u/fooreveryu/ 武于微：http://www.cnblogs.com/wuyw/ 鲁鑫：http://www.cnblogs.com/LUXIN123/ 二．团队项目 安卓手机人脸识别解锁 三．项目介绍 1.创意解决用户什么需求 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的一系列相关技术

这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联分类器、基于hog特征的级联分类器、基于lbp特征的级联分类器”三种。相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多，其他两个比如：hog的只有一个行人检测分类器“hogcascade_pedestrians.xml”而已； lbp的有三个分类器：“lbpcascade_frontalface.xml”、“lbpcascade_profileface.xml”、“lbpcascade_silverware.xml”。· 采用的是级联分类器类： CascadeClassifier，并通过不同的分类器类型进行初始化。 1、先设定不同的分类器： 这里使用自带的haar特征的前人脸和眼睛级联分类器： string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; 2、然后进行分类器类的初始化：

疫情当前，社区门防是小区防疫工作的重点。能否针对每位进出的居民，快速、准确地监测，在现阶段防疫过程中就显得尤为重要。据记者了解，当下多数小区门岗使用的手持点温仪测量有误差，工作效率也不高，且存在交叉感染等风险。为降低社工人员和保安的工作压力及感染风险，研发出了一套人脸识别体温快速筛查方案：人脸识别测温仪。 人脸识别测温仪结合了红外热成像体温快速筛检设备与动态人脸识别系统，能够精准监测体温。这款智能人脸识别测温仪凭借精准、高效、稳定的特质，成为各级政府、企业、社区、写字楼、学校、机场、地铁以及各大公共场所疫情防控的得力助手。 通过对人脸识别算法进行调整与升级，启动戴口罩场景下的人脸识别算法，人脸识别测温仪实现实时精准检测和识别戴口罩人脸，及时发现未戴口罩人员并不予通行;同时在人脸识别通道处部署热成像测温相机，对通行人员进行非接触式快速测温，可同时满足佩戴口罩场景下的身份核验、体温检测、闸机通行等业务需求。简而言之就是现在使用智能的人脸识别设备，佩戴口罩也能实现人员的刷脸及测温通行。希望通过人脸识别测温仪为社区安全构筑第一道防疫屏障。 人脸识别测温仪具有远距离、大面积、非接触、快速筛查体温等优点。密集人流可实现全自动无感通关。一旦发现体温异常者，仪器将自动显示并实时报警，这将大大提高筛查效率，及早发现高温疑似病例患者。中科逸视人脸识别测温仪的出现，让人体温度检测变得更加高效和准确

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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 传统的 人脸识别技术 主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在 精度 、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，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的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 　　并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 　　除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人

整理了一些Java方面的架构、面试资料（微服务、集群、分布式、中间件等），有需要的小伙伴可以关注公众号【程序员内点事】，无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办？你可以这样怼他 3万字总结，Mysql优化之精髓 技术部突然宣布：JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团（Leaf）实战 引言 远程在家办公的第N天，快要闲出屁了，今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。 不过，作为一个宠粉的暖男，别说有困难就是没困难制造困难也要上，既然人家这么真诚的咨询，说明我还是有被需要的价值，不会那就帮着查查资料吧！没想到还有意外的收获~ 看完他的境遇，忽然想起自己当年做毕设时那无助的样子，是何等的相似。每每看到有这样的咨询，能帮的我都尽自己最大努力帮，毕竟都是这么走过来的。 人脸识别SDK 人脸识别 技术是很复杂的，自己用 Java 手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！ 找了一圈发现一个免费的人脸识别SDK： ArcSoft :，地址： https://ai.arcsoft.com.cn 。 官网首页 ->

这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在 OpenCV 中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在 opencv 中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联分类器、基于hog特征的级联分类器、基于lbp特征的级联分类器”三种。相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多，其他两个比如：hog的只有一个行人检测分类器“hogcascade_pedestrians.xml”而已； lbp的有三个分类器：“lbpcascade_frontalface.xml”、“lbpcascade_profileface.xml”、“lbpcascade_silverware.xml”。· 采用的是级联分类器类： CascadeClassifier，并通过不同的分类器类型进行初始化。 1、先设定不同的分类器： 这里使用自带的haar特征的前人脸和眼睛级联分类器： string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; 2、然后进行分类器类的初始化：

自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。 为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！ Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击 http://api.lambdal.com/docs， 我们的API提供了面部识别，面部检测，眼睛定位，鼻子定位，嘴巴定位，和性别分类。如果您有任何疑问，只需发一封邮件到 s@lambdal.com 。 Face (Detection) - 计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前，我们有一个免费的API进行人脸检测。 Animetrics Face Recognition - Animetrics的人脸识别API可用于图片中的人脸检测。面部特征或“地标”的信息被返回作为图象上的坐标。 Animetrics人脸识别也会在三维坐标轴上侦测并返回脸部位置信息。 Skybiometry Face Detection and Recognition 一个易于使用的人脸检测与识别的API。必须在您的SkyBiometry帐户中创建应用程序来使用它。（如果你还没有帐户，请先注册）。 ImageVision Face Detection -

自动人脸识别基本原理 人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。 特征脸 特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到最佳表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。 在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象（减去平均人脸后）都可投影到该子空间，得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。 下图给出了主分量分析的应用例子。图中最左边的为平均脸，其他地为对应 7 个最大特征值的特征向量。 主分量分析是一种无监督学习方法

人脸识别简介 人脸识别原理 基础介绍 技术原理 人脸识别内容 人脸识别过程 功能模块 基本算法 相关代码 基于HTML5的人脸识别技术 人脸识别原理 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 基础介绍 而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 广义内容 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等； 狭义内容 狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统； 生物特征识别技术

如今互联网技术的发展，无论是民生、交通、环保、旅游、机场，还是金融、银行等，都开始利用新兴技术实现跨界融合和价值体验。 电子护照读取识别设备，在读护照时，往往有机读码（MRZ）：把可读的光学字符打印到证卡等载体上，识别时用专用的识别器判读。机读码已建立了国际ICAO标准，能快速准确地查验护照等证卡。国际上使用机读码的种类大致有3种，即多用于护照的2行44个字符类型，多用于签证的2行36个字符类型，多用于身份证卡3行30个字符类型。机读码包含持有证卡人的身份信息。 《人脸比对系统》采用最新人脸识别深度学习算法，将人脸识别多个核心算法的人脸定位、人脸特征建模、人脸识别比对等进行了专门优化，支持特征值，空间，三维（多姿）多种比对算法，具有获取方式直接隐蔽、人脸特征信息编码数据量小、识别速度快、识别准确率高、拒识率低、甄别简便、安全性高、使用简便等特点，是一款能适应各种复杂环境的人脸识别高技术产品。 人脸识别技术流程主要包括四个组成部分： 人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及与证件资料照片匹配与识别，实现了人证合 来源： CSDN 作者： 赵保良 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45816494/article/details/103799966