人脸识别算法

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

更多内容请关注『机器视觉CV』公众号，提供免费GPU 本文实现了从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署，实现了一个 人脸表情识别 的小项目，非常适合一直在学习，但是找不到合适的练手项目的同学。 0 项目成果 先展示一下我的结果。我们测试的图片当然是当前最热的 nihongo 电视剧『轮到你了』的 CP 二阶堂和黑岛了 有兴趣的朋友可以 扫码进行体验 ，会跳转到我的网站，选择图片文件上传，Upload 后就会返回预测结果，其中 smile 表示微笑， pout 表示嘟嘴， no-smile 表示中性表情。那么接下来就开始我们整个项目的讲解了 本项目整理完成后会上传所有代码到 Github 上，会有详细的代码注释，欢迎查阅！ https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 1 说在前面 作为一名机器学习的爱好者，提升自己的最好的方式就是参与一项项目，那么什么才能够称作项目呢？训练过 MNIST 数据集？做过 dogs VS. cats？想必这很难被称作一个项目，放在简历上，想必不能让 HR 看到闪光点， 之前有幸阅读到陈老师的『接地气学堂』的文章《我没有项目经验，怎么办？》，里面很详细的介绍了什么项目的定义、个人在项目中的角色、以及判断项目的成败等等，非常具有启发性。简单总结如下： 项目定义

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。 三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。 haar特征也是基于灰度图， 首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和两个分支值，每级子分类器带一个总的阈值

本文来自《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》，时间线为2017年6月。 近些年，人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大。一个典型的人脸识别流程就是： 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络； 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征； 基于两个样本的表征向量，计算cos的向量相似度。 softmax本身并不会让两个正样本对的相似度得分优化的更大，两个负样本对的相似度得分优化的更小。而实际需要中，需要构建具有类内紧凑性和类间可分性的特征，这会存在瓶颈，所以需要在loss上增加一些类似正则项的东西。本文中，作者在特征表征层加入 \(L_2\) 约束，意图让该样本落在一个固定半径的超球面表面。该模型可以很容易的基于现有的深度学习框架实现。通过在训练集整合该简单步骤，明显能够提升人脸验证的性能。特别的，在IJB-A上的True Accept Rate为0.909，False Accept Rate为0.0001。 近些年，人脸识别上也有不少出色的工作，其主要从2个角度解决人脸验证上的问题： 将人脸图片对输入到训练算法中，并获得embedding向量，在该向量中，正对（相同ID的人脸）会更靠近，负对（不同ID的人脸）会更远离。如《Learning a similarity

人脸算法测试 本次测试主要测试: Dlib人脸检测 c++ 基于SSD 框架的 ResNet-10 restnet face c++ 基于caffe 框架的MTCNN人脸检测 c++ 基于mxne框架的insightFace人脸识别模型 python 基于Troch的openface模型 c++ 实验所用的机器 (Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 4.00GHz × 8 GeForce GTX 1060 6GB/PCIe/SSE2) Dlib(C++) 使用的是Dlib自带d人脸检测,由于原始算法没有采用Dlib人脸识别,因此只测试了Dlib人脸检测 Dlib 代码参考 数据库 像素大小 检测数 正确率 检测平均耗时 landmark 模式 cpu 1987 960x540 1336 67.23% 43.3ms 68 Release 注: 使用的Release 模式, Debug模式下,耗时很长 测试代码见本文件夹TestDlib Restnet face (C++ ) opencv 的sample使用的模型, Caffe框架, SSD framework using ResNet-10 restnet face 到官网下载模型文件 deploy_lowres.prototxt 和download_weights.py的文件,运行得到res10_300x300

基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统 　　本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成： 制作人脸数据集、 CNN 神经网络模型训练、 人脸检测、人脸识别 。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关键词 : 神经网络； 图像处理； 人脸检测；人脸识别； TensorFlow ；模型训练 一、设计目标 1.掌握人脸识别原理； 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程； 4.掌握常用图像处理技术； 设计内容与要求 1.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统算法设计； 2.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统模型训练； 3.检测并且识别出人脸； 二、制作人脸数据集 2.1、制作我的人脸数据集 　　人脸检测出人脸位置，返回坐标、尺寸把脸用数组切片的方法截取下来，把截取的小图片保存下来作为数据集。 本系统获取本人的人脸数据集 10000 张，使用的是 dlib 来识别人脸，虽然速度比 OpenCV 识别慢，但是识别效果更好。 其中，人脸大小： 64*64 。 2.2、主要步骤 （ 1 ） 加载 dlib 机器学习的开源库 （ 2 ） 图像预处理 cvtColor （灰度化）。 （ 3 ） 使用 dlib 自带的 frontal_face_detector 进行特征提取 。 （ 4 ）

人脸识别登录功能的基本原理是通过对比两张图片的差异度来判断两张图片是 否是同 一人的面部 。 对比图片 差异度 的算法有很多种，本例中使用“颜色直方图” 算法来实现对人脸图像的识别。 下面为比较 imgl 扣g 及 img2.jpg 这两张图片差异度 的程序代码： import math, operator from PIL import Image from functools import reduce picl = Image.open("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01.jpg") pic2 = Image.open("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01copy1.jpg") # pic2 = Image.open("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01.jpg") hl = picl.histogram() h2 = pic2.histogram() diff = math.sqrt(reduce(operator.add,list(map(lambda a ,b: (a-b)**2 ,hl,h2)))/len (hl)) print(diff) import math, operator from PIL

从虹软开放了2.0版本SDK以来，由于具有免费、离线使用的特点，我们公司在人脸识别门禁应用中使用了虹软SDK，识别效果还不错，因此比较关注虹软SDK的官方动态。近期上线了ArcFace 3.0 SDK版本，确实做了比较大的更新。首先本篇介绍一下关于Android平台算法的更新内容，下一篇将针对Windows平台的算法更新展开介绍。 特征比对支持比对模型选择，有 生活照比对模型 和 人证比对模型 识别率、防***效果显著提升 特征值更新，升级后人脸库需重新注册 Android平台新增64位的SDK 图像处理工具类 人脸检测同时支持全角度及单一角度 新增了一种图像数据传入方式 在实际开发过程中使用新的图像数据结构具有一定的难度，本文将从以下几点对该图像数据结构及使用方式进行详细介绍 SDK接口变动 ArcSoftImageInfo类解析 SDK相关代码解析 步长的作用 将Camera2回传的Image转换为ArcSoftImageInfo 一、SDK接口变动 在接入3.0版SDK时，发现 FaceEngine 类中的 detectFaces 、 process 、 extractFaceFeature 等传入图像数据的函数都有重载函数，重载函数的接口均使用 ArcSoftImageInfo 对象作为入参的图像数据，以人脸检测为例，具体接口如下： 原始接口： public int

随着人脸识别、人脸解锁等技术在金融、门禁、移动设备等日常生活中的广泛应用，人脸防伪/活体检测（Face Anti-Spoofing）技术在近年来得到了越来越多的关注。在大多数人的印象中，人脸识别技术就是让机器把人认出来。没错，用机器来认人，这正是人脸识别系统的最核心功能。然而，很多人不知道的是，一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现“认人”以外，还包括许多其他重要的技术，其中就包括今天要给大家介绍的，应用于人脸识别身份认证系统中至关重要的一项技术———— 活体检测 。 设想一下，假设你的 Face Verification 算法做的再漂亮，而 Face Anti-Spoofing 做的很烂，如果这个时候恰恰有某位同学拿着马云脸的视频去刷了支付宝，那………… 人脸验证（Face Verification） ：意思就是说，给定两张图，算法要判断出这两张图是不是同一个人，这是近年来一个非常热门的研究方向，也产生了一大批模型和 Loss Function。 人脸防伪（Face Anti-Spoofing） ：意思就是说，你刷脸的时候，算法要判别这张脸是不是真人活体脸，而对于合成的、或者他人照片来攻击算法的，应该予以拒绝。 PA（Presentation Attacks） 是常用的攻击方式，主要包含 print attack （即打印出人脸照片）、 replay attack （播放视频）

整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 图像识别最近大热，尤其是人脸识别，BAT先后发力，这方面的研究论文真可谓是层出不穷，这里整理下本人最近看到的一些不错的，与大家一起学习~ 科普入门： 先上两篇科普性的文章，介绍图像识别、人脸识别技术和应用前景。 《 「人脸识别」很火，但你不知道的还有很多 》 本文从Facebook、Google、BAT等各大互联网巨头的人脸识别应用领域的角度，介绍了人脸识别的应用现状。 《 从How-Old.net到TwinsOrNot.net，看人脸识别技术是怎么 high 起来的 》 以前一阵玩疯了的How-Old.net为例简单介绍了人脸识别的过程、技术要点，一篇不错的技术科普文。 算法框架： 《 深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用 》 这篇文章来自于腾讯深度学习平台，分享了他们Deep CNNs的单机多GPU模型应用在图像识别上的经验教训，有深度。 《 CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现） 》 本文偏向于实战，对到上手操作阶段的同学来说很有借鉴意义。优势就是代码！代码！代码！ 《 人脸识别技术——Face Detection & Alignment 》 这里介绍一种MSRA在14年的最新技术： Joint Cascade Face