人脸识别专题
深度学习实战：如何利用CNN实现人脸识别考勤系统
1. 何为CNN及其在人脸识别中的应用 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心技术之一，擅长处理图像数据。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，在人脸识别领域尤其适用。CNN的多个层次可以逐步提取面部的特征，最终实现精确的身份识别。对于考勤系统而言，CNN可以自动从摄像头捕捉的视频流中检测并识别出员工的面部。 我们在该项目中采用了 RetinaFace 模型，它基于CNN的结构实现高效、精准的
Python 人脸识别实战教程
引言 在本教程中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV库来实现人脸检测与识别。本文从基础知识入手，逐步构建一个简单的人脸识别系统。本教程假设读者已经熟悉Python编程，并具备一定的OpenCV使用经验。 环境配置 安装必要的库 确保您的开发环境中已安装了Python和OpenCV。可以通过以下命令安装OpenCV： pip install opencv-python
人脸识别开源项目之-face_recognition
特性 从图片里找到人脸 定位图片中的所有人脸： import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image) 识别人脸关键点 识别人脸关键点，包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。
【C++】基于 OpenCV 的人脸识别(强烈推荐)
原文网址：http://www.jianshu.com/p/96be2417cc98 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。 OpenCV 起始于
行业首家！百度智能云通过中国信通院「H5 端人脸识别安全能力」测评
2024 年 6 月，在中国信通院组织的 H5 端人脸识别产品安全能力评测中，百度智能云「H5 实时活体检测产品-V3.0」在人脸识别算法安全能力、人脸数据传输安全能力、H5 端应用安全能力、身份认证业务安全能力、安全管理能力 5 个方面表现优异，相应能力项的指标均符合标准验证要求。成为行业内首家通过该项权威测评的企业，再次彰显了百度智能云在人工智能领域的领先地位。 随着数字化时代的
一款人脸识别的芯片内部
三年前在一家3D人脸识别的芯片公司，先后做过两个稍具规模的芯片项目，因为各种原因，这些最终都没有上市，成为沉寂在实验室的产物。但是这些芯片的总体设计都颇具匠心，自己在当时也很有触动，现在拿出一点来供读者欣赏。为不侵犯原有设计者的创作，所有列举的芯片结构图已经经过本人抽取和改动，只为学习和演示这些设计的原理。 首先介绍的是一款当时爆炒的关于人脸识别的门锁芯片的VI系统，该系统如下所示，支持单摄象头
iOS原生人脸识别CIDetector使用
本片博客版权归黑马程序员所有:黑马程序员苹果原生人脸识别早在iOS5就已经有了，但是能够识别的数据及其的少，所以用的人不是很多。目前做的比较好的人脸识别就是Facebook的face++人脸识别原理简介：每一张图片都是由每一个像素点组成，而每一个像素点中又有对应的颜色值(如RGB)，人的面部特征中，不同的五官，颜色值肯定存在差异，而人脸识别技术就是通过对照片中每一个像素的识别进行大量的算法处理，最
机器视觉开源处理库汇总-介绍n款计算机视觉库/人脸识别开源库/软件 -几种图像处理类库的比较-视觉相关网站
机器视觉开源处理库汇总-介绍n款计算机视觉库/人脸识别开源库/软件 -几种图像处理类库的比较-视觉相关网站 机器视觉开源处理库汇总 从cvchina搞到的机器视觉开源处理库汇总，转来了，很给力，还在不断更新。。。 通用库/General Library OpenCV 无需多言。 RAVL Recognition And Vision Library. 线程安全。强大的
每天五分钟计算机视觉：人脸识别网络FaceNet
本文重点 在前面的课程中，为了解决人脸识别的问题，我们学习了Siamese神经网络。本文我们学习另外一种人脸识别网络模型FaceNet。 论文 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering FaceNet概述 FaceNet是谷歌在CVPR 2015上提出的一种深度学习模型，旨在解决人脸识别、验证和
在RV1126上实现人脸识别----facenet转成rknn模型
目录 1.模型下载 Pre-trained models 2.将facenet转成rknn模型并推理 3 查看网络模型 1.模型下载 首先需要下载facenet的模型，github下载网址为：https://github.com/davidsandberg/facenet Pre-trained models Model nameLFW accuracyTraining
基于人脸识别签到的会议管理系统
一、项目概述 Hi，大家好，今天分享的项目是《基于人脸识别签到的会议管理系统》。 传统的会议管理模式，会议信息主要以纸质媒介的方式表现，存在资源浪费、应变能力差、效率低等问题。随着社会发展的不断进步，企业的会议管理形式也随之更新变化，倾向于往无纸化、智能化的方向发展。基于人脸识别的会议管理系统，根据参会者的会议参会情况，智能邮件提醒参会者会议时间，同时采用参会人员人脸比对进行会议签到，提高了签
运用PCA（主成分分析法）进行人脸识别的MATLAB 代码实现
PCA（主成分分析算法）出现的比较早。 PCA算法依赖于一个基本假设：一类图像具有某些相似的特征（如人脸），在整个图像空间中呈现出聚类性，因而形成一个子空间，即所谓特征子空间，PCA变换是最佳正交变换，利用变换基的线性组合可以描述、表达和逼近这一类图像，因此可以进行图像识别，PCA包含训练和识别两个阶段。 训练阶段： 1）计算平均脸 2）计算差值脸 3）构建协方差矩阵 4）计算矩阵的特
LBP 和深度学习，人脸识别
最近读了一篇关于LBP和DBN的文章，感觉思路挺好的，如有不当之处望指正！！！！！ 这是一篇在非限制条件下，基于深度学习的人脸识别算法。，将LBP纹理特征作为深度网络的输入，通过逐层贪婪训练网络，获得良好的网络参数，并用训练好的网络对测试样本进行预测。 文章通过LBP提取非限制条件下人脸图像的纹理特征并利用DBN进一步自动学习更抽象、更有效的人脸特征，并在DBN顶层自动进行人脸分类。LBP所提
基于部分注意力的人脸识别
ATTENTION-BASED PARTIAL FACE RECOGNITION 创新点 通过将ResNet的中间特征图的注意力池与单独的聚合模块相结合。 网络模型 分为三个模块：提取、注意力和聚合。提取模块从输入图像中提取特征图F ∈ R20×20×1024和注意图A ∈ R20×20×K，K表示注意图的个数。在Attend模块中，使用重新校准的注
基于人脸识别的家校协同管理系统
一、项目概述 Hi，大家好，今天分享的项目是《基于人脸识别的家校协同管理系统》。 基于人脸识别的家校协同管理系统，通过人脸识别技术，可以准确验证家长身份，确保幼儿接送环节的安全性，减少漏接、误接等意外事件的发生，同时也能记录园区出行记录，提高园区的安全管理。同时，该系统能够记录幼儿园区成长记录，使家长能够及时了解孩子在园区的情况，平台也能发布育儿知识，供家长学习参考，家长有疑问也能通过该平台联
基于xr-frame实现微信小程序的人脸识别3D模型叠加AR功能（含源码）
前言 xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。xr-frame在基础库v2.32.0开始基本稳定，发布为正式版，但仍有一些功能还在开发，目前（2024.08.24）有一些限制如下： 1最低要求客户端iOS8.0.29、安卓8.0.30及以上，推荐稳定版在iOS8.0.36、安卓8.0.35及
ICD-Face:用于人脸识别的类内紧致蒸馏算法
ICD-Face: Intra-class Compactness Distillation for Face Recognition 摘要 在ICD-Face中，首先提出计算教师和学生模型的相似度分布，然后引入特征库来构造足够多的高质量的正对。然后，估计教师和学生模型的概率分布，并引入相似性分布一致性（SDC）损失来提高学生模型的类内紧致性。 网络模型 ICD-Fac
用于低质量蒙面人脸识别的一致子决策网络
Consistent Sub-Decision Network for Low-Quality Masked Face Recognition 摘要 提出了一种利用由多个dropout块组成的在线一致性评估结构来获得对应于人脸不同区域的子决策网络，以获得对应于不同面部区域的子决策，并通过加权双向KL散度来约束子决策，使网络集中在上面而没有遮挡的面部。此外，还进行知识蒸馏，以驱动
基于人脸识别的党建测题学习系统
一、项目概述 Hi，大家好，今天分享的项目是《基于人脸识别的党建测题学习系统》。 党建知识不断更新和发展，传统的学习方式往往难以跟上时代的步伐。党建测题学习系统可以更新题库和资讯内容，确保学生能够学习到最新的党建知识和理论。同时，系统还可以通过做测试题的方式，帮助学生深化对党建知识的理解和应用，使学生可以随时随地进行学习，不受时间和地点的限制。 该项目使用java语言开发后台业务逻辑，采用S
【汇总贴】人脸识别相关论文的优秀解读博客汇总
人脸识别相关论文的优秀解读博客汇总 为了便于以后查阅，将看到的人脸识别相关论文的解读博客做一个汇总。 0、综述： 如何走近深度学习人脸识别？你需要这篇超长综述 | 附开源代码关于度量学习的解释 一、FaceNet 论文地址：https://arxiv.org/abs/1503.03832 参考博客： 1. 史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（附预训练模型下载） 2. fac
通过模板级知识蒸馏进行掩模不变人脸识别
Mask-invariant Face Recognition through Template-level Knowledge Distillation 创新点 1.提出了一种掩模不变人脸识别解决方案（MaskInv），该解决方案在训练范式中利用模板级知识蒸馏，旨在生成与相同身份的非蒙面人脸相似的蒙面人脸嵌入。 2.除了提炼的信息之外，学生网络还受益于基于边
基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸识别功能
目录 一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境 三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能 一、概述 本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸识别功能，opencv通过读取本地图像，将采集的本地图像送给seetaface6的人脸识别模块从而实现人脸识别功能。 测试结果如下所示： 二、环境要求 2.1 硬
Qt 使用摄像头通过openCV进行人脸识别
Qt 使用摄像头通过openCV进行人脸识别 资源下载环境信息1. 下载cpenCV和opencv_contrib源码2. 安装CMake3. 编译openCV开始编译 4. 新建工程调用openCV5. openCV中的基础人脸检测调用6. 人脸识别人脸库创建人脸识别 CMake过程可能会有的问题 资源下载 如果想快速开始使用，可以直接使用编译好的，可跳过本文的前3步，由于CS
OpenCV机器学习-人脸识别
一 基本概念 1 计算机视觉与机器学习的关系 计算机视觉是机器学习的一种应用，而且是最有价的应用。 2 人脸识别 哈尔(haar)级联方法 Harr是专门为解决人脸识别而推出的； 在深度学习还不流行时，Harr已可以商用； 深度学习方法（DNN） 3 Haar人脸识别步骤 创建Haar级联器 导入图片并将其灰度化 调用detectMultiScale方法进行人脸识别 detect
人脸识别技术：前沿应用与业务场景探索
随着科技的飞速发展，人脸识别技术已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。这项技术以其独特的生物特征识别能力，在公共安全、金融、交通、教育等多个领域展现出巨大的潜力和价值。本文将深入探讨人脸识别技术的原理、业务场景以及相关的成功案例。 一、人脸识别技术概述 人脸识别技术是一种基于生物特征识别的技术，它通过分析人脸的几何特征（如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置和形状）以