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腾讯AI的人脸识别技术。

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简介:
通过对腾讯AI人脸识别相关API的调用测试,参考了位于https://ai.qq.com/的资源,以便于进一步了解和探索该技术的应用潜力。

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客服
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  • AI
    优质
    腾讯的人脸识别AI技术是业界领先的身份验证解决方案,广泛应用于安全登录、支付确认及实名认证等领域,保障用户信息安全。 腾讯AI人脸识别相关API调用测试,请参考https://ai.qq.com/,有兴趣可以查看。
  • AI【实用有效】
    优质
    腾讯AI人脸识别技术提供高效准确的身份验证解决方案,广泛应用于金融、安全等领域,确保用户数据的安全性和可靠性。实用且效果显著。 使用PHP调用腾讯AI+人脸识别功能,并将base64编码的数据解码为图片并保存到指定目录下。
  • API.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了腾讯云提供的高效稳定的人脸识别API服务,包括人脸检测、特征提取及比对等功能,助力开发者轻松实现智能化应用。 腾讯人脸识别多版本接口文档需要下载的用户可以参考本段落转摘的内容,这些内容包括了腾讯人脸的相关多个文档。这是我之前在进行腾讯人脸项目时使用到的资料,而官方提供的只有在线版,所以我将它们整理成了PDF格式。
  • 百度AI
    优质
    百度的人脸识别AI技术是业界领先的解决方案,能够精准地进行人脸检测、分析与识别。它广泛应用于安全认证、用户登录及个性化推荐等场景中,极大提升了服务的安全性和智能化水平。 在 Unity 中(基于 C# 编程)实现百度人脸识别登录演示。
  • 演示版
    优质
    腾讯人脸识别演示版是一款由腾讯公司开发的人脸识别技术展示应用,通过该软件用户可以直观体验到人脸检测、特征提取及身份验证等核心技术的实际应用场景。 ## 使用前准备 1. 前往腾讯云账号注册页面进行注册。 2. 获取存储桶名称(BucketName):请前往创建存储桶页面操作。 3. 取得APPID、SecretId、SecretKey:请访问云API密钥管理界面,点击“新建密钥”。 ## 快速体验 1. 修改文件 src/main/java/com/qcloud/image/demo/Demo.java 的 main() 方法,填入上述申请到的 APPID、SecretId、SecretKey 和 BucketName。 2. 导入项目:工程使用 Maven 构建,请以 Intellij IDEA 为例导入项目。步骤为:Import Project -> 选择工程目录 -> Import project from external model -> Maven 3. 运行 Demo.java 右键,Run Demo.main() ## 使用简介 ### 初始化 ```java ImageClient imageClient = new ImageClient(APPID, SecretId, SecretKey); ``` ### 设置代理(根据实际网络环境) 可能需要设置代理,例如: ```java Proxy proxy = new Proxy(Type.HTTP, new InetSocketAddress(127.0.0.1, 8080)); imageClient.setProxy(proxy); ``` ### 使用SDK提供的功能 - 图像识别:鉴黄、标签 - 文字识别(OCR):身份证、名片、通用、驾驶证行驶证、营业执照、银行卡和车牌号 - 人脸识别:人脸检测,五官定位,个体信息管理,人脸验证,对比及检索 - 人脸核身:照片核身(通过照片与身份证)、获取唇语验证码(用于活体核身),视频+照片的活体认证以及视频+身份验证 ```java // 调用车牌识别API示例 String imageUrl = http://youtu.qq.com/app/img/experience/char_general/icon_ocr_license_3.jpg; String result = imageClient.ocrPlate(new OcrPlateRequest(bucketName, imageUrl)); System.out.println(result); ``` 更多例子详情请参考 Demo.java 代码。 ## 集成到你的项目中 ### 获得 SDK jar 文件 1. 直接使用 release/*-with-dependencies.jar。 2. 自行编译:在工程根目录下执行命令 `mvn assembly:assembly`,编译结果见 target/*-with-dependencies.jar。 ### 导入 jar 文件 根据项目具体情况导入 *-with-dependencies.jar。
  • Facenet
    优质
    Facenet是一种先进的深度学习算法,专为人脸识别设计。它通过提取面部图像中的高级特征,实现高精度的人脸识别与验证,在多个公开数据集上达到领先水平。 基于TensorFlow和FaceNet的完整项目可以通过运行mytest1.py来实现人脸识别功能。
  • LDA
    优质
    简介:LDA(线性判别分析)人脸识别技术是一种高效的模式识别方法,通过降低特征维度并最大化类间差异来实现精准的人脸识别与验证。 在ORL人脸库上实现基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的人脸识别算法。
  • PCA
    优质
    PCA(主成分分析)人脸识别技术是一种利用统计学习方法提取人脸图像关键特征的算法,广泛应用于模式识别和计算机视觉领域。 PCA(主成分分析)的关键算法原理在于通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系统中,在这个新坐标系下,数据的方差最大化,并且各个维度之间相互独立。这样可以有效地降低数据集的维数同时保留尽可能多的信息。 设计流程主要包括以下几个步骤: 1. 数据标准化:为了确保每个特征对主成分分析结果的影响程度相同,需要先进行数据标准化处理。 2. 计算协方差矩阵:根据标准后的样本值计算其协方差矩阵,该矩阵描述了变量间的相关性以及它们各自的标准偏差信息。 3. 求解特征向量和特征值:对所得到的协方差矩阵执行特征分解操作以获得相应的特征向量与对应的特征值。这些特征值得大小反映了各个主成分所能解释的数据变化比例,而其相对应的特征向量则表示了从原空间到新空间变换的方向。 4. 确定降维后的维度:根据需要选择前k个最大的特征值所对应的特征向量作为新的坐标轴方向,并将原始数据投影至该子空间内以实现降维的目的。 理论上,PCA是一种常用的线性降维技术,在模式识别、机器学习等领域有着广泛的应用。它不仅可以帮助我们发现隐藏在大量变量中的潜在结构,还能有效减少计算复杂度并提高模型性能。
  • FaceFusion:AI融合演示demo
    优质
    FaceFusion是由腾讯研发的一款基于人工智能技术的人脸融合演示应用。通过创新算法,该Demo能够将用户面部特征与预设图像完美结合,创造出独特且趣味十足的效果,提供个性化的娱乐体验。 腾讯的人工智能人脸融合演示采用的是腾讯AI平台的人脸融合API。其功能类似于前段时间微信里流行的换军装H5应用。 使用此项目前,请先将文件夹中的config_temp.php重命名为config.php,然后填写你在腾讯AI平台上申请的配置信息。 具体包括: - app_id:请填入你自己的ID - image: $base64, - model: $model, - time_stamp: strval(time()), - nonce_str: strval(rand()), - sign: 此外,该演示还添加了自定义图片模板功能。
  • 云IAI-demo:演示程序
    优质
    腾讯云IAI-demo是一款基于腾讯云智能人脸服务的人脸识别演示工具,旨在展示高效精准的人脸检测、关键点定位及身份验证功能。 iai-demo基于腾讯云人脸识别接口的人脸检测demo简介 该示例主要实现人脸框位置的检测、获取人脸属性以及计算人脸质量分等功能。 使用流程: 1. 服务开通:进入相关页面,点击开通服务以获得SecretId/SecretKey。 2. 创建密钥:在成功开通服务并获取了必要的认证信息后,可以开始调用接口。需要创建一个包含secretId和secretKey的文件(如properties.json): ``` { secretId: your secretId, secretKey: your secretKey } ``` 3. 接口调用:安装npm包后,启动服务并开始使用。 4. 页面访问:在浏览器中输入相关地址即可查看效果。 更多关于腾讯云人脸识别的详细信息和文档可以在其官方平台找到。