Advertisement

百度云提供的活体检测功能，用于人脸识别。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过百度云提供的强大人脸识别技术，我们可以轻松构建一个极简的演示程序。该程序包含一个JSP页面，用于实现人脸拍摄功能，而一个Servlet负责接收拍摄到的人脸图像，并随后进行精确的人脸识别处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 百度云人脸识别中的活体检测技术
    优质
    简介：本文探讨了百度云在人脸识别领域中采用的先进活体检测技术，确保生物识别的安全性和准确性。 百度云人脸识别技术的一个简单示例是创建一个JSP页面用于拍摄人脸，并通过一个Servlet接收并识别上传的人脸数据。
     
  • 利用dlib进行人脸识别及活体检测
    优质
    本项目采用开源库dlib实现人脸识别与活体检测功能，通过精准的人脸特征点定位和分析，确保身份验证的安全性和可靠性。 使用dlib实现人脸识别和活体检测可以结合dlib库的面部识别功能与额外的算法来判断是否为真实的人脸而非照片、视频等形式的伪造人脸。具体步骤包括：首先，利用dlib提供的预训练模型进行人脸关键点定位；然后通过分析这些关键点的位置关系及运动特征等信息来进行活体检测。此过程可能需要结合机器学习技术对不同类型的输入数据（如静止图像或动态视频流）做进一步的分类和判断。
     
  • 使用C#调用百度的人脸识别功能
    优质
    本项目演示了如何利用C#编程语言调用百度智能云平台提供的强大人脸识别API，实现人脸检测、面部特征定位和身份验证等功能。 要使用C#调用百度人脸识别功能，请修改BaiduApiFaceHelper类中的以下参数来启动服务： - string AppID = ; - string APIKey = ; - string SecretKey = ; 首先需要在百度平台上开通相应的人脸识别功能，并获取上述所需的AppID、API Key和Secret Key。
     
  • Java百度云语音验证+活体检测+OCR卡片识别
    优质
    本项目集成了Java版百度智能云服务，涵盖语音验证、活体检测及OCR卡片识别技术，旨在提供全面的安全认证解决方案。 JAVA-百度云语音检测+活体检测+OCR卡识别,包含sdk包,根据注释替换参数后即可使用!
     
  • C#版百度人脸识别（人脸检测）源代码
    优质
    本项目提供了一个基于C#语言实现的人脸识别库，实现了类似百度AI平台的人脸检测功能。通过此代码可以轻松集成到各类应用中进行面部特征提取和身份验证等操作。 百度下载的SDK源代码不能直接使用，此示例展示了如何使用百度SDK代码的方法。
     
  • 关于SeetaFace6的人脸识别和活体检测源代码
    优质
    SeetaFace6是一款开源的人脸识别与活体检测库。该项目提供了高质量、高性能的人脸关键点定位、人脸识别以及活体监测等功能，适用于多种应用场景下的身份验证需求。 使用SeetaFace6人脸识别与活体检测源代码的步骤如下： 第一步：在项目的根目录build.gradle文件中的repositories部分末尾添加以下内容： ```gradle allprojects { repositories { ... maven { url https://jitpack.io } } } ``` 第二步：在dependencies部分添加依赖项： ```gradle dependencies { implementation com.github.zining925:FaceAliveVer:1.0.1 } ``` 第三步：在项目的根目录build.gradle文件中的defaultConfig ndk部分末尾添加以下内容： ```gradle ndk { abiFilters armeabi-v7a } ```
     
  • 人脸识别在Android上的百度云应用
    优质
    本应用利用百度云的人脸识别技术，在Android设备上实现精准快速的人脸检测与身份验证功能，为用户带来便捷安全的服务体验。 利用百度云的人脸识别技术结合Android和Python，接收并处理百度云返回的结果百分比。
     
  • 用于高质量2D人脸RGB活体检测的人脸识别数据集（OULU-NPU）
    优质
    简介：OULU-NPU是一个专为2D人脸RGB图像设计的高质量人脸识别数据集，特别适用于活体检测研究。 Oulu-NPU人脸活体检测原始数据集包含4950个真实和攻击视频样本。这些视频使用六种不同型号的移动设备前置摄像头录制：Samsung Galaxy S6 edge、HTC Desire EYE、MEIZU X5、ASUS Zenfone Selfie、Sony XPERIA C5 Ultra Dual 和 OPPO N3。 数据集分为三个不同的光照条件和背景场景（Session 1, Session 2 and Session 3）。其中，攻击类型包括打印和视频重放。这些类型的攻击通过两台打印机（Printer 1 和 Printer 2）和两个显示设备 (Display 1 and Display 2) 创建。 本数据集主要基于原始视频抓取的帧图像制作而成，每个视频从中抽取了20到50张不等的照片。该数据集主要用于开发基于深度学习的人脸活体检测算法，并希望对需要此资源的研究人员有所帮助。
     
  • iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip
    优质
    本资源提供iOS平台下的人脸识别及活体检测功能实现代码，使用Objective-C语言编写，适用于需要集成此类安全验证技术的应用开发。 人脸活体检测与人脸识别Demo能够快速高效地实现人脸识别及活体检测功能，支持张嘴、摇头等多种动作验证，并具备自动拍摄照片的能力。