Face++ C#示例代码实现Web API的人脸对比和识别等功能-ITADN社区

优质

本项目提供使用C#编程语言对接Face++平台API进行人脸检测、对比及身份识别功能的具体实现案例，适合开发者学习参考。实现了以下接口：人脸识别（https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect）、人脸集合创建（https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/create）、向人脸集合添加面部数据（https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/faceset/addface）、在已有人脸集中查找相似度最高的面部信息（https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/search）以及比较两张图片中的人脸是否为同一人（https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/compare）。这些功能包括了将返回结果的json反序列化到实体对象，便于理解和使用。需要说明的是，在开始之前必须创建一个免费测试账号。注册自己的Face++账号后，请获取API Key和Secret，并将其替换以下变量： String strApiKey = ; String strApiSecret = ; 在向人脸集合添加面部数据时，首先需要创建一个人脸集合并填写得到的facesetToken。这个token用于指定将面部信息加入到哪个特定的人脸集中。 String strFacesetToken = ;

基于Face++ API的Android人脸对比登录功能实现

优质

本项目利用Face++ API在Android应用中实现了人脸识别与对比技术，通过验证用户面部特征来完成安全便捷的登录操作。此功能是基于face++活体检测demo及其API实现的人脸识别登录功能。

Face++人脸识别演示示例

优质

Face++人脸识别演示示例提供了一种直观的方式，展示如何利用先进的人脸识别技术进行身份验证、面部属性分析等操作，适用于多种应用场景。各位程序员可以先运行一下代码看看效果是否符合预期。这是face++提供的一个示例程序，你可以将其跑起来，并去face++官方进行注册认证后集成到自己的项目中。

HTML使用Face++人脸对比API的完整代码

优质

本篇教程提供了在HTML网页中集成Face++的人脸识别技术进行人脸对比功能的详细步骤和完整代码示例，适用于开发者快速实现人脸识别应用。使用HTML5调用Face++的compare（人脸比对API）功能的完整代码如下所示：假如你利用了Wampserver并将其放置在www目录下，可以直接通过网站访问展示效果。首先确保已经安装好Wampserver并且能够正常运行PHP环境，在你的项目文件夹中创建一个HTML或PHP文件，并将以下示例代码插入其中： ```html Face++ Compare API Demo

Select two images for comparison:

``` 请确保替换`url: https://api.us-east-1.faceplusplus.com/facepp/v3/compare`中的API地址为你实际使用的Face++ API URL。同时，你需要在你的代码中添加适当的认证信息（如App ID和App Secret）以访问Face++的服务。注意：上述示例仅用于演示目的，具体部署时请确保遵循官方文档并正确处理安全性和隐私问题。

多人脸识别Matlab代码-Face-Everything：包含人脸检测、对齐及识别功能的仓库

优质

Face-Everything是一个集成了人脸检测、对齐和识别功能的MATLAB项目。此仓库提供了方便使用的多人脸识别代码，助力于科研与开发工作。基于GitHub上的一些项目构建的人脸识别系统旨在实现先进的人脸检测、对齐、识别与重建功能。当前版本的代码重构尚未成功，且不够优雅。参考项目使用了MTCNN进行人脸特征提取，并利用CASIA数据集（cpp实现和matlab cp2tform）进行了实验，共处理了45,559张图片，其中453,078张对齐成功。整个过程耗时约1.11小时。为了提高检测率并减少运行时间，可以考虑优化代码结构与算法效率。此外，在进行人脸对准时遇到了一些失败案例，这些情况通常涉及MTCNN检测、OpenPose对齐以及CLN跟踪和球面识别等步骤。项目安装要求包括： - OpenCV(>=3.0) - Dlib(>=1.63) - CUDA(>=8.0) 遵循以下步骤进行安装： 1. 克隆仓库 2. 修改CMakeList.txt中的第44和45行以指向您的spherecaffe目录 3. 进入face-everthing并创建build文件夹，然后进入该文件夹执行`make -j4` 运行示例时，请先下载预训练模型（代码标识为：juk3）。 - 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp中的输入参数以匹配您的数据集 - 在example/all_in_one.cpp中同样调整输入参数希望这些信息能帮助您更好地理解和使用这个项目。

离线人脸识别SDK，包含人脸对比及性别年龄识别（附C#示例代码）

优质

本产品为离线人脸识别软件开发工具包，具备精准的人脸检测、对比以及性别与年龄识别功能，并提供详细的C#编程语言示例代码以供开发者参考和使用。 1. 人脸识别SDK的功能包括：摄像头操作封装、人脸检测、特征提取、人脸比对、性别识别及年龄判断。 2. 此二次开发包提供32位与64位的DLL文件，适用于Windows7及以上版本的操作系统，并推荐使用i3处理器和至少4GB内存。打包环境建议采用Visual Studio 2015。 3. 在一台配置为64位i5的机器上进行性能测试的结果如下：人脸检测耗时约为13毫秒；年龄识别耗时大约93毫秒；性别判断耗时约79毫秒；特征提取时间消耗在109毫秒左右。在一万个样本中完成对比所需时间为1063毫秒，准确率超过99.8%。

基于OpenCV和Face++的实时人脸识别解锁功能

优质

本项目利用OpenCV与Face++技术开发了一种高效的人脸识别系统，实现设备的实时人脸检测及安全解锁功能。本段落实例展示了如何使用OpenCV与face++实现实时人脸识别解锁功能。 1. 背景：最近在开发一个小项目需要登录功能，最初设计的是普通的密码验证方式。后来了解到Python可以进行人脸识别技术的应用，于是设想能否通过刷脸来完成解锁的功能。 2. 知识准备： - Python基础语法 - OpenCV库使用方法 - face++文档学习 - requests库应用 3. 实现思路：首先需要提供一张用于识别的人脸照片。在进行人脸识别时，系统会将摄像头捕捉到的当前人脸与这张照片中的面部特征信息相比较，如果两者匹配则解锁成功。 4. 代码讲解：下面是实现该功能的具体步骤和相关代码示例。

Python代码实现的人脸识别示例

优质

本项目展示如何使用Python语言进行人脸识别技术的应用开发。通过集成OpenCV等库，实现了人脸检测、特征提取及身份匹配等功能，为开发者提供了一个实用的学习案例。基于Python代码的人脸识别实例是一个完整的基础级入门项目，在PyCharm环境中已经通过实测验证成功。该示例主要涵盖了人脸检测与识别的基本功能。这是一个适合初学者学习人脸识别技术的简单案例，能够帮助用户快速理解和实践相关知识和技术。

C# 人脸识别示例代码.rar

优质

本资源提供了使用C#编程语言实现的人脸识别功能示例代码。其中包括了人脸检测、面部特征提取等关键技术的演示，适用于初学者学习和理解人脸识别算法的应用开发。基于Emgu的人脸识别源码包括人脸增加、识别等常规操作。

MATLAB人脸匹配代码-人脸识别: face-recognition

优质

本项目提供基于MATLAB的人脸识别与匹配代码，采用先进的人脸检测和特征提取技术，实现高效准确的人脸识别功能。适合科研及教学使用。标签：face-recognition, MATLAB代码库该项目是为计算机视觉课程开发的，在MATLAB环境中实现了两种不同的面部识别方法：模板匹配、特征面分析以及神经网络。 **要求：** - 代码经过测试可在Python2.7环境下运行，需要安装并配置好MATLAB@tensorflow/tfjs-node环境。 - 注意该代码可能还需要调整才能在Windows计算机上运行。可以通过npm install命令下载所需的模块。 - 在使用Node.js时，请先设置路径变量（例如：setenv(PATH, [getenv(PATH), /path/to/node/bin])）。对于Windows系统，需要将代码中的dir调用替换为ls，并且可能还需要修改对返回结构的.name字段的引用。 **评估文件：** Evaluation.m是运行和执行各种方法的主要脚本。训练数据应存放在如下位置： ``` ./FaceDatabase/Train/ ```

是否确定退出登录?

Face++ C#示例代码实现Web API的人脸对比和识别等功能

全部评论 (0)

Select two images for comparison: