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联想官方的人脸识别解锁(Windows版)

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简介:
联想官方的人脸识别解锁软件为Windows用户提供便捷安全的登录体验,只需一瞥即可快速访问设备,保护个人隐私和数据安全。 一、介绍Lenovo VeriFace为联想自主研发的人脸识别软件,采用先进的人像识别技术帮助用户使用系统验证功能。只需通过人脸识别即可登录系统,既安全又高效。 该软件的安全级别设置分为不同等级:低级别的安全性较低,速度较快;高级别的安全性较高,但速度较慢。默认的中等安全级别提供了适当的精度和检测时间(推荐使用)。当选择高安全级别时,将启用真人验证功能以确保更高的准确性。 用户可以在已采集头像账户列表中点击“删除”按钮来移除该账户下的面部数据。如果需要再次通过VeriFace登录此账户,则必须重新进行人脸信息的收集过程。此外,在拥有多个摄像头的情况下,请在设备选项下拉菜单内选择所需使用的摄像头。 二、软件使用 首次启动Lenovo VeriFace时,用户需完成注册流程,具体步骤根据当前系统是否已设置密码而有所不同: 1. 如果没有登录密码,则会提示优先设定一个系统的登录密码。 2. 设置完新密码后,请注销当前账户。此时Veriface将会自动出现并要求采集面部信息作为验证依据,在此过程中需要再次输入刚刚创建的密码以确认身份,成功提交之后即完成了注册过程。 以上便是Lenovo VeriFace人脸识别软件的基本介绍和初次使用的操作指南。

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客服
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  • Windows
    优质
    联想官方的人脸识别解锁软件为Windows用户提供便捷安全的登录体验,只需一瞥即可快速访问设备,保护个人隐私和数据安全。 一、介绍Lenovo VeriFace为联想自主研发的人脸识别软件,采用先进的人像识别技术帮助用户使用系统验证功能。只需通过人脸识别即可登录系统,既安全又高效。 该软件的安全级别设置分为不同等级:低级别的安全性较低,速度较快;高级别的安全性较高,但速度较慢。默认的中等安全级别提供了适当的精度和检测时间(推荐使用)。当选择高安全级别时,将启用真人验证功能以确保更高的准确性。 用户可以在已采集头像账户列表中点击“删除”按钮来移除该账户下的面部数据。如果需要再次通过VeriFace登录此账户,则必须重新进行人脸信息的收集过程。此外,在拥有多个摄像头的情况下,请在设备选项下拉菜单内选择所需使用的摄像头。 二、软件使用 首次启动Lenovo VeriFace时,用户需完成注册流程,具体步骤根据当前系统是否已设置密码而有所不同: 1. 如果没有登录密码,则会提示优先设定一个系统的登录密码。 2. 设置完新密码后,请注销当前账户。此时Veriface将会自动出现并要求采集面部信息作为验证依据,在此过程中需要再次输入刚刚创建的密码以确认身份,成功提交之后即完成了注册过程。 以上便是Lenovo VeriFace人脸识别软件的基本介绍和初次使用的操作指南。
  • Android,精准
    优质
    介绍一款先进的Android系统人脸解锁功能,能够实现快速、安全且精准的人脸识别,提升用户手机使用体验。 使用过OpenCV,但可能用得不够熟练。我发现前置摄像头需要横屏才能识别到人脸(即使将人像处理为正常显示也需要横着使用)。同时查阅了很多资料后发现,有些方法只能识别图片,有的则需要安装管理应用才行。现在这些都不再考虑了。
  • OpenCV数据集
    优质
    本数据集由OpenCV官方提供,包含大量标准人脸图像,旨在支持人脸识别算法的研究与开发。 使用OpenCV3实现人脸识别项目。该项目采用的是OpenCV官方的人脸数据集,包含40个人的正脸图像,每个人有10张照片。这些图片存储在不同的文件夹中,每个文件夹对应一个人,并且每张图片格式为pgm,尺寸为92x112像素。
  • OpenCV数据库
    优质
    简介:OpenCV人脸识别官方数据库提供丰富的面部识别数据集,助力开发者和研究人员测试、训练及优化人脸识别算法。 OpenCV3进行人脸识别所使用的训练数据集包含40个人脸数据,每个人有10张照片。
  • SeetaFace Windows演示
    优质
    SeetaFace Windows人脸识别演示版是一款专为Windows系统设计的人脸识别软件演示版本。它提供便捷高效的人脸检测、跟踪和识别功能,适用于个人测试与学习研究。 已配置的可运行的人脸识别程序如下:输入1加载SeetaFaceFaceRecognitionimages人脸数据;输入2打开摄像头按q拍照进行对比。
  • Dell软件FastAccess 2.4.95安装
    优质
    Dell人脸识别软件FastAccess 2.4.95官方安装版是一款由戴尔公司开发的身份验证工具,用户可通过面部识别快捷安全地登录电脑系统。 FastAccess 是 Sensible Vision Inc. 为戴尔开发的人脸识别软件,适用于各种戴尔电脑设备,包括笔记本和平板电脑。该软件不仅支持内置摄像头,还兼容外置摄像头,因此无论是在真正的戴尔电脑上还是在刷成戴尔 BIOS 的其他机器中安装使用都可行。用户可以通过此工具进行人脸识别登录系统或网站。从功能上看,并没有显著的变化,但在启动速度和界面设计方面有所改进。
  • 基于MATLAB
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    本项目利用MATLAB开发人脸五官识别与解析系统,实现对人脸关键点的精确定位及分析,为后续面部表情识别、人脸识别等应用提供技术支撑。 本段落将深入探讨基于MATLAB的人脸五官识别技术,这是一种利用计算机视觉和机器学习算法来自动检测和识别图像中人脸特征的方法。作为强大的数学计算环境,MATLAB提供了丰富的图像处理及机器学习工具箱,使得此类复杂任务的执行变得相对容易。 1. **人脸检测**:在进行五官识别之前,首先需要对图像中的脸部区域进行定位。这可以通过使用MATLAB中的`vision.CascadeObjectDetector`来实现,它基于AdaBoost算法训练的级联分类器,在图像中快速找到人脸位置。 2. **特征提取**:一旦确定了面部范围,下一步是精确地提取关键面部特征如眼睛、鼻子和嘴巴的位置信息。这通常通过使用诸如MATLAB中的`vision.HaarFeatureDetector`或`vision.LBPFaceDetector`这样的算法来实现,它们能够识别出具有特定模式的像素区域,对应于人脸的不同部分。 3. **特征定位**:提取到面部特征后,下一步是精确定位这些关键点。这可以通过模板匹配、主成分分析(PCA)或者局部二值模式(LBP)等方法完成。MATLAB中的`imregtform`函数可用于帮助找到最佳的特征点匹配位置。 4. **几何模型构建**:为了准确描述人脸结构,可以建立一个五点模型(双眼、鼻尖和嘴角),通过这些关键点来表示脸部的基本形状。这种标准化的方法有助于处理不同姿态及表情下的面部图像。 5. **机器学习与识别**:接下来是使用支持向量机(SVM)、神经网络或决策树等算法训练模型,以便根据特征点的位置信息进行个体身份的识别。MATLAB中的`fitcecoc`和`fitcsvm`函数可以用于这一目的。 6. **实战代码**:在提供的压缩文件中可能包含了实际应用基于MATLAB的人脸五官识别技术的具体实现代码,通过阅读这些代码可以了解如何将上述理论应用于实践问题解决当中。 7. **优化与实时应用**:为了提高算法的实际性能和响应速度,在真实世界的应用场景下我们需要对现有方法进行调整或优化。这包括采用更高效的数据结构、减少计算量或者利用GPU加速等手段来提升效率。MATLAB的并行计算工具箱可以用于实现这些改进措施。 8. **拓展应用**:除了基础的人脸五官识别,这项技术还可以扩展到表情分析、年龄预测和性别判断等领域中去。通过调整训练模型参数及方法能够进一步提高算法的应用范围及其准确性。 综上所述,MATLAB为实施人脸五官识别提供了全面的技术支持与框架体系。从图像预处理开始至特征提取以及最终的机器学习建模阶段都有对应的函数可用,通过持续的学习和实践可以掌握该技术并将其应用到各种实际项目中去。
  • .rar_QT_QT采集__QT
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    该资源包包含基于QT框架的人脸识别与采集程序代码及文档,适用于开发人员快速构建和部署相关应用程序。 本系统从摄像头实时采集视频并显示,并使用Qt进行开发。系统能够对视频中的脸部图像进行识别与检测。该系统支持多平台及多种操作系统,在Windows系统下利用OpenCV库函数实现视频采集功能。
  • Windows离线SDK
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    简介:Windows人脸识别离线SDK是一款专为Windows系统设计的人脸识别软件开发工具包,支持在无网络环境下运行,提供高效稳定的人脸检测和识别功能。 基本说明:这是一个32位程序,在Windows 7及以上系统上运行良好。推荐配置为i3处理器及4GB内存以上。该程序需要依赖msvcr140.dll、msvcp140.dll这两个动态链接库,如果缺少这些文件,请自行下载vc_redist2015.x86.exe进行安装。 命令格式:FaceDemo.exe face1.jpg face2.jpg 性能及精度: 对于图片face1.jpg的检测耗时如下: - 人脸检测: 0 ms - 年龄检测: 46 ms - 性别检测: 16 ms - 特征提取: 125 ms 该图中的人脸属性为:男性,年龄23岁。 对于图片face2.jpg的检测耗时如下: - 人脸检测: 187 ms - 年龄检测: 172 ms - 性别检测: 125 ms - 特征提取: 63 ms 该图中的人脸属性为:男性,年龄33岁。 比对情况: 进行一万次对比用时:1266ms 比对得分:0.659347 比对结论:是同一个人。
  • 考勤系统案,考勤系统
    优质
    本方案提供高效精准的人脸识别考勤服务,通过先进的生物识别技术实现自动化管理,提升办公效率及安全性。 人脸识别考勤系统是一种基于人工智能技术的现代化解决方案,它利用深度学习算法尤其是人脸识别技术自动识别员工身份并记录其出勤时间。本段落将探讨这种系统的实现,并重点关注与Python编程语言相关的部分。 该系统的核心是人脸识别算法,在Python中常用的人脸识别库包括OpenCV、dlib和face_recognition。其中,face_recognition基于OpenCV和dlib提供了一个更易于使用的API,帮助开发者快速实现人脸识别功能。此库涵盖了人脸检测、关键点定位及面部匹配等重要步骤。 在考勤系统中,首先通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法完成的人脸检测来识别图像中的脸部位置。一旦找到人脸区域,下一步是精确定位五个主要特征点(如眼睛和鼻子),以提高识别精度。 接下来进行的是关键的面部特征提取步骤。face_recognition库使用预训练的深度学习模型,例如DeepID、FaceNet或VGG-Face等,这些模型可以将脸部图像转换为高维向量——“脸印”,不同人脸之间的距离用于衡量相似度。 考勤系统中会存储每个员工的脸部特征信息。当新的人脸数据进入时,系统计算该新特征与数据库中的已知特征的距离;如果某一个距离低于设定阈值,则认为匹配成功,并记录相应的出勤信息。 开发此类系统还需要支持的数据库技术来储存人员资料和对应的“脸印”。Python提供了多种选择如SQLite、MySQLdb或psycopg2等,具体使用哪一种取决于项目需求。 在实际应用中,考勤系统可能还需具备实时视频流处理能力、异常情况检测(例如佩戴口罩的情况)以及批量录入人脸等功能。这些都可以通过OpenCV库来实现,并且为了提升用户体验,我们还可以利用Flask或Django这样的Python Web框架构建一个用户友好的界面。 开发这样的人脸识别考勤系统需要整合多种技术和工具,包括人脸识别、数据库操作及Web应用等技术栈。开发者需具备扎实的Python编程基础和对深度学习原理的理解,并熟悉相关库的应用方法。通过这些技术手段的有效结合,我们可以创建出高效且准确的工作时间管理系统以提高工作效率并减少人为错误的发生率。