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FaceRecognition: 活体人脸识别,检测人脸及张嘴、摇头动作并拍照

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简介:
FaceRecognition是一款先进的活体人脸识别软件,能够智能检测人脸,并识别用户是否做出张嘴和摇头等特定动作后自动拍摄照片。 在之前的工作项目中,我研究了人脸识别与活体识别技术,并利用讯飞的人脸识别服务进行了二次开发,增加了活体检测功能。根据项目的需要,我们加入了张嘴及摇头两种动作来验证用户身份。 首先谈谈使用第三方的讯飞人脸识别时遇到的一些问题:1. 该系统在进行面部特征点定位时不够稳定,坐标位置存在较大偏差;2. 连续运行一段时间后,CPU占用率较高且手机发烫现象明显,尤其是在配置较低的设备上反应速度会变慢。本人测试使用的是iPhone 6s,在中等配置条件下还算可以接受但依旧有发热情况;3. 对于屏幕较小的手持设备来说,识别准确度可能会有所下降。 为了提高活体检测的效果和准确性: 1. 在开发过程中发现讯飞的人脸定位存在较大波动性,全屏范围内的面部追踪容易导致误判。因此我们决定缩小识别区域,并将脸部的位置限定在更加精确的范围内。这样不仅降低了错误率还提升了整体系统的稳定性与可靠性。 通过这些改进措施,在一定程度上解决了上述问题并提高了用户体验和安全性。

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客服
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  • FaceRecognition:
    优质
    FaceRecognition是一款先进的活体人脸识别软件,能够智能检测人脸,并识别用户是否做出张嘴和摇头等特定动作后自动拍摄照片。 在之前的工作项目中,我研究了人脸识别与活体识别技术,并利用讯飞的人脸识别服务进行了二次开发,增加了活体检测功能。根据项目的需要,我们加入了张嘴及摇头两种动作来验证用户身份。 首先谈谈使用第三方的讯飞人脸识别时遇到的一些问题:1. 该系统在进行面部特征点定位时不够稳定,坐标位置存在较大偏差;2. 连续运行一段时间后,CPU占用率较高且手机发烫现象明显,尤其是在配置较低的设备上反应速度会变慢。本人测试使用的是iPhone 6s,在中等配置条件下还算可以接受但依旧有发热情况;3. 对于屏幕较小的手持设备来说,识别准确度可能会有所下降。 为了提高活体检测的效果和准确性: 1. 在开发过程中发现讯飞的人脸定位存在较大波动性,全屏范围内的面部追踪容易导致误判。因此我们决定缩小识别区域,并将脸部的位置限定在更加精确的范围内。这样不仅降低了错误率还提升了整体系统的稳定性与可靠性。 通过这些改进措施,在一定程度上解决了上述问题并提高了用户体验和安全性。
  • 验证:
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    本研究聚焦于提升生物识别安全性的活体检测技术,特别关注通过分析个体做出特定动作如张嘴和摇头来验证身份的方法。 Java版和纯JavaScript代码实现的人脸活体检测功能包括张嘴、摇头动作的识别。
  • H5验证+(眨眼
    优质
    简介:本服务采用先进的H5人脸验证技术结合活体检测功能(包括眨眼和摇头动作),确保身份认证的安全性和准确性。 1. 眨眼和摇头 2. 使用的是 clmtrackr.js 3. 眨眼或摇头成功校验后,请重新刷新页面或自行修改初始化逻辑
  • .rar_LabVIEW__LabVIEW_LabVIEW
    优质
    本资源为基于LabVIEW的人脸识别项目,涵盖人脸检测与识别技术,适用于学习和研究人脸识别算法及其实现。 使用LabVIEW编程可以实现强大的功能,自动识别人脸,并且操作方便快捷。
  • 利用dlib进行
    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。
  • 2000
    优质
    本集合包含2000张多样化的人脸图像,旨在用于测试和验证各种人脸识别算法。每张图片均清晰展示了不同年龄、性别及表情特征,为研究人员提供全面数据支持。 进行人脸识别测试,使用了2000张头像。
  • -.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的人脸识别解决方案,包括人脸检测功能。适用于多种应用场景,如安全监控、用户认证等。 SeetaFace包括三个独立的模块:人脸检测、人脸对齐和人脸识别。这三个模块结合使用可以实现完整的人脸识别功能。
  • FPGA__FPGA_fpga_FPGA处理_fpga
    优质
    本项目聚焦于在FPGA平台上实现高效的人脸检测与识别算法,旨在通过硬件加速提升人脸识别系统的实时性和准确性。 在IT行业中,FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种可编程逻辑器件,它允许设计者根据需求自定义硬件电路。本段落主要探讨如何利用FPGA技术来实现人脸识别系统。 人脸识别是基于人的面部特征来进行身份辨认或验证的一种生物识别技术。传统的软件实现通常涉及图像捕获、预处理、特征提取和匹配等多个步骤。然而,由于这些步骤计算量大且对实时性要求高,单纯依靠软件解决方案可能难以满足高性能及低延迟的需求。因此,在人脸识别应用中引入了FPGA的硬件实现。 FPGA的优势在于其并行处理能力和高速运算能力。与CPU或GPU不同的是,FPGA可以被配置为高度定制化的硬件电路,并针对特定算法进行优化。在人脸识别的应用场景下,使用FPGA能够加速关键步骤如特征检测和匹配等操作,从而提供更快的响应时间和更低的功耗。 要在FPGA上实现人脸识别系统,则需要将相关算法转换成硬件描述语言(HDL),例如VHDL或Verilog。这包括定义基本逻辑单元(比如逻辑门、触发器及移位寄存器)以及更复杂的模块,如加法器和乘法器,并可能涉及专用的数字信号处理器(DSP)。对于人脸识别而言,设计专门用于处理图像特征的卷积神经网络(CNN)硬件是必要的。 一个完整的FPGA实现通常包括以下组件: 1. 图像预处理:调整大小、灰度化及直方图均衡等。 2. 特征提取模块:可以使用Haar特征或LBP(局部二值模式),或者深度学习中的卷积层来进行特征的识别。 3. 匹配模块:可能包含哈希表或比较结构,用于快速查找和匹配特性向量。 4. 控制逻辑单元:协调不同组件的工作流程并确保数据流同步。 在FPGA实现过程中还需要考虑资源利用率、时钟速度以及功耗等因素以优化设计。此外,通常需要一个软件接口来接收图像输入及发送识别结果;这可能涉及DMA(直接内存访问)控制器或AXI总线等技术的支持。 综上所述,利用FPGA进行人脸识别的硬件加速和定制化计算是当前重要的发展方向之一。通过充分发挥FPGA并行处理的优势,可以构建出高效、实时的人脸识别系统,在安全监控及智能门禁等领域有着广泛的应用前景。