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虹软3.0人脸识别客户端（含追踪、活体检测、人脸特征存储等功能），支持离线断网部署及5000个免费Key/年

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简介：
虹软3.0人脸识别系统提供高精度的人脸识别与追踪技术，具备活体检测和人脸特征存储功能。该软件支持离线断网环境下的部署，并且每年提供高达5000个免费许可密钥。 功能介绍： - 人脸追踪 - 活体检测 - 人脸特征存储 - 人脸识别 - 人脸注册 - 人脸匹配 使用方法： 1. 打开根目录下的App.config文件。 2. 在虹软官网（https://ai.arcsoft.com.cn/index.html）上注册账号，并创建一个人脸识别应用。将appid、sdkkey64和sdkkey32信息填写完整。 3. 创建人脸识别应用后，下载c++ x64的SDK，把lib文件夹内的dll覆盖替换到根目录下的Libs文件中。 4. 双击ArcAi.exe启动程序。 使用步骤： 1. 点击视频预览按钮来实时展示摄像头画面 2. 通过点击注册人脸按钮采集并保存人脸信息至数据库 3. 使用识别人脸功能，查看右侧面板显示的人脸绑定用户信息 HTTP请求说明： - 启动HTTP人脸识别服务后可通过http请求进行人脸的注册和识别操作。 - 请求方式为formdata - 参数名为file=文件

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  • 虹软3.0人脸识别客户端（含追踪、活体检测、人脸特征存储等功能），支持离线断网部署及5000个免费Key/年
    优质
    虹软3.0人脸识别系统提供高精度的人脸识别与追踪技术，具备活体检测和人脸特征存储功能。该软件支持离线断网环境下的部署，并且每年提供高达5000个免费许可密钥。 功能介绍： - 人脸追踪 - 活体检测 - 人脸特征存储 - 人脸识别 - 人脸注册 - 人脸匹配 使用方法： 1. 打开根目录下的App.config文件。 2. 在虹软官网（https://ai.arcsoft.com.cn/index.html）上注册账号，并创建一个人脸识别应用。将appid、sdkkey64和sdkkey32信息填写完整。 3. 创建人脸识别应用后，下载c++ x64的SDK，把lib文件夹内的dll覆盖替换到根目录下的Libs文件中。 4. 双击ArcAi.exe启动程序。 使用步骤： 1. 点击视频预览按钮来实时展示摄像头画面 2. 通过点击注册人脸按钮采集并保存人脸信息至数据库 3. 使用识别人脸功能，查看右侧面板显示的人脸绑定用户信息 HTTP请求说明： - 启动HTTP人脸识别服务后可通过http请求进行人脸的注册和识别操作。 - 请求方式为formdata - 参数名为file=文件
     
  • 虹软Android版离线人脸识别
    优质
    虹软Android版离线人脸识别是一款专为安卓设备设计的人脸识别软件，支持完全离线操作，确保用户数据安全的同时提供快速准确的身份验证服务。 虹软离线人脸识别Android版本可以直接下载进行性能体验和评估，无需编译编码。源码版本可以在相关平台获取。
     
  • 虹软人脸识别C#3.0版
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    简介：虹软人脸识别C#3.0版是专为开发者设计的人脸识别SDK，提供全面优化的面部检测与分析功能，支持Windows平台，适用于多种应用场景。 虹软人脸识别的C#版本代码可以下载。
     
  • 离线版Android人脸检测与识别SDK及活体检测封装交流
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    本SDK提供离线版Android平台下的人脸检测、识别及活体检测功能，适用于需要高度安全性和便捷性的移动应用开发者。 离线版Android人脸检测、人脸识别及活体检测反作弊SDK封装学习交流。该SDK包含动作活体与静默活体检测功能，并支持1：1人脸识别以及1：N人脸识别查找，所有处理均在设备终端离线执行，不收集任何个人面部信息以确保更高的隐私安全。其中的活体检测包括张嘴、微笑、眨眼、摇头和点头等随机组合验证（摇头点头也可拆分为左右上下四个动作）。低端机上也能实现正常的离线验证速度。 该SDK支持Android 5+版本，在实验室环境下，使用2016年低配置魅蓝Note3设备（ARM Cortex-A53 1.8GHz x4 + ARM Mali T860 图形处理器）进行测试时表现流畅。据实验数据显示，此解决方案能覆盖95%的中高低端机器，并且识别成功率超过99%。 对于特殊DIY系统或定制硬件出现的问题，请先提交问题描述（包括系统版本、设备型号和错误日志等信息），以便后续跟进解决。建议使用64位ARM Cortex-A53 1.8GHz以上配置的CPU，外接摄像头时请将标志设为1。
     
  • 定制虹软SDK的人脸识别功能
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    本项目专注于集成并定制虹软SDK中的人脸识别技术，提供高效、安全的身份验证解决方案，适用于多种智能设备和应用场景。 本段落主要介绍如何接入虹软的人脸识别SDK，并涵盖人脸追踪、人脸识别以及年龄性别检测等功能的使用方法。
     
  • Uni-app人脸核身插件-包含活体检测、人脸对比及认证、证件OCR识别功能
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    简介：该插件为Uni-app应用提供一站式身份验证解决方案，集成了活体检测、人脸对比与认证以及证件OCR识别等功能，确保用户身份信息的准确性和安全性。 我们封装了腾讯云慧眼人脸核身服务，提供多种认证功能模块，包括证件 OCR 识别、活体检测以及人脸1:1对比等功能。
     
  • 人脸识别.rar_LabVIEW_人脸识别_LabVIEW人脸_人脸检测LabVIEW
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    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。
     
  • C# 人脸识别与摄像头人脸追踪
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    本项目利用C#编程语言开发的人脸识别软件，结合摄像头实时捕捉图像，实现精准的人脸检测、追踪及分析功能。 使用OpenCvSharp操作摄像头，并用虹软算法实现人脸追踪。程序已经编译好，可以直接运行。
     
  • 利用dlib进行人脸识别及活体检测
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    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。
     
  • 基于Python的PRNet人脸识别及68个特征点检测
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    本项目采用Python语言实现的人脸识别与特征定位系统，利用先进的PRNet算法精确检测人脸上的68个关键点，为面部识别和分析提供精准数据支持。 PRNet（Probabilistic Regression Networks）是一种用于面部识别和关键点检测的深度学习模型，在人脸特征点定位方面表现出色，能够准确地定位出68个关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等部位的具体位置，这对于面部识别、表情分析以及虚拟现实应用具有重要意义。 在Python环境中实现PRNet通常需要以下步骤： 1. **环境搭建**：确保安装了Python 3.x版本，并且有TensorFlow或PyTorch等相关深度学习库。此外还需要Numpy和PIL等基础库及OpenCV来处理图像数据。 2. **准备数据集**：这个模型使用包含训练与验证所需面部图片的数据集，这些图像是标注好的68个特征点位置。需要进行预处理步骤，比如标准化、归一化以及可能的增强操作以提高模型泛化能力。 3. **构建模型**：PRNet的核心是其概率回归网络结构，通过多阶段预测逐步细化特征点的位置。通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础，并结合位置编码和残差连接来提升定位精度。 4. **训练过程**：利用数据集对模型进行训练，优化损失函数通常采用均方误差（MSE），衡量预测与实际位置的差异。在训练过程中设置合适的批量大小、学习率以及训练轮数等超参数。 5. **验证和测试**：通过特征点定位平均精度（mAP）指标评估模型性能，在验证集上进行调整直到达到满意效果，之后可以使用测试集进一步评估。 6. **部署与应用**：将经过充分训练的PRNet集成到实际应用场景中，例如实时视频流的人脸关键点检测。这通常需要转换为轻量级格式如TensorFlow Lite或ONNX以适应嵌入式设备和移动平台。 7. **代码结构**：在实现过程中会包含源代码（Python脚本）、模型权重文件、数据集以及配置参数等，具体可能如下： - `model.py`: 实现PRNet的代码。 - `train.py`: 训练模型的脚本。 - `test.py`: 测试与评估模型性能的脚本。 - `data/`：存放数据集的位置。 - `weights/`：保存训练过程中生成的模型权重文件的地方。 - `config.json`：包含训练参数和配置信息。 通过上述步骤，可以掌握PRNet在Python环境中的完整实现流程，并将其应用于实际项目中。理解该模型的工作原理以及如何根据特定任务调整相关设置是提高人脸识别系统效率与准确性的关键。