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iOS 活体检测及人脸识别，使用 Objective-C 编程语言。

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简介：
该人脸活体检测与人脸识别演示能够迅速且高效地完成人脸识别任务，并提供支持张嘴、摇头等动作的活体检测功能，同时具备自动拍摄照片的特性。

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  • iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip
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    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。
     
  • 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技术实现代码，采用Objective-C编写。适用于开发者进行身份验证、安全登录等相关应用开发。 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、摇头等多种验证方式，并能自动拍摄照片。
     
  • 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。
     
  • C# 人脸检测与识别：活体、口罩、年龄、性别及眼睛状态检测
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    本项目利用C#开发的人脸检测系统，具备活体验证、口罩识别、年龄性别判断以及眼睛状态分析等功能，广泛应用于智能安防和个性化服务。 本段落介绍了使用C#进行人脸检测、人脸比对、活体检测、口罩检测以及年龄预测和性别预测的功能，并且还提到了眼睛状态的检测效果。这些功能的应用为用户提供了全面的人脸识别解决方案，包括但不限于安全验证场景下的身份确认及健康监测场景中的防护措施评估等应用领域。
     
  • 利用Python实现的静默活体检测及人脸识别
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    本项目采用Python编程语言，结合先进的机器学习算法，开发了一套高效的人脸识别与静默活体检测系统。该系统能够在无需用户主动配合的情况下，准确鉴别人脸图像的真实性，并迅速完成身份验证过程，广泛适用于安全监控、移动支付等场景。 【作品名称】：基于 Python 实现的静默活体检测与人脸识别 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 动态算法控制：通过 RabbitMQ 消息动态开启和关闭人脸检测算法。 实时人脸检测：根据 RabbitMQ 消息中的摄像头 URL 进行实时的人脸检测。 真人判断：在识别到人脸后，进行真实性验证以防止虚假人脸的欺骗行为。 防伪检测：利用小视科技提供的防伪技术提高人脸识别系统的准确性。 人物识别：进一步区分不同的人物，并将结果图片保存至 Minio 对象存储中以便后续处理和检索。 消息通知：通过向 RabbitMQ 发送信息来实现系统运行状态的通知功能。 对象存储：人脸检测的结果数据会被上传到 Minio 中，便于管理和查询。
     
  • Android人脸识别活性检测测试用例
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    本简介探讨了针对Android设备的人脸识别系统中活性检测功能的测试方法与标准。通过设计并实施一系列详尽的测试用例，旨在确保该技术在各种条件下均能准确、可靠地验证用户身份。 根据不同的使用环境，测试仅限于人脸识别活检部分，排除了关于使用背景的测试点，仅供参考。
     
  • 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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    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。
     
  • 百度云人脸识别中的活体检测技术
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    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。