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Delphi人脸识别离线SDK源码。

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简介：
该facesdk离线SDK的设计和开发基于本地环境，从而实现了快速且可靠的图像识别功能。提供的delphi源码包含了识别库以及相关的dll文件，可以直接进行集成和使用。为了方便用户体验，我们强烈建议您下载并进行测试，以验证其性能和适用性。

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  • Delphi离线版人脸识别源码
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    本项目提供Delphi编写的离线版人脸识别系统源代码，包含面部检测与识别算法，适用于需要集成人脸识别功能的应用开发。 离线SDK编写，识别快速可靠。Delphi源码、识别库和DLL文件可以直接使用。
     
  • Delphi百度人脸离线识别SDK示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何在Delphi环境中使用百度的人脸离线识别SDK进行人脸识别和处理。适用于需要集成人脸识别功能的应用开发人员。 本示例调用百度人脸识别离线SDK，实现以下基本功能：1)检测图片中是否有人脸；2)从图片中提取特征值；3)对比两个特征值（一对一），在此基础上可以进行一对多识别（测试单线程下，在包含两万人脸库的情况下，可在500毫秒内得出结果）。这里仅提供调用SDK的代码，并未包括SDK包内容。文档及SDK请访问百度官方网站获取。确保此代码可以在D2007中编译成功；希望有兴趣的人加入Delphi人脸识别与检测群组，共同学习研究。
     
  • Delphi FaceSDK 离线版人脸识别源码
    优质
    Delphi FaceSDK离线版提供了一套完整的Delphi语言编写的人脸识别系统源代码，适用于需要高度定制和控制的应用场景。 FaceSDK离线SDK编写，识别快速可靠。提供Delphi源码、识别库和DLL文件，可以直接使用。测试证明值得下载。
     
  • Windows人脸识别离线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。
     
  • (C#)百度人脸离线识别SDK
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    C#版百度人脸离线识别SDK是一款专为开发者设计的软件开发工具包，支持在无网络环境下进行人脸识别与身份验证等功能。 C#可以通过调用百度人脸识别离线SDK的dll文件来直接在项目中使用。
     
  • .NET百度人脸离线识别SDK
    优质
    简介：.NET百度人脸离线识别SDK是由百度提供的一款专为.NET应用程序设计的人脸识别工具包，支持在无网络环境下进行精准的人脸检测、识别与分析。 .NET百度人脸识别离线SDK是百度公司为开发者提供的一款在本地运行的人脸识别工具包，主要针对.NET Framework环境设计。这款SDK允许开发者在不依赖云端服务的情况下进行人脸识别操作，提高了数据的安全性和处理速度。本段落将详细介绍该SDK的核心功能、使用方法以及相关技术要点。 一、核心功能 1. 人脸检测：此功能可以自动从图片中识别并定位出人脸的位置，包括脸部的边界框、关键点（如眼睛、鼻子和嘴巴）等信息。 2. 人脸比对：通过计算两张人脸特征向量之间的相似度，判断是否为同一个人。这在身份验证、相似人脸查找等方面非常有用。 3. 人脸检索：将人脸图像与已知的人脸库进行匹配，找出最相似的面孔，常用于人脸门禁、考勤系统等场景。 4. 人脸属性识别：分析人脸的年龄、性别、表情、眼镜状态等属性，有助于更深入地理解人脸信息。 5. 人脸融合：将两个人脸的关键特征融合，生成一张新的合成人脸，常用于娱乐应用。 二、使用方法 1. 安装与引入：首先下载Baidu_Face_Offline_SDK_Windows_C#_8.1压缩包，并解压获取SDK的dll文件。然后将其引用到你的.NET项目中。 2. 注册应用：在百度AI开放平台注册并创建应用，获取API Key和Secret Key。这两个密钥用于调用SDK接口时的身份验证。 3. 初始化客户端：使用API Key和Secret Key初始化人脸识别客户端，并设置相应的请求参数。 4. 调用接口：根据需求选择相应的人脸识别接口。例如，`Detect` 接口进行人脸检测、 `Compare` 接口进行人脸比对以及 `Search` 接口进行人脸检索等。每个接口都有详细的参数说明，请按照说明传递合适的参数。 三、技术要点 1. 图像处理：理解图像格式（如JPEG和PNG）及其处理方式，确保输入的图片符合SDK的要求。 2. JSON序列化与反序列化：在调用API时通常涉及JSON数据交换。因此需要熟悉JSON格式，并能正确解析返回结果。 3. 异步编程：为了提高用户体验，SDK可能提供异步版本接口。合理使用这些功能可以避免阻塞主线程。 4. 错误处理：应对可能出现的网络错误、认证失败以及其他问题进行适当的错误处理，确保程序稳定性。 5. 性能优化：对于需要大量人脸处理的应用场景，请考虑如何通过批量操作和缓存策略等方式提高效率。 .NET百度人脸识别离线SDK为开发者提供了一套高效且安全的人脸识别解决方案。灵活运用其功能可以在多种应用场景下实现智能化的人脸识别应用。在实际开发过程中，除了掌握SDK的使用方法之外，还需要具备对图像处理、网络通信以及多线程等相关技术的理解和实践能力。
     
  • Android离线人脸识别Demo源码
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    Android离线人脸识别Demo源码是一款专为安卓设备设计的人脸识别技术演示程序代码。它提供了一套完整的人脸检测、特征提取及匹配比对功能，在无需网络连接的情况下实现高效准确的人脸识别，适用于开发人员学习与二次开发。 在安卓（Android）平台上开发离线人脸识别应用是一项技术挑战，因为通常的人脸识别涉及到复杂的算法和大量的计算资源，在移动设备上可能会遇到性能限制。然而，一个名为“安卓(android)离线人脸识别Demo源码项目”提供了一个解决方案，它实现了本地设备上的功能包括人脸检测、对齐处理、构建面部图像数据库以及进行人脸识别等操作，并且无需依赖云端服务。 1. **人脸检测**：该过程旨在识别出图片中的脸部位置。通常使用如Haar级联分类器或深度学习模型（例如SSD和YOLO）来定位图像中的人脸区域。在离线环境下，可能采用轻量级的MTCNN（多任务级联卷积网络）来进行高效且准确的人脸检测。 2. **人脸对齐**：这一步骤涉及将识别到的脸部调整至标准位置，通常是为了确保眼睛、鼻子和嘴巴等关键点处于固定的位置。这样有助于后续特征提取及人脸识别的稳定性和一致性。可以使用Dlib库中的68个地标探测器或类似算法来实现。 3. **人脸数据库构建**：本地建立面部图像数据库意味着需要存储并管理用户的面部数据，这包括获取用户同意后的脸部照片，并通过某种表示方法（例如Face Embedding）将这些图片转换为便于后期比较和匹配的向量形式。 4. **人脸识别**：识别过程是比对新的脸部图像与已储存的人脸库中的信息以确定最相似的对象。常用的方法有欧氏距离、余弦相似度或利用预训练模型如FaceNet，通过计算两幅人脸向量间的相似性来进行识别操作。 5. **离线实现**：在资源受限的移动设备上进行人脸识别是一项挑战，因此需要优化算法来适应其运算能力。这可能涉及到对深度学习模型进行量化、剪枝和压缩等技术处理以降低内存使用并提升运行效率。 6. **源码分析**：该项目代码通常包含多个模块如数据预处理（用于图像缩放及归一化），检测器，关键点探测与图片变换工具，编码程序将人脸转化为向量形式以及匹配算法进行相似度比较。研究这些代码有助于理解整个流程的技术细节。 7. **技术学习和交流**：此Demo源码旨在为开发者提供一个学习平台，帮助他们了解如何在安卓环境中集成并优化离线人脸识别系统。通过深入研究源码内容，可以提升对安卓编程、机器学习及计算机视觉领域的理解和应用能力。 实际应用场景中，离线人脸识别可用于手机解锁或支付验证等安全性要求较高的场合，因为它避免了网络延迟和隐私泄露的风险。然而，在没有持续训练与更新的情况下，离线模式可能会限制识别精度的提高。这个Demo源码为安卓开发者提供了一条探索人脸识别技术的有效路径，并且也为研究在资源受限条件下实现高效计算提供了宝贵的参考资料。
     
  • 人脸识别开源SDK源码
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    这段简介可以这样描述：人脸识别开源SDK源码提供了一套全面的人脸识别算法和功能实现，包括人脸检测、面部特征定位等，旨在为开发者简化应用开发流程，促进技术进步与创新。 代码是调用开源SDK的FaceCore关键部分。附件中有详细的接口调用说明。 FaceCore人脸识别开放平台是一个基于人脸检测、比对核心业务技术的服务平台，为外部合作伙伴提供高精度的人脸识别服务及相关支持，例如API、数据安全等。作为推动人脸识别开发的重要途径，该平台将助力各行各业进行定制化创新和改进，并最终促进新商业文明生态圈的建立。 我们的使命是向所有需要的技术伙伴、开发者以及各行业输送基于人脸识别技术及规范等一系列核心基础服务，使之像基本的生活资源一样普及。通过使用此平台，各界可以获取更大的商业价值。 服务器测试接口包括： - `/api/hello/`：返回当前时间。 - 人脸比对和识别的API有多种选项： - `/api/facecompare/`: 根据参数FaceFeature1、FaceFeature2计算两张脸之间的相似度； - `/api/facedetectcount/`: 使用参数FaceImage来获取图像中的人脸数量； - `/api/facedetect/` 和 `/api/urlfacedetect/`: 通过提供不同形式的输入（如图片或URL），可以得到有关人脸和眼睛位置及特征的信息。 此外，还有用于管理存储在平台上的个人面部数据的一系列API： - `POST /api/personface/similar/`: 根据提供的Feature参数返回与appkey相关联的所有脸部相似度。 - `GET /api/personface/getall/`：获取所有保存的人脸信息； - 对于特定ID的记录，可以使用如下方法进行操作： - 获取详细信息: `GET /api/personface/{id}` - 添加新记录: `POST /api/personface/` - 更新现有数据: `PUT /api/personface/` - 删除指定条目: `DELETE /api/personface/{id}`
     
  • 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）
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    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%。