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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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简介:
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。

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客服
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  • 线AndroidSDK
    优质
    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。
  • iOSObjective-C.zip
    优质
    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。
  • iOSObjective-C.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。
  • Android试用例
    优质
    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。
  • 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。
  • Android Demo:关键点.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo,包含人脸关键点识别功能,适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测(包括5个人脸关键点)以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测,还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
  • C# 、口罩、年龄、性眼睛状态
    优质
    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
    优质
    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。