Advertisement

基于JavaScript的百度AI人脸识别微信小程序(深度学习与机器视觉应用)含完整工程源码和视频教程(仅限学习使用)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目为一款利用JavaScript开发的人脸识别微信小程序,集成百度AI技术,结合深度学习与机器视觉应用。提供完整代码及教学视频,专供学习研究之用。 项目使用百度 AI 训练模型,并通过图像识别接口返回结果来判断图像中的人脸是否在数据库中,实现人脸注册、删除以及登录等功能场景。 运行环境如下: 1. 首先,在官网完成百度账号的注册。 2. 登录管理控制台后选择产品服务 -> 人工智能 -> 人脸识别,创建应用并填写必要信息。点击立即创建以生成相应的人脸识别应用,并获取 API Key 和 Secret Key。 3. 在人脸库中新建一个分组。 项目包括四个模块:Access token 获取、人脸注册、人脸删除和人脸识别。在微信小程序中创建用于注册人脸的页面,将摄像头截取到的照片转换为 base64 编码并转成字符串形式,在后续操作时使用该字符串代替图像地址。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • JavaScriptAI使
    优质
    本项目为一款利用JavaScript开发的人脸识别微信小程序,集成百度AI技术,结合深度学习与机器视觉应用。提供完整代码及教学视频,专供学习研究之用。 项目使用百度 AI 训练模型,并通过图像识别接口返回结果来判断图像中的人脸是否在数据库中,实现人脸注册、删除以及登录等功能场景。 运行环境如下: 1. 首先,在官网完成百度账号的注册。 2. 登录管理控制台后选择产品服务 -> 人工智能 -> 人脸识别,创建应用并填写必要信息。点击立即创建以生成相应的人脸识别应用,并获取 API Key 和 Secret Key。 3. 在人脸库中新建一个分组。 项目包括四个模块:Access token 获取、人脸注册、人脸删除和人脸识别。在微信小程序中创建用于注册人脸的页面,将摄像头截取到的照片转换为 base64 编码并转成字符串形式,在后续操作时使用该字符串代替图像地址。
  • C++:OpenCV图像处理,VS2015)
    优质
    本课程为C++编程者提供全面指导,涵盖使用OpenCV库进行视频及图像处理、人脸识别技术以及机器视觉和深度学习的基础知识。教学基于Visual Studio 2015环境展开。 这是一套针对零基础学员的C++视频教程,涵盖了OpenCV库在视频图像处理、机器视觉以及人脸识别等方面的深度学习应用,并使用VS2015作为开发环境。该课程由一家知名的培训机构提供,旨在帮助学员从零开始直至具备就业能力。
  • AI apex
    优质
    AI视觉识别与深度学习apex是一篇探讨人工智能在图像和视频分析中应用的文章,深入讲解了如何利用深度学习技术提升视觉识别精度。 智能AI识别在低配CPU上也能使用,但高配置设备的效果会更好。本段落件仅供人工智能学习之用,请勿用于任何违法活动。该文件包含预训练权重及参数,仅限于非商业用途的学习与研究。 请注意:禁止任何形式的加壳、买卖等违法行为。
  • PythonOpenCV智能化实现(结合技术),附带,不得商业途)
    优质
    本项目基于Python及OpenCV,融合深度学习和机器视觉技术,提供一套个人化面部替换方案,并附有详尽的源码与教学视频。仅供非商业性研究使用。 该项目基于OpenCV库,并利用Dlib提供的机器学习、数值计算、图模型算法及图像处理功能进行人脸识别预训练,实现两张照片的换脸功能。项目运行环境要求Python 3.6及以上版本,所需库文件包括OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL(Pillow)、thikter和matplotlib。 该项目包含七个模块:准备数据、提取面部标记点、调整脸部对齐方式、混合图像处理步骤、校正颜色偏差以及转换函数设计,并提供交互式界面以增强用户体验。关键库及数据准备如下: - dlib.get_frontal_face_detector()用于检测图片中的人脸,返回一个包含人脸矩形框的列表。 - dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)是特征提取器,它接收由人脸检测器提供的边界框作为输入,并输出68个人脸关键点的位置信息。这些预训练模型可以从Dlib官方网站下载。 通过以上描述可以清晰地了解项目的实现方式和技术细节。
  • 方法
    优质
    本研究探讨了利用深度学习技术提升人脸识别准确率的方法,并着重分析其在复杂背景下的视频应用场景。 基于深度学习的视频人脸识别方法研究了一种利用深度学习技术来提高视频中人脸检测与识别准确性的新途径。这种方法通过训练复杂的神经网络模型,能够有效处理动态场景下的光照变化、姿态差异等挑战因素,从而在各种复杂环境中实现高效的人脸识别功能。
  • Python版算法(附
    优质
    本资源提供了一套基于Python的人脸识别深度学习算法实现,包含详尽注释与完整源码。适合初学者快速入门人脸识别技术。 《DeepFace》一文遵循了“检测-对齐-人脸表示-分类”的人脸识别技术路径,并在人脸对齐和人脸表示环节进行了改进。首先,在人脸对齐阶段,该文章引入了3D人脸模型来处理姿态变化较大的面部图像,通过分片的仿射变换实现精确对齐;其次,在构建人脸表示时,使用了一个包含9层深度卷积神经网络(DCNN),在由400万张图片构成、涵盖4000个人的数据集中训练出高效的人脸特征。此模型在LFW数据集上的平均精度达到了97.25%,接近人类识别的极限值97.5%;同时,在Youtube数据集上也取得了最佳成绩,比之前的最优结果高出12.7个百分点。
  • Python版算法(附
    优质
    本资源提供基于Python的人脸识别深度学习算法程序及完整源码,适用于研究与项目开发。包含详细注释,易于理解和实现。 《DeepFace》一文遵循了“检测-对齐-人脸表示-分类”的人脸识别技术路线,在人脸对齐和人脸表示环节进行了改进。首先,在人脸对齐阶段,引入了3D人脸模型来处理姿态变化的人脸,并进行分片的仿射对齐;其次,在人脸表示方面,通过一个包含9层深度卷积神经网络(DCNN)在拥有400万张图片、涵盖4000人的数据集上学习到更优的人脸特征表达。该模型在LFW数据集中达到了平均精度为97.25%的优异成绩,并且超越了人类识别能力的极限值97.5%,同时也在YouTube数据集中取得了当前最佳的结果,比之前的最高记录高出12.7个百分点。
  • Matlab中
    优质
    本教程视频深入浅出地讲解了如何在MATLAB中进行深度学习实践,涵盖神经网络基础、数据预处理及模型训练等内容。适合初学者快速上手。 此资源是基于MATLAB深度学习的视频,我通过购买书籍获得。希望有兴趣的人能够从中受益,并且大家可以互相交流探讨问题。
  • QtAI示例
    优质
    本项目是一款基于Qt框架与百度AI服务开发的人脸识别应用程序,提供了人脸识别、活体检测等功能的小程序示例。 使用Qt结合百度AI接口开发的人脸检测示例程序,能够通过打开一张包含人脸的图片来识别性别、年龄以及面部表情等详细信息。
  • 行为
    优质
    本研究探讨了利用深度学习技术进行视频中行为识别的方法与进展,旨在提高行为分类和理解的准确性与效率。 分享关于深度学习视频中的行为识别的内容,使用Python语言编写,真实可靠且实用。