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人脸识别技术(Face Recognition)

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简介:
简介:人脸识别技术是一种生物识别技术,通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域,极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外,face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具,方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下: 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```

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客服
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  • Face Recognition
    优质
    简介:人脸识别技术是一种生物识别技术,通过分析和对比人脸图像或视频中的特征信息来确认个人身份。该技术广泛应用于安全认证、社交媒体、移动支付等多个领域,极大地提升了便利性和安全性。 face_recognition 是一个简单的人脸识别库。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它来管理和识别人脸。该软件包采用了dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,在《Labeled Faces in the World》测试基准下达到了99.38%的准确率。此外,face_recognition还提供了一个名为face_recognition的命令行工具,方便用户通过命令行对文件夹中的图片进行人脸识别操作。 安装方法如下: 1. 首先需要安装 cmake 和 boost ``` pip install cmake pip install b ```
  • Flutter实时Face-Recognition-Flutter
    优质
    Face-Recognition-Flutter是一款基于Flutter框架开发的人脸识别应用,能够实现实时人脸检测与识别功能,适用于移动设备。 人脸识别颤动实时面部识别颤动应用程序使用APK文件实现。该应用利用Firebase ML Vision进行人脸检测,并通过TensorFlow实施模型引入tflite来执行人脸识别转换。 安装步骤如下: 1. 下载或克隆此仓库。 2. 转到项目根目录,在控制台中运行`flutter pub get`命令以获取所需的依赖关系。 3. 为flutter_tflite软件包添加动态库,使其正常工作。 4. 安装Flutter应用:使用`flutter run`。 认可度(来自Westworld的照片) 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习、启发和创造场所。任何贡献都将不胜感激。分叉项目并创建您的Feature分支以进行开发。
  • MATLAB匹配代码-: face-recognition
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    本项目提供基于MATLAB的人脸识别与匹配代码,采用先进的人脸检测和特征提取技术,实现高效准确的人脸识别功能。适合科研及教学使用。标签:face-recognition, MATLAB代码库 该项目是为计算机视觉课程开发的,在MATLAB环境中实现了两种不同的面部识别方法:模板匹配、特征面分析以及神经网络。 **要求:** - 代码经过测试可在Python2.7环境下运行,需要安装并配置好MATLAB@tensorflow/tfjs-node环境。 - 注意该代码可能还需要调整才能在Windows计算机上运行。可以通过npm install命令下载所需的模块。 - 在使用Node.js时,请先设置路径变量(例如:setenv(PATH, [getenv(PATH), /path/to/node/bin]))。对于Windows系统,需要将代码中的dir调用替换为ls,并且可能还需要修改对返回结构的.name字段的引用。 **评估文件:** Evaluation.m是运行和执行各种方法的主要脚本。训练数据应存放在如下位置: ``` ./FaceDatabase/Train/ ```
  • 系统-Face Recognition
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    简介:Face Recognition是一款先进的软件工具,利用人工智能技术自动识别和验证个人身份。通过分析面部特征,提供高效准确的身份认证解决方案。 人脸识别Face-Recognition在Matlab中的效率高,识别率达到99.9%。
  • 减均值图像的Matlab代码-Face-recognition-pca-technique:-PCA
    优质
    这段资料提供了一段用于实现基于PCA(主成分分析)的人脸识别算法的MATLAB代码,特别强调了对图像进行去平均化的处理步骤。适用于研究和学习人脸识别技术的学生与研究人员使用。 这是我使用经典统计技术主成分分析(PCA)进行人脸识别的“代码之夏”项目的一部分内容。 该项目的主要里程碑包括: - 开发了一个测试模型,在鸢尾花数据集上实现了分类任务,采用了PCA等统计工具来实现降维。 - 使用MATLAB设计了一套功能完善的人脸识别系统,准确率达到97%。 - 利用Keras库将复杂的神经网络与人脸识别模型集成,并在耶鲁人脸数据库上进行训练。 算法的机制如下: 1. 将RGB色带图像转换为灰度图,这可能增加检测过程中的计算时间; 2. 数据集中的图像实例被展平成一个向量空间,其中每行代表每个图像实例; 3. 通过从所有图像中减去平均值来对数据进行归一化处理以获得增强的特征空间; 4. 计算图像向量空间的协方差矩阵,并利用其计算出一系列正交且具有最大特征方差的特征向量,即主成分分析中的关键步骤。 5. 从N个样本的数据集中获取与每个图像实例对应的N个特征向量。根据它们所代表的特征值大小对这些特征向量进行排序,选取前m个对应于最高特征值的向量作为最终选择的标准。 超参数“m”在计算时间和模型准确性之间提供了一个权衡点:增加m可以提高准确率但会消耗更多资源和时间;反之亦然。
  • 检测与的深度学习系统:Face-Recognition
    优质
    Face-Recognition是一款基于深度学习的人脸检测和识别系统。该系统通过先进算法准确识别人像并提取面部特征,广泛应用于安全认证、智能监控等领域。 人脸识别是通过深度学习技术实现的人脸检测和识别系统。它包括人脸数据集与非人脸数据集的区分,并采用带有滑动窗口的方法进行人脸检测。
  • 使用Python和Face Recognition库进行摄像头
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    本项目利用Python编程语言结合Face Recognition库,实现通过电脑摄像头实时捕捉并识别人脸的功能。 通过Python或命令行可以实现人脸识别的功能。程序仅提供基本功能,能够识别图片中的面部特征,但由于没有进行模型训练,该代码仅供学习参考(需在文件的同级目录下新建一个images文件夹,并将需要判断的人脸图片放入其中)。
  • Keras-Face-Recognition: 基于MTCNN和Facenet的在线模型
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    Keras-Face-Recognition是一款利用MTCNN进行人脸检测与Facenet提取面部特征,实现高效在线人脸识别的深度学习模型。 人脸识别算法在Keras中的实现需要以下环境:tensorflow-gpu==1.13.1 和 keras==2.1.5。预测所需的facenet_keras.h5文件可以从Release部分下载。 使用步骤如下: 1、将整个仓库download下来。 2、解压后,同时下载facenet_keras.h5文件,并将其放入model_data中。 3、把自己想要识别的人脸图片放到face_dataset目录下。 4、运行face_recognize.py即可开始进行人脸识别。另外,align.py可以查看人脸对齐的效果。 效果展示: 执行face_recognize.py后可得到相应的结果。
  • Android相机+(Face++)
    优质
    Face++ Android相机插件集成了先进的人脸识别技术,提供精准快速的身份验证和个性化拍照体验,广泛应用于安全认证、智能摄影等领域。 Android相机结合人脸识别技术(Face++),可以帮助用户实现更加智能化的拍照体验。通过这种集成方案,系统能够自动识别并捕捉到最佳的人脸角度与表情,为用户提供高质量的照片拍摄解决方案。
  • Facenet
    优质
    Facenet是一种先进的深度学习算法,专为人脸识别设计。它通过提取面部图像中的高级特征,实现高精度的人脸识别与验证,在多个公开数据集上达到领先水平。 基于TensorFlow和FaceNet的完整项目可以通过运行mytest1.py来实现人脸识别功能。