既要高精度也要高性能,人脸识别主流算法大合集

标签: 精度 性能 人脸识别 | 发表时间:2019-05-14 00:03 | 作者:何智翔
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上一篇文章中,我们回顾了人脸识别算法的发展历程,介绍了人脸识别算法从传统机器学习算法到现在的深度学习算法的演进历程。接下来,我们将详细介绍一下人脸识别常见的应用方式,以及现在主流的人脸识别算法。

1.人脸识别的主要应用方式

为了讲清楚人脸识别算法的设计思路,有必要首先介绍人脸识别在实际场景中的主要的三种不同的应用方式。这三种方式我们会习惯的称之为:“1:1”、“1:N”,“1:n”。

1.1验证场景

在验证场景下,人脸识别算法主要用于回答“这是否为某人”。

用于回答“这是否为某人”时,该人的身份是确定,人脸识别需要做的工作是确认当前的照片是否与该人的身份一致。此时会将给定的人脸图像与计算机中存储的某人的图像比较,回答给定的图像是否为该人的。通常,一个人在计算机中会存储一幅正面或多幅不同角度的图像,我们称之为注册照。而给定的人脸图像我们一般称之为验证照。

这种应用模式适用于门禁、出入境通关、网络实名制、办证机构等应用场所,通过证件信息获取某人身份,然后根据证件使用者的照片,保证他与证件所有者是同一个人,即实名认证下的人证合一。

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中科院称研制出精度为99.8%的人脸识别技术

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中科院重庆绿色智能技术研究院称研制出了识别率99.8%的人脸识别系统. 该研究院智能多媒体技术研究中心主任周曦表示,目前正在开发的人脸识别移动支付系统,预计将在2015年下半年推出使用. 他介绍说,“在人脸识别方面,我们自主研发了可移动式人脸数据采集阵列,能采集91个角度、多种复杂光照、不同遮挡及室内室外多种环境下的人脸图像.

【人脸识别】初识人脸识别

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其中的一个特性是getUserMedia( W3C规范 ). 它是一个JavaScript API,可以让你访问(需要权限)用户的网络摄像头和麦克风. 今天发现一篇文章写的很有趣,叫你如何使用HTML5进行人脸识别. 在网页内进行人脸识别,很好很强大. “现代Web”不断发展出不少有趣的API,但你并不会在大多数项目中使用到所有的内容.

自动人脸识别基本原理

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标签:   https://b2museum.   人脸识别经过近 40 年的发展,取得了很大的发展,涌现出了大量的识别算法. 这些算法的涉及面非常广泛,包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科. 所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类.

用python库face_recognition进行人脸识别

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期间在安装依赖包dlib时遇到问题,解决见:  http://kissmett.iteye.com/blog/2409857. 3.通过摄像头实时在获取的帧上进行人脸识别(较卡顿). basefacefilespath ="images"#faces文件夹中放待识别任务正面图,文件名为人名,将显示于结果中 baseface_titles=[] #图片名字列表 baseface_face_encodings=[] #识别所需人脸编码结构集 #读取人脸资源 for fn in os.listdir(basefacefilespath): #fn 人脸文件名.

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