人脸识别前后端对比图∆
这才有了那条提醒大家“
不要不穿衣服进行人脸识别
”的微博热搜。除了人脸识别的安全性,更多的人好奇,
人脸识别是如何认出我们的
?这就要说到人工智能技术。
人脸识别的大致流程👇
人脸识别时,机器首先要
采集人脸的特征项
,再与已知所有人脸进行比较,以确定人脸的身份。
然后进入
人脸图像预处理
,系统获取的原始人脸图像由于受到各种条件的限制和干扰,往往不能直接使用,必须对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
之后到
人脸特征提取
,它是对人脸进行特征建模的过程。
首先,算法会根据68个人脸上普遍存在的点将人脸大致对齐
。
这些点就像坐标,即使每次录入角度不同,机器也能识别出来。
最后到
匹配与识别
。提取的人脸图像的特征数据与数据库中存诸的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个闻值,当相似度超过这一闻值,则把匹配得到的结果输出。
我国的人脸识别经过这几年的发展,其应用场景已经非常成熟且高效。并且自今年年初,国内刮起学习
人工智能的浪潮
,也有越来越多的人想要系统的学习人脸识别技术。
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模型训练
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人脸识别界面大家都很熟悉,除了显示人脸的区域之外,其他部分都被覆盖。其实,人脸识别时采集的范围不止这个圆形的区域,而是整个前置摄像头的拍摄范围。人脸识别前后端对比图∆这才有了那条提醒大家“不要不穿衣服进行人脸识别”的微博热搜。除了人脸识别的安全性,更多的人好奇,人脸识别是如何认出我们的?这就要说到人工智能技术。人脸识别的大致流程????人脸识别时,机器首先要采集人脸的特征项,再与已知所有人脸进行比较,以...
基于机器学习
人脸识别
的智能
门禁
系统
python
源码.zip
【资源介绍】
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人工智能
、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。
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具有
人脸识别
功能的智能
门禁
系统
运行效果如下:
当识别出正确的人脸时会发出欢迎光临的提示音,当识别到指定的人脸时会发出警报声。
人脸检测:找到图片中人脸的位置,并用方框标出
dlib已经提供了完整的
人脸识别
API,但dlib提供的2个人脸检测模型存在如下2个问题
get_frontal_face_detector
get_frontal_face_detector基于机器学习,速度快但是准确度不高,有时离摄像头较远或戴口罩,会检测不到人脸
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
cnn_f
随着科技的进步,越来越多的办公自动化系统都会和
人工智能
结合起来。下面就来介绍一个基于
人脸识别
技术的“来访登记系统”案例。实现一套来访登记系统,要求:能够记录并汇总来访人的到访时间,并且以邮件的方式定期发送给
管理
员。对于一个单位来讲,来访人员可以分为两类:体制内的、体制外的。对于体制内的人员,要求能够识别出来具体的人名。对于体制外的人员,要求能够将其照片自动保存并以邮件的形式定期发送给
管理
员。本案例属于一个综合性的应用,涉及摄像头调用、图形图像处理、
人脸识别
模型、多线程、定时器、SMTP 邮件发送协议等多种技术。使用
Python
语言开发这类项目时,无需将每一种技术都实现一遍,而是通过引入相关技术的模块,再配合少量的代码即可实现。下面先从模块的安装开始介绍。
该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘
AI
、
人脸识别
技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行
人脸识别
,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘
AI
、
人脸识别
技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行
人脸识别
,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨大积极作用。该系统巧妙地将网络通信、嵌入式边缘
AI
、
人脸识别
技术运用于课堂考勤场景下,无需借助钉钉、学习通等第三方应用程序,只需进入教室前进行
人脸识别
,系统即可进行学生身份验证并自动汇总课堂签到结果,实现智能化课堂考勤功能。该系统成本低廉,复用性强,对未来高校智慧教室的实现与推广具有巨大积极作用。
您好!对于
人脸识别
门禁
系统的开发,您可以使用
Python
中的一些流行的
人脸识别
库和框架来实现。以下是一个基本的实现思路:
1. 安装依赖:使用pip安装必要的库,如OpenCV、dlib和face_recognition。
2. 数据收集:准备一些已知身份的人脸图像,可以是照片或视频帧。每个人的图像应该被标记为其对应的身份。
3. 人脸编码:使用face_recognition库加载和编码每个已知人脸图像。编码是将图像转换为特征向量的过程,用于后续的比对。
4.
门禁
系统:使用摄像头捕捉实时视频流,并将每个视频帧中的人脸与已知人脸进行比对。可以使用OpenCV库来进行视频处理和人脸检测。
5. 人脸匹配:将每个检测到的人脸编码,并与已知人脸进行比对。可以使用face_recognition库提供的人脸比对函数。
6. 访问控制:根据比对结果判断是否允许访问。如果检测到的人脸与已知人脸相匹配,则允许进入,否则拒绝进入。
需要注意的是,
人脸识别
技术的准确性和性能取决于所使用的库和硬件条件。您可以根据您的具体需求对系统进行定制和优化。希望以上信息对您有所帮助!如有更多问题,请随时提问。