## 开发环境准备:###开发使用到的软件和工具:* Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea* 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹软官网

一,背景 整体来说虹软的人脸识别SDK还是不错的.我们测试过Face++的,百度的,腾讯的,都是在线联网的,需要把上传数据到它们服务器,不利商业用途:虹软SDK支持离线. 二,下载虹软SDK 1.注册虹软开发者账号(http://www.arcsoft.com.cn/ai/loginrequired?source=../sdk/apply-1002-2.html) 2.下载离线SDK(注意我下载的是64位的windows版本) 本demo中需要使用的离线SDK 人脸检测( libarcsoft_

现在有很多人脸识别的技术我们可以拿来使用:但是个人认为还是离线端的SDK比较实用:所以个人一直在搜集人脸识别的SDK:原来使用开源的OpenCV:最近有个好友推荐虹软的ArcFace, 闲来无事就下来测试了一下.个人感觉还不错,效率比OpenCV要好很多,检测速度很快:20ms左右就可以检测出来:获取特征点(人脸比对)的效率也很高,基本上在200ms左右. SDK Demo使用步骤: 1. 下载 SDK (下载时会获取APPID与KEY) 下载到的SDK有3个Zip包: 分别为人脸检测:ARCS

一,准备工作 1.Afoge视频参数类 using AForge.Video.DirectShow; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace FaceRecognization.Common { public class CameraPara { /// <summary> /// 是

人脸识别第三方sdk比较多,但是大多都是收费的或者限制次数什么的,虹软的效果还不错,全免费也不需要联网 V1.2版本使用和快速集成:https://www.jianshu.com/p/8dee89ec4a24(Android集成虹软人脸.人证对比,活体检测) 虹软官网https://ai.arcsoft.com.cn/ 官网下载sdk,还要引入一个依赖,用来转换把bitmap以一定的格式转为byte[]的 api 'com.guo.android_extend:android-extend:1.

公司项目需要人脸识别登录,需要支持离线识别,所以无法使用在线的人脸识别的API,于是使用到了离线SDK来对比识别人脸相识度. 获取人脸抓拍的图片需要对接设备,这里不做记录,假设我们已经获取到了人脸图片,只调用SDK将抓拍的人脸图片与已有的进行人脸库图片对比,具体步骤如下: 1.  注册账号,实名认证 https://ai.arcsoft.com.cn/ucenter/user/userlogin 2. 创建应用,在我的应用里面添加SDK,下载sdk到本地 3. 解压SDK,将SDK下的libs文

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo主要功能,1.人脸识别2.人脸特征提取3.特征比对4.特征数据存储与比对其他特征没有添加 虹软SDK下载戳这里 face_class.py from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',c_int32),(u'top1',c_int32),(u'right1',c_int32),(u'bottom1',c_int

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

0.引言 利用python开发,借助Dlib库进行人脸识别,然后将检测到的人脸剪切下来,依次排序显示在新的图像上: 实现的效果如下图所示,将图1原图中的6张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸. 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库Op

人脸识别+滤镜效果(基于GPUImage实现的自定义滤镜) 最近碰到一个好玩的需求.说要客户端这边判定一下是否有人脸.在有的基础上.对相片做进一步的美化滤镜处理. 首先是人脸的识别判定; //将图片对象拿到,转化对应CIImage CIImage* ciimage = [CIImage imageWithCGImage:_imageView.image.CGImage]; //配置人脸识别时候的属性值 NSDictionary* opts = [NSDictionary dictionaryWi

人脸识别分析 调用 腾讯AI人脸识别接口 测试应用 纯py文件测试照片 # -*- coding: utf-8 -*- import json from tencentcloud.common import credential from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException # 导入对应产品模块的 client models. from tencentc

目前只封装了人脸检测部分的类库,供大家交流学习,肯定有问题,希望大家在阅读使用的时候及时反馈,谢谢!使用虹软技术开发完成 戳这里下载SDKgithub:https://github.com/dayAndnight2018/HRFace2_0目前包含了以下功能: 激活:ResultCode result = EngineActivate.ActivateEngine(stringappId, string appKey)–appid和appkey在官网获取– result是一个枚举的状态码获取引擎

环境要求1.运行环境 armeabi-v7a2.系统要求 Android 5.0 (API Level 21)及以上3.开发环境 Android Studio 下载地址:https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_Android更多信息可以去虹软人工智能开放平台查看 快速上手1.在src->main目录下新建文件夹jniLibs->armeabi-v7a,将libarcsoft_face.so和libarcsoft_face_engine.so添加

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt409 今天我准备学习如何用Java来进行人脸检测.人脸检测有助于在任何数字图像上识别人脸,在做了一些研究后,我发现OpenCV的库可以帮我检测图像中的人脸.不过,我没能找到一个完整的通过Java使用OpenCV库的初学者教程,所以这篇文章可能会是他人在这方面学习的资料. 什么是OpenCV? OpenCV(Open Source Computer Vision) 是一个开源

虽然该方法不会用在实际开发中,但该过程对于初学者还是非常友好的,真应了麻雀虽小,五脏俱全这句话了.好了不多废话了,直接开始!! 1.建立一个名为test的Asp.net core web应用程序 这一部分的目的是建立项目,并使用MVC框架. 2.导入依赖项(sqlite数据库 与 EF core) 这一部分的操作目的是可以让我们的项目可以使用操作数据库的一些功能. Microsoft.EntityFrameworkCore.Sqlite Microsoft.EntityFrameworkCore

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace 戳这里查看详情和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的 摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可

baiduAIFaceIdentify项目是C#语言,集成百度AI的SDK利用AForge开发的实时人脸识别的小demo,里边包含了人脸检测识别,人脸注册,人脸登录等功能 人脸实时检测识别功能 思路是利用AForge打开摄像头,通过摄像头获取到的图像显示在winform窗体中AForge的控件中,利用AForge控件中的NewFrame事件获取要显示的每一帧的图像,获取图像传输到百度AI平台进行人脸检测,并且将检测结果反馈到界面显示的图像中.在这个过程中有两个问题,获取图像上传到百度AI平台进行

一.前言 最近需要在 Linux 平台下开发一个人脸识别相关的应用,用到了虹软的人脸识别 SDK.之前在 Windows 平台用过,感觉不错,SDK 里面还带了 Demo 可以快速看到效果.打开 Linux 版本的 SDK 里面没有发现 Demo,于是想着把 Windows 的 Demo 移植到 Linux.这篇文章记录了移植的过程,Linux 用的是 Ubuntu 20.04(使用虚拟机 VMware Workstation 15 Player). 二.配置依赖 2.1 ArcFace SDK