虹软SDK的简单使用 Java实现人脸识别,但是又不会自己实现算法,找SDK时发现了虹软.虹软SDK具有免费.识别率高等优点,然后到网上搜这个SDK的教程,没搜到,就自己探索,发现它自带的官方文档其实介绍的挺全面的,本文是由官方文档改编. 虹软SDK的激活 首先到官网注册账号,然后新建应用,然后获取到APP_ID和SDK_KEY 然后点击下载SDK,下好之后的项目结构: |---doc | |---ARCSOFT_ARC_FACE_JAVA_DEVELOPER'S_GUIDE.pdf 开发说明文

无法加载 DLL“rasapi32.dll”: 动态链接库(DLL)初始化例程失败. 在Asp.Net项目中使用WebClient或HttpWebRequest时出现以上错误 解决方案:把以下代码放在web.config中 <system.net><defaultProxy><proxy usesystemdefault="false" /></defaultProxy></system.net> usesystemdefau

[背景] 在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning),意犹未尽,打算再借势学习下深度学习TensorFlow.无奈安装之后遇到了这个问题,耽误了几个小时才得以解决. 我发现这是个很多人开始TensorFlow之旅普遍遇到的问题,而且是很多人尝试了网上很多方法都未解决的问题.排坑过程很烦,主要是各种尝试很耗时间,最终自己找到了原因,解决了问题,共享给各位同学,

应用程序正常初始化(0xc0000135)失败.请单击“确定”,终止应用程序. 没有安装对应版本的.NET FRAMEWORK.

百度富文本编辑器毫无疑问是强大的,但也会出问题.这个问题是在脚本中普遍存在的,由异步性导致的加载顺序问题. 我们使用 var ue = UE.getEditor('editor', {}); 创建实例. 并使用 ue.setContent("Helllo World!"); 初始化内容. 但是有时候初始化失败. 原因是初始化的时候富文本编辑器还没有加载完成. 这个原因对于经验丰富的攻城狮不难想到,因为js的异步问题不是只在这产生,很多时候都有这种异步导致的加载顺序问题. 对此头疼了一整

今天做项目传到服务器上碰到下面的问题 但是在本地VS中运行又没问题 后经上网搜索发现只要在web.config文件中加入如下代码即可解决 <system.net>     <defaultProxy>         <proxy usesystemdefault="False" />     </defaultProxy> </system.net> 如下图:

项目中使用了xlslib库,以动态库形式编译,由于它没有生成链接库lib文件,所以官方提供的demo中有createDLL这个小程序用来生成lib文件.然而我又 no zuo no die了一次.         为了使生成程序文件夹只包含exe和dll以及其他必要文件,我修改了项目配置  然后发现生成的dll文件在两个文件夹中居然不是一样的大小,具体vs做了些什么          当然,这是事后发现的,编译都没有问题,而Release下运行正常,Debug一运行就出现    比对各种配置,依

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64fba4e00100mzf9.html 这是由于没有安装.NET framework 所造成的,请安装.NET framework. [Microsoft .NET Framework 4(独立安装程序)]微软官方下载地址:http://download.microsoft.com/download/9/5/A/95A9616B-7A37-4AF6-BC36-D6EA96C8DAAE/dotNetFx40_Full_x86_

Bean instantiation via constructor failed; nested exception is org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [redis.clients.jedis.JedisCluster]: Constructor threw exception; nested exception is java.lang.NumberFormatExce

描诉:有一个用户信息form表单,其中有部门单选框,数据库中有一张dept(部门)表,要动态渲染出所有部门,并默认选中用户所在部门 关键代码: html页面 <div class="layui-form-item"> <label class="layui-form-label">所属部门</label> <input type="hidden" name="deptHide" cla

上一个东家是从事安防行业的,致力于人工智能领域,有自主人脸识别.步态识别的算法.C++同事比较称职有什么问题都可以第一时间反馈,并得到合理的处理,封装的DLL 是基于更高性能的GPU算法,可支持更多线路的运算,接口调用简单,只需要传入图片即可得到特征特征值.对于公司的项目,更多的是与各类接口进行交互.包括建立任务.上传视频.截取片段,抽取特征,学习特征,步态比对等对接接口的复杂业务逻辑.由于长期和C++接口对接,包括Kafka消息队列传输等,对于公司项目支撑的业务流程比较了解.至于底层算法,只是

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

虹软公司是一家具有硅谷背景的图像处理公司,除了人脸技术以外,还有多项图像及视频处理技术.他们的双摄像头处理算法和人脸美化算法囊括了包括OPPO VIVO,SUMAMNG一系列手机厂商. 整个人脸识别运算都在SDK引擎内部,在离线与终端设备或者嵌入式应用中无需网络的交互信息,就可以独立运行:即使需要服务器运算,开发者也只是架设调用自己的服务器(哪怕是一台普通PC),二次开发与集成的自主创新能力更强,更便于维护应用与升级产品.她主要可以实现以下几个功能: 人脸检测 (Face Detection)人

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

一.获取SDK 1.进入ArcFace2.0的申请地址 https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 2.填写信息申请并提交 申请通过后即可下载SDK,查看APP_ID和SDK_KEY 二.功能介绍 虹软ArcFace 2.0 Android包含人脸检测.年龄信息检测.性别信息检测.人脸三维角度检测.活体检测.人脸特征提取.人脸特征比对功能. 其中暴露对外的功能方法有:active(激活) init(初始化) detectFaces(人脸检测) p

一.功能介绍虹软人证核验 2.0 SDK(以下简称SDK)包含人脸检测.人脸跟踪.人证核验等能力,主要实现人证的1:1比对.其中暴露对外的功能方法有:active 引擎激活init 引擎初始化inputIdCardData 输入身份证图片进行人脸检测onPreviewData 输入视频或图片数据进行人脸检测compareFeature 人证特征比对getVersion 获取sdk版本信息unInit 销毁引擎二.获取SDK1. 进入SDK的申请地址https://ai.arcsoft.com.c

首先感谢虹软,是你们提供这么好的SDK支撑了我们的想象力! 这是一个用javav编写的可视化应用,用户通过自己的脸和计算机进行交互,计算机则通过萌萌女孩的语音和用户对话.核心程序就是利用ArcFace2.0识别性别.年龄,但是为了获得正面脸,会根据ArcFace2.0的人脸3D角度.用语音提醒用户,这是一个的互动环节.最后,程序会幽默的.萌萌的告诉用户他的性别.年龄. 获取SDK 请戳这里 完整的项目源码.可执行程序,放在百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1eHF

python调用虹软2.0目前没有任何demo可以参考,自己研究了2个晚上终于把第一步做出来了,使用了opencv来加载和显示图片,龟速更新中 这一版作废,新版已发出:https://www.cnblogs.com/wxt51/p/10122106.html 第三版:https://www.cnblogs.com/wxt51/p/10125460.html from ctypes import * #人脸框 class MRECT(Structure): _fields_=[(u'left1',

虹软最新版 python 接口 完整版 当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑.相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑,为什么论文里高达99.8以上的准确率,自己实际使用下来的准确率却并不好,甚至用来落实到百人以内的人脸识别,都经常出现误识别现象,造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距.因此,这些看似准确率很高的模型,直接拿来做项目使用是不行的,测试两种模型在使用几百人的考勤图片上的表现,准确率上dlib和facen

[温馨提示] 本文共678字(不含代码),8张图.预计阅读时间需要6分钟. 1. 前言 人脸识别&比对发展到今天,已经是一个非常成熟的技术了,而且应用在生活的方方面面,比如手机.车站.天网等. 我从2016年就开始做人脸识别相关的App,到现在差不多4个年头了,用过的SDK有微软认知服务.旷视科技的Face++.开源的OpenCV. 这里就之前我用过的做一下对比.   SDK 离线使用 价格 速度 微软认知服务 web api.无SDK 不支持 收费 取决于网速 旷视Face++ web api