论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/George_Cross_Modal_Focal_Loss_for_RGBD_Face_Anti-Spoofing_CVPR_2021_paper.pdf代码链接：bob / bob.paper.cross_modal_focal_loss_cvpr2021 · GitLab动机近
一、应用背景：随着手机的刷脸解锁，支付宝的刷脸支付，人脸识别的时代已经到来。人脸识别系统逐渐开始商用，并向着自动化、无人监督化的趋势发展。然而目前人脸识别技术能识别人脸图像的身份但无法准确辨别所输入人脸的真伪。那么如何自动地、高效地辨别图像真伪,抵抗欺骗攻击以确保系统安全，已成为人脸识别技术中一个迫切需要解决的问题。在通过人脸识别进行一系列的后续操作中，其中一个关键环节为活体检测。人脸活体检测技术
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2024-01-06 21:26:23
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# Android OpenCV 活体检测技术
活体检测（Liveness Detection）是用于判断一个人是否在真实地参与验证过程中的关键技术，特别是在生物识别系统中。随着移动设备的普及，越来越多的应用需要集成人脸识别技术，但为了防止照片、视频等静态图像伪造身份，活体检测变得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Android 平台上利用 OpenCV 实现活体检测的基本流程，并提供相
目标在本章中，我们将了解FAST算法的基础知识。我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。理论我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人作为对此的解决方案，Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“用于高速拐角检测的机器学习”中提出了FAST(加速分段测
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2024-08-07 11:04:30
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python多进程背景 Unix Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程)，然后，分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记
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2024-06-08 15:03:17
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人脸识别目前已广泛应用于手机解锁、刷脸支付、闸机身份验证等生活场景，然而，人脸识别能力虽带来了极大的便利，却无法鉴别人脸是否真实，比如使用高仿真图片、精密石膏或3D建模面具，即可轻松攻破人脸识别算法，单独使用该能力存在极大的安全隐患。华为机器学习服务的动作活体检测能力，通过采用指令动作配合的方式进行活体检测，在眨眼、张嘴、左摇头、右摇头、注视、点头六种动作中随机选择三种，让用户按指令完成动作，使用
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2024-06-06 19:55:45
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运动检测多种多样，这里的需求只是检测到有运动物体就行了，而且要尽量减少误报的情况。另外尽量降低CPU的消耗，因为最终需要在树莓派上面运行。看了一些中文的文章，发现无法很好地理解别人说的内容，反而是外国人写的文章比较实在：这里博主使用了差值的办法来检测运动。也就是准备三幅图像，分布叫做prev, current 和next这三幅图像是一个视频的前后三帧。 可以这样表示检测的过程
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2023-11-22 17:27:52
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目录什么是物体检测？对象检测如何工作？什么是 YOLO 对象检测？YOLO物体检测算法概述非最大抑制用 OpenCV 实现 YOLO使用 YOLO 进行自定义对象检测 什么是物体检测？ 对象检测是一种计算机视觉技术，其中软件系统可以从给定的图像或视频中检测、定位和跟踪对象。对象检测的特殊属性是它识别对象的类别（人、桌子、椅子等）及其在给定图像中的位置特定坐标。通过在对象周围绘制
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2024-01-19 23:02:35
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1 目标功能(本节)通过openCV调用摄像头,通过颜色空间转换及阈值判断筛选出目标物体,并通过轮廓处理将目标物体在图上的坐标返回。2 开发环境win10+Anaconda3(python3.7.2)+openCV4.1.2+tensorflow1.153 涉及方法3.1 openCV-python 调用笔记本摄像头from cv2 import cv2 # 如果直接写import cv2 会导
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2024-01-29 00:15:08
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基于 OpenCV 的人脸识别（C#）这是一个使用 C# 编程语言和 OpenCV 库实现的基于实时视频的人脸识别项目。以下是项目的详细描述：技术栈和工具：C# 编程语言： 项目采用 C# 进行开发，利用其面向对象的特性和丰富的库支持。OpenCV 库： 使用 OpenCV 提供的功能，包括 Haar 级联分类器进行人脸检测和 LBPH 人脸识别器进行实时的人脸识别。项目结构：项目采用 C# 中的
人脸数据采集的意义搜集识别算法、活体检测等算法训练样本搜集识别、活体检测等算法准确性的测试集人脸采集和动作活体人脸库采的照片有半张嘴，要么闭眼的情况，是采集时让用户进行动作活体导致——眨眼、张嘴。采集应该在动作活体之前或者之后进行，比如动作活体之前增加一个请注视屏幕的环节。动作活体时采集的照片对识别性能的影响采集到张嘴眨眼的照片，对识别或者静默活体校验有什么影响？主要是会影响识别性能，影响多少需要
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2023-12-09 22:40:04
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▲项目目的：识别真实人脸和照片，实现“识真”而不止“识脸”。▲使用工具：opencv，python，matlab首先1. 构建图像数据集2. 实现一个能够进行活体检测的卷积神经网络（我们称之为「LivenessNet」）3. 训练活体检测网络4. 创建一个能够使用我们训练好的活体检测模型并将其应用于实时视频的 Python+OpenCV 的脚本 （效果图） 活体检测的方法有很多
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2023-09-22 20:55:47
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一、准备工作
本次实例的anaconda 环境 (有需要的自己导入anaconda)
链接：https://pan.baidu.com/s/1IVt2ap-NYdg64uHSh-viaA
提取码：g7ss
python -- 3.6.9
tensorflow --1.14.0
opencv -- 3.4.2
keras -- 2.2.4
scikit-learn -- 0.21.2
目录结构
--
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2024-08-07 16:54:43
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前言 目前地铁上检修螺丝后，会涂抹一种红色标记线，来代表检测完成，日后检修员就可以通过肉眼来观察螺丝是否松动，这样可以大大提高检修的效率问题。所以我们参照这个思路，通过opencv来实现螺丝是否松动检测。 正文首先我们通过目标检测算法，识别出图像中螺丝的区域。这里不实
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2024-01-05 23:00:12
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北京中安未来活体检测解决方案的架构是基于多光谱技术（涵盖可见光光谱和近红外光谱）和人脸所特有的皮肤材质（表皮层和真皮层）特征。在多光谱光源的照射下，采集到的真实人脸材质和各种伪造人脸材质（照片、视频、面具等）会在特制摄像头中出现明显的差异。这种差异可以通过图像处理技术和机器学习方法进行量化。利用深度学习模式，让计算机能够自主判断待检测样本是否为真实人脸，从而达到无人工监督的活体检测的目的。双目活体
配置:- 前端: ng11 + ng-zorro + material + ionic - 后端： JAVA + py 先说下背景： 目前的活体检测可以大致分为三个类型： - 静默活体 前端传一张或多张照片给后端，后端通过算法模型进行比对，计算出是否是活体，这种活体认证风险较大，易被以假乱真。 - 动作活体 - 前端动作活体： &n
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2024-02-02 12:18:10
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照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
我在过去的一年里写了不少人
# Java OpenCV 活体检测指南
## 引言
活体检测是计算机视觉中的一项重要任务，通常用于验证用户是否为真实的生物体。而在Java中实现活体检测，最常用的工具之一就是OpenCV。本文将为您提供一步一步的指南，帮助您实现Java中OpenCV的活体检测。
## 任务流程
以下是实现“Java OpenCV活体检测”的流程步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----
原创
2024-09-11 05:49:58
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在进行“Java OpenCV 活体检测”的项目开发过程中，我发现了多个关键方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展。以下是对这些关键方面的详细记录。
### 版本对比
在选择适合的 Java OpenCV 版本时，我深入研究了不同版本之间的特性差异。以下的表格展示了 Java OpenCV 中主要版本的比较。
| 版本 | 特性
(Raytracing)光线追踪技术 - 第一章 – 入门
RAYTRACING TOPICS & TECHNIQUES - PART 1 – INTRODUCTION 原作者：Jacco Bikker 基础 Raytracing 是模拟现实世界的一种方式：你看到的色彩是由太阳（多数情况） 产生的光线（rays of light） 在自然场景中散
