体验了虹软 开放人脸识别的SDK引擎（免费的哦），刚好有Android版的。下面来说说Android版的SDK使用心得：ArcFace 虹软人脸认知引擎简介目前开放的版本有人脸比对（1:1）和人脸检索（1：N），根据应用场景可选择人脸检索分为小型网络（检测100人内），中型网络（1000人内），大型网络（需联系虹软官方）目前开放的功能有人脸比对，人脸识别，人脸追踪**关于如何使用** 在官网下载
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2024-08-08 17:10:31
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最近公司需要做一个人脸检测的新功能，在网上找了找，有很多开源的第三方库都可以用，例如OpenCV,虹软，Face++，百度，阿里等等。 由于在APP的需求，只能本地检测，所以Face++，百度，阿里这些需要用HTTP进行网络请求返回结果的，只能舍弃了。集中研究OpenCV以及虹软。  
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2023-07-26 19:19:52
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# Android P 自带人脸识别
随着技术的不断发展，人脸识别技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。在 Android P 版本中，Google 将人脸识别功能集成到系统中，使得开发者可以更加方便地使用这一功能。本文将介绍如何在 Android P 中使用系统自带的人脸识别功能，并附上代码示例。
## 人脸识别功能的使用
在 Android P 中，我们可以使用 BiometricP
原创
2024-03-25 05:01:34
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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:1.0.1'官网的demo里面其实就写的比较清楚了，总共分为两个部
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2023-09-14 09:36:43
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Android人脸识别原理Android的人脸识别在没接触前，想的应该是比较高端的一种处理技术。但当百度了一番后，发现，其实你可以很简单的实现这个。Android本身提供的人脸识别原理其实是很简单的，找到图片上你左右双眼的位置，然后在眼睛四周画个框标识出来。Android人脸识别演示要做演示，首先需要准备好材料。1、准备好图片；2、对图片进行识别；3、如果图片中有人脸，则将人脸标识出来。新建一个工
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2023-08-29 16:26:46
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之前看到有人在博客写用face++做人脸识别app，后来我也照着教程去试了一遍，发现根本行不通，原因在于他调用的库是旧版本，face++已经全面更新了版本.后来我照着face++官网新版本的API文档打了一遍代码，发现识别的结果还算差强人意，但要识别多个人脸属性，需要重复调用几个函数，太麻烦了，这也是小编今天写这篇文章的初衷，因为小编发现有一个网站提供的第三方库不仅能识别人脸,而且调用方法简便，识
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2023-07-13 10:21:48
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刷脸进社区、刷脸考勤、刷脸乘车、刷脸购物等，人脸识别设备已广泛应用于各种公共服务场景。尤其随着常态化疫情防控的需要，越来越多的公共服务管理场合开始采用非接触式的人脸识别应用来保障人员的出入安全。人脸识别系统方便，快捷，无接触的方式能有效避免病毒的传播，但是也带来诸多新的安全风险。公共服务中的人脸识别安全隐患由于人脸识别技术运用主体的技术条件和管理水平良莠不齐，其次一些不法分子甚至会开发黑客工具来绕
人脸识别google有自带api，Androoid 原生的人脸识别是利用相机的摄像功能和android.media.FaceDetector这个类来实现的1、android.hardware.camera1.1 简介Camera 类用于设置图像捕获设置、开始/停止预览、抓拍图片和检索帧以进行视频编码Camera的源码1.2 人脸识别步骤：1. 初始化相机并设置相机参数;
2. 设置预览监听setP
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2023-08-29 12:15:56
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1. 相关背景
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中，提供基于人脸识别的相片管理功能，另外还推出了一个新项目叫Goggle ，能从照片中识别世界各地的地标建筑，相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Andro
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2024-03-31 13:32:51
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机器之心报道作者：泽南、蛋酱你的新手机不错，借我刷一下脸？人脸识别技术在智能手机上已经是标配，今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然，以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时，我们会感到很不习惯。在享受便利的同时，却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」，但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。最近一段时间，来自清华的 RealA
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2024-01-25 10:38:06
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2018.06.02，记录一下自己实现OpenCV自带的人脸检测与识别的功能，温故才能更好地知新嘛。 OpenCV中自带的人脸检测类是一个分类器CascadeClassifier，利用滑动窗口机制+级联分类器的方式，我初步理解为在这个图像金字塔中的每一张图片都去做一次特征匹配。 首先包含头文件：(按照需求可能不止这些include)#include "opencv2/objdetect.hpp
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2024-02-24 14:33:36
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这一篇要记录的是Android平台中的人脸识别技术，这里所说的人脸识别是Android系统内置的人脸识别API——FaceDetector，该API可以通过少量代码完成人脸识别，但是这种识别是最基本的识别，即只能识别出图像中的人脸，仅此而已，不能做更精确的识别（比如判断人脸的身份），下面记录我使用FaceDetector的过程：首先来一张图：我们的代码即将完成上图中的功能，选择图片后，点击检测人脸
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2023-06-28 06:55:47
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引入仅支持AndroidXGradle:最新版本//必选，默认仅支持armeabi-v7a
implementation 'com.shencoder:arc-face:1.0.1'
//可选，支持arm64-v8a
implementation 'com.shencoder:arc-face-arm64-v8a:1.0.1'如果Gradle出现implementation失败的情况，可以在Pro
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2024-05-30 13:26:36
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opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar+Adaboost的，速度还可以，但是检出率很低，误检也很多，脸的角度稍大就检不出来，还经常会把一些乱七八糟的东西当做人脸，实在不敢恭维。好在随着深度学习领域的发展，涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法，比如MTCNN，给了我们更多施展的空间。看看下面这图就是基于其检测出来的，看着是不是很震撼呢？ &
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2023-12-10 12:43:46
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这回进行了人脸识别的项目，对学习过程进行记录。首先进行的就是一系列环境的配置，如 python3.7的安装， python的IDE pycharm的安装，然后进行opencv库的安装，可以通过pycharm中的settings->project->Project Interpreter 页面进行添加， 也可以通过pip命令在命令行界面上安装。 环境的搭建过程略过。然后就是对
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2023-12-28 20:12:45
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简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
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2023-12-03 10:53:15
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人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟，构 建人脸识别系统需要用到一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等 .而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值，可广泛应用于各类监控场合，因此具有广泛的应用前景。OpenCV是Intel 公司支持的开源计算机视 觉库。它轻量级而且高效--由一系列
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2024-05-19 20:32:27
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这篇文章的话题依然是人脸识别，不过仅仅使用了opencv-python以及opencv-contrib-python这两个包，而且就我做的测试用例来看识别的正确率比face_recognition还要更高，话不多说，咱们这就开始。人脸检测要想做人脸识别，人脸检测必须是要做的，毕竟识别也得你检测到人脸之后才能辨别。那么如何检测到人脸呢？提取出图像的细节对产生稳定分类结果很重要，这些提取的结果被称为特
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2023-08-02 10:07:32
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本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等，识别人脸首先要进行人脸检测，OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器，其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_defau
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2024-01-21 06:41:55
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简介最近做了一个人脸检测以及识别的程序，很多的文章都有比较详细的叙述，可以自行查找。但是个人觉得大部分文章都太细致了以至于初学者无法快速领会主干（不是否认质量），是侧重点问题。所以结合我遇到了一些问题，现在做个总结。本文主要叙述实现的思路，对大的方向有了解了，剩下的结合其他详细文章自然水到渠成。更新2023.06.02 初始文章为OpenCV自带的级联模型，准确率较一般。现升级为深度学
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2024-02-19 19:28:59
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