随着人工智能技术在商业和安全等方面的应用，人脸识别技术已经逐成熟的应用到很多行业，扫脸支付、考勤等这些日常行为，都说明了人脸识别已经影响了人们的生活，正在提高着生活和工作效率。常用的技术中，人脸识别技术有三个关键技术点：人脸检测、定位点检测、人脸特征提取。想把一张人脸的检测应用到实际场景中，需要通过AI算法，经过以上三个关键技术点的处理，再经过应用层算法处理，最后实现。 图1 人脸
首先要在 face++ 注册一个账号，并且创建一个应用，拿到 api key 和 api secret；下载 java 接入工具，一个 jar 包：https://github.com/FacePlusPlus/facepp-java-sdk请求返回的数据是 json 格式，需要导入 json 解析包：commons-beanutils-1.8.3.jar commons-lang-2.5.ja
# Java 人脸识别测试 大数据 技能考核题库实现教程
## 整体流程
首先，我们需要创建一个基于Java的人脸识别测试大数据技能考核题库。整个过程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装Java开发环境 |
| 2 | 导入人脸识别库 |
| 3 | 创建人脸识别功能 |
| 4 | 构建大数据题库 |
| 5 | 测试程序功能
行人重识别-REID一、REID二、为什么使用REID三、REID应用场景四、REID研究形式五、REID存在的挑战 一、REID行人重识别-REID（person re-identification）也叫做行人再识别技术。利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。如下图所示：一个区域有多个摄
目录一、软件安装二、pip安装openvc-python三、配置Pycharm，安装
原创
2022-07-28 14:06:42
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前言 最近公司项目比较空，花了点时间写了个人脸识别的app，可以查看你的性别、年龄、颜值、情绪等信息，利用的是 Face++ 的人脸识别API。本项目采用了 MVP 的架构，使用了 Retrofit、RxJava、Dagger、EventBus 等框架进行开发和解耦，利用 MaterialDesign 进行UI上的布局设计。 主要的功能就是拍照，然后将照片传至 Face++ 服务器，进行人
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2023-08-23 16:01:12
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我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。在人工智能的范畴内有两个方向：计算机视觉、自然语音处理(NLP,国内外也有人称NPL)。简介：这里介绍一个demo，同时这个项目是基于计算机视觉的基础上完成的，旨在简单的科普人工智能需要的第三方库import face_recog
文章目录1. 实现效果1.1 人脸录入效果1.2 人脸识别效果2. 准备工作（开始撸）2.1 访问百度智能云注册3. 实现人脸录入代码3.1 faceEntry.wxml3.2 faceEntry.js3.3 faceEntry.wxss4. 实现人脸识别代码4.1 faceRecognition.wxml4.2 faceRecognition.js4.3 faceRecognition.wxs
Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network，CVPR 2018，Oral论文
三个主要贡献：新颖的端到端方式的人脸检测CNN网络结构，提出了super-resolution network（SRN）和 refinement network （RN）生成真实并且高分辨率的图像；引入新的loss去同时判断真/
人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽
引言
如今，人脸识别和大数据是很热门的行业，那么计算机是如何识别人脸的？为什么又需要大数据？本文将讨论这些问题。
*因为知识有限，并且人脸识别也一直更新发展中，可能牛顿时代，他认为他的理论是完美的，但是到了爱因斯坦时代，其认为的“完美”已经有了缺陷。同样，本文介绍的内容内容，随着计算机技术的发展，也许有局限性，但是对了解相关原理，仍具有一定的参考价值。
1.识别物体边缘
首先看一下下面这种
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2019-05-29 08:33:06
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分享几个WACV会议论文公布的人脸数据集，从目前人脸识别的难点出发，它们研究更加公平、适用场景更广的人脸识别或活体检测。一、FairFace-缓解种族偏见人脸数据集FairFace: Face Attribute Dataset for Balanced Race, Gender, and Age for Bias Measurement and Mitigation缓解种族偏见，FairFace
本文主要汇总与人脸情感识别（Expression、AU、VA）相关的各种数据集。
原创
2022-01-10 17:36:09
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综述我们在进行人脸识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据大多数是没有人脸区域标注标签的。而我们在研究人脸各种检测算法时最终训练需要的基本只是人脸区域的图像数据，所以如何提取这些特定数据便是数据收集工作的重点。如果只通过人工手动标注，不仅效率太低，而且准确率也无法保证。这时借助一些现有的人脸检测算法来自动化提取人脸区域数
随着计算机科学与互联网技术的飞速发展，生物识别技术广泛应用于我们的社会
原创
2021-07-15 14:16:57
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关系特性
原创
2021-08-08 11:13:17
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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现） @author：wepon @blog： 本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于Python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识
AI 科技评论按：近日，在国际权威的人脸识别标准评测数据库 LFW 和 MegaFace 上，云知声团队研发的人脸识别 UFaceID 算法系统，在上述两项标准评测中，性能分别达到 99.80% 和 98.47%。该成绩除了反映云知声现阶段的计算机视觉能力，亦可视作云知声在多模态 AI 能力建设方面的决心。 LFW 是人脸识别研究领域最重要的人脸图像测评集合之一， MegaFace&
苹果最新发布的Iphone X具有一个全新的功能叫做刷脸认证，背后的技术其实是生物密码的更新，通过人脸识别取代了传统的指纹识别，大家肯定对这种新技术非常感兴趣，下面我们通过这篇文章为大家介绍人脸识别的一些技术原理。 随着深度学习、神经网络和人工智能等技术的发展，生物识别技术逐渐成熟。所谓生物识别技术就是利用人体固有的、具有唯一性的先天生物生理特征，像人脸、
人脸识别在现实生活中有非常广泛的应用，例如iPhone X的识别人脸解锁屏幕、人脸识别考勤机、人脸识别开门禁、刷脸坐高铁，还有识别人脸虚拟化妆、美颜，甚至支付宝还推出了刷脸支付、建设银行还实现了刷脸取钱……，可见人脸识别的用处非常广。 既然人脸识别这么有用，那我们能否自己来实现一个人脸识别模型呢？ 答案是肯定的。接下来将在之前我们搭建好的AI基础环境上（见文章：搭建AI基础环境）
