人脸识别属于生物识别技术的范畴。 人脸识别是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向[1],人脸识别中经常遇到的遮挡(帽子、口罩、面罩、手遮挡、眼镜、人群遮挡等)、化妆、噪点、模糊度(模糊、清晰、一般)、大角度、光照度(强光、弱光、逆光、黑夜、背光)、人脸完整度、人脸角度姿态(正脸、侧脸、抬头、低头等)、人...
1:N人脸识别与1:N人脸认证的差别在于:人脸搜索是在指定人脸集合中进行直接地人脸检索操作,而人脸认证是基于uid,先调取这个uid对应的人脸,再在这个uid对应的人脸集合中进行检索(因为每个uid通常对应的只有一张人脸,所以通常也就变为了1:1对比);实际应用中,人脸认证需要用户或系统先输入id,这增加了验证安全度,但也增...
人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别;人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。 2. 人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸...
Ø 图像质量:人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像,而质量好的图像则在期望条件下被采集。图像质量对于提取图像特征很重要,因此,即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响; Ø 照明问题:同一张脸因照明变化而出现不同,照明可以彻底改变物体的外观; ...
人脸识别的应用场景,核心可以分为两大类:身份核验:即人脸实名认证或自传人脸照片进行1:1人脸对比,判断两张脸的相似度,判断你是你,通常用于需要验证用户身份真实性的场景,如人证对比。 身份识别:即1:N人脸搜索,在一个人脸集合中找到最相似的人脸,判断你是谁,通常用于判断用户身份是否存在,及身份信息内容的场景,如...
第二步：加载待识别图像 image = cv2.imread('image.jpg')第三步：将图像转化为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)第四步：加载人脸识别模型 加载人脸检测模型很简单，OpenCV已经帮我们封装好了，只需要在cv2.CascadeClassifier()中传递一个模型位置即可。face_cascade = cv2....
基于深度学习算法,检测图像中的人脸并进行一系列人脸分析,包括性别识别、颜值识别、颜值打分年龄识别、表情识别、人种识别、戴眼镜识别等多维度人脸信息
# 2.使用haar模型识别人脸 # 3.将识别结果用矩形框画出来 # 导入相关包 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 # 读取图片 img = cv2.imread('./images/4.jpg') # 构造haar检测器 face_detector = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default...