人脸识别包含人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测等能力。灵活应用于金融、泛安防、零售等行业场景,满足身份核验、人脸考勤、闸机通行等业务需求
人脸搜索:也称为1:N识别,在指定人脸集合中,找到最相似的人脸; 人脸搜索 M:N识别:也称为M:N识别,待识别图片中含有多个人脸时,在指定人脸集合中,找到这多个人脸分别最相似的人脸 人脸库管理相关接口,要完成1:N或者M:N识别,首先需要构建一个人脸库,用于存放所有人脸特征,相关接口如下: 人脸注册:向人脸库中添加...
人脸识别准确率超 99%,200 毫秒内完成一次人脸特征抽取比对。 活体检测 支持活体验证检测,有效防范纸质图片、屏幕翻拍、面具模型等类别的攻击。 高精度 OCR 突出的卡证 OCR 技术,确保高准确率文字、数字识别。 更多使用场景 人脸识别解决方案广受市场追捧,在诸多行业应用广泛,例如金融、视频直播、电商等行业随着技术发...
传统人脸检测、识别在特征提取、精确度、可扩展性方面均有诸多不足,进入深度学习时代后,逐渐被深度学习技术所取代。 二、人脸数据集介绍 1. SFC数据集 Social Face Classification(社交人脸分类,简称SFC)数据集是从一个流行的社交网络中收集的人脸数据集,包括440万张经过标记的人脸,来自4030人,每个人有800到1200张人...
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
生物识别技术是利用人的生理特性或者行为特征实现人的身份核验,其中生理特性包含身高体重、体态、声纹、虹膜、指纹、掌纹、人脸等,行为特征包含步态、笔迹等。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...
面部情绪识别(FER)指的是识别和分类基于人类情感面部表情通过分析面部特征和模式,机器可以对一个人的情绪状态做出有根据的猜测。面部识别的这一子领域是高度跨学科的,借鉴了计算机视觉、机器学习和心理学的见…
人脸相似度在线检测功能介绍支持对人脸图片中的相似度进行对比。该接口支持1种:人脸检测视频中同时检测出人脸在两张图片中的位置和人脸序号一定程度。该接口仅支持查询单个人脸图片中的人脸信息。建议:请确保您已开通人脸识别服务,具体操作方法请参见申请服务。Base64编
二.识别检测方法 本文方法 项目解析 三.完整代码及效果展示 一、项目介绍前言 人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。人脸检测是从获取的图像中去除干扰,提取人脸信息,获取人脸图像位置,检测的...