人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份识别的一种生物识别技术,又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。 人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检...
人脸识别(Face Recognition)是一种人工智能技术,用于将图像或视频中的人脸进行识别和认证。尽管人脸识别具有许多优点和应用场景,但也存在一些缺点。下面是人脸识别的缺点和类似的技术: 隐私问题:人脸识别涉及采集、存储和处理个人的生物特征信息,这可能引发隐私问题。人们可能对自己的脸部特征被收集和使用感到担忧,特别是在...
针对人脸特征检测, 提供了 68 点人脸特征检测模型,「face-api.js」实现了一个简单的卷积神经网络(CNN),它将返回给定图像的 68 个人脸特征点检测,这 68 个点的作用是为了后续的人脸对齐,为后续人脸识别做准备,这里提供了两个大小的模型供选择:350kb和80kb,大的模型肯定是更准确,小的模型适合对精确度要求不高,...
FaceNet 没有定义任何新的算法来进行分类,而只是创建了嵌入,因此可以后续用于人脸识别、验证和聚类。 FaceNet 使用深度卷积神经网络 (CNN)。网络经过训练,使得Embedding向量之间的平方 L2 距离对应于人脸相似度。 新设计了一个Triplet损失函数,这个triplet已经成为了人脸识别领域的经典之作。之所以叫triplet,是因这个损失函...
本文将详细介绍人脸识别技术的原理和应用。 一、人脸识别的基本原理 人脸识别技术的基本原理可以分为图像采集、预处理、特征提取和比对四个步骤。 1.图像采集:人脸识别技术首先需要采集人脸图像。采集方式包括使用摄像机、照相机等设备进行拍摄,或者使用红外光、激光等设备进行感应。图像采集是人脸识别技术的第一步,采集...
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搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别。(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你...
与一般的面部识别不同,iPhone X 采用的是结构光方法,即通过向人脸投射光,再读取物体表面的光信息,来确定人脸的形状。 除了手机标配的距离传感器、话筒、前置摄像头,在iPhone X 的上方,依序排列着红外镜头、泛光照明灯、泛光感应元件、和点阵投影器。 点阵投影器可以向人脸投射由 3 万多个肉眼不可见的光点组成的...
因此我们认为 2PD 会是双摄的一种低成本替代方案,可以在一定程度上提高人像虚化的质量。 讲师介绍 乔梁,Face++产品专家,先后服务于小米、酷6、MySpace等互联网公司,负责过多款千万量级C端产品并两次获得苹果 App Store 推荐。目前在Face++负责人脸识别算法面向各行业的产品规划及落地,手机解锁项目负责人。