检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
该API属于FRS服务，描述: 人脸比对是将两个人脸进行比对,来判断是否为同一个人,返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸,选取最大的人脸进行比对。接口URL: "/v2/{project_id}/face-compare"
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
该API属于FRS服务，描述: 添加人脸到人脸库中。将单张图片中的人脸添加至人脸库中,支持添加最大人脸或所有人脸。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces"
该API属于FRS服务，描述: 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。接口URL: "/v2/{project_id}/face-detect"
该API属于APIHub22579服务，描述: 检测人脸,准确识别多种人脸属性接口URL: "/faceDetect/index"
一个图表示：（来源官网） 每个模型的评分： 环境搭建 我的软件环境： pycharm2021python3.9.6 模块安装： pip install deepface 1 人脸验证 对两张图片进行比对，看是否同一个人，图片为： 以下三行代码即可实现，运行它会自动给你下载相关权重文件
value越大，美颜效果越好，时间越长 10就够了，有明显效果, 15的时候，18ms # coding:utf-8import timeimport numpy as npimport cv2 if __name__ == '__main__
有以下几个注意点：一、参与对比搜索的图片也需要上传到人脸库哦，上传之后记录下它的face_id为什么呢，因为接下来我们要用到这个id二、人脸识别接口为https://face.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1/{你的projectid}/face-sets
简介 我们这次使用基于开源项目face_recognition库来实现人脸识别，首先介绍一下这个项目吧。 使用世界上最简单的人脸识别库从 Python 或命令行识别和操作人脸。 使用dlib使用深度学习构建的最先进的人脸识别技术构建。
在人脸识别应用中软件打开后，注册人脸过程中，出现照片无法提交情况，显示如下，且没有example photo可以照着裁剪，一直无法提交注册人脸。同时，在点击第一页中vedio后，页面就会卡死，只能强制关闭chrome，请问以上两个问题如何解决呢？？？感谢啊
追踪人脸 角度，关键点 https://github.com/qiexing/face-landmark-localization https://github.com/cleardusk/3DDFA
3D的人脸对齐，能找到特征点： https://github.com/cleardusk/3DDFA 这个也是，有2d和3d的： https://github.com/1adrianb/face-alignment
官网下载windows版sdk，人脸智能中有sdk，只能选择vs2013，高版本报错。
RetinaFace(人脸检测/PyTorch） RetinaFace是一个强大的单阶段人脸检测模型，它利用联合监督和自我监督的多任务学习，在各种人脸尺度上执行像素方面的人脸定位。
读者对象对机器学习、人工智能感兴趣的读者对计算机视觉、深度学习感兴趣的读者对人脸识别感兴趣的读者希望用人脸识别技术完成课程设计的高校学生人工智能或人脸识别相关产品经理从事软件研发的技术工作者开设相关课程的大专院校教师本书特色原理讲解通俗易懂。
用户可以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸搜索接口，返回与输入人脸相似度最高的N张人脸图片；通过删除人脸接口从人脸集中删除用户不需要的人脸特征；通过删除人脸集接口删除用户创建的人脸集。
人脸情感模型主要分为三类：离散分类模型 categorical model 二十世纪，Ekman和Friesen定义了6种基本情感，生气anger, 厌恶disgust, 害怕fear, 开心happiness, 伤心sadness, 和 惊奇surprise [1]。
face_recognition.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding, tolerance=tolerance) 下面实现最终的会返回一个相似度值： 找到所有的方法，那么修改代码就变简单。
https://github.com/spmallick/learnopencv/blob/master/AgeGender/AgeGender.py 来自公众号： 人脸漏检特别严重!
ap不高，挺快，号称1000fps https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection 这个6ms,能检测近距离人脸，无关键点 mxnet https://github.com/jacke121/faster-mobile-retinaface
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
