【技术互动热力PK赛】第3期 盛夏火力集结，组队PK互动活跃值，赢开发者定制礼品~

论坛的活跃与繁荣源自每一位开发者的热情参与和深度交流，为了鼓励开发者继续积极踊跃地互动交流，邀请更多的开发者加入论坛的交流互动中来，论坛特别推出“技术互动热力PK赛”，所有形式的互动都将纳入激励范围，根据互动热度排名赢得相应的礼品激励。 【参与方式】 参与方式一： 互动 在论坛互动交流即可参与。

10：Java人脸识别认证-Java API 实战

放两张图片，设置好图片文件路径 首次验证需要联网，运行人脸检测成功 5. 人脸对比 加入两个人脸检测，进行特征对比 6. 建议和结束语 初始化不应该出现在server层，可以将其封装起来 可以自己把人脸检测封装在函数中，方便应用

利用华为云人脸融合服务开发有趣的人脸变换应用【玩转华为云】

在本文中，我们将探索如何利用华为云提供的人脸融合服务开发一个有趣的人脸变换应用。人脸融合是一种将两张人脸图像进行合成的技术，可以实现将一个人的表情、特征融合到另一个人的脸上，产生有趣的效果。我们将介绍如何使用华为云人脸融合服务的API，以及给出相应的代码示例，帮助您开始开发自己的人脸变换应用。 步骤1：准备工作

人脸识别系列 | 实现人脸截图保存和128维向量化

前情提要 通过上一篇我们就可以对图片中的人脸进行识别，这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量，通过这个后续能在人脸之间进行比对。 PIL导入 由于我们需要进行切割和保存所有我这里使用了PIL库进行，Python图像库PIL(Python

【开心一刻】产品经理PK项目经理

本帖最后由 云彩飞扬 于 2018-2-6 14:33 编辑 <br /> <align=center>10527</align><align=center>10528</align><align=center>10529</align><align=center>10531<

【组队PK】和优秀的人一起学AI

和一群热爱AI开发的小伙伴们，一起讨论交流，一起克服拖延症，一起组队打怪…… 这里有华为老师、有带队的队长，更有一群可爱的学习者们，不管你是刚入门的程序员，还是在校学生，只要你想学AI，下半年泡这里就够了！ 队长的意义是帮助团队学员解决问题，督促学员按时学习、提交作业，从而获得高

大华人脸抓拍sdk调用

官网下载windows版sdk，人脸智能中有sdk，只能选择vs2013，高版本报错。 &nbsp; 运行中报错： (ntdll.dll)处引发的异常 0x00007FFFD8969A9D (ntdll.dll)处(位于 FaceRecognition.exe 中)引发的异常:

模糊人脸数据集

&nbsp; 人脸数据集： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48347016 &nbsp; 关键点检测数据集 检测到人脸后，通常都需要定位出图像的轮廓关键点，关键点是人脸形状的稀疏表示，在人脸跟踪，美颜等任务中都很重要，现在已经从最开始的5个

[Python人工智能] 九.gensim词向量Word2Vec安装及《庆余年》中文短文本相似度计算 丨【百变AI秀】

析等。通过词之间的距离（如cosine相似度、欧氏距离等）来判断它们之间的语义相似度，采用一个三层的神经网络 &ldquo;输入层-隐层-输出层&rdquo;。Word2Vec有个核心的技术是根据词频用Huffman编码 ，使得所有词频相似的词隐藏层激活的内容基本一致，出现频率越

【人脸识别】基于matlab GUI LBP人脸识别【含Matlab源码 1282期】

有1010个子区域，也就有了1010个统计直方图，利用这1010个统计直方图，就可以描述这幅图片了。之后，我们利用各种相似性度量函数，就可以判断两幅图像之间的相似性了； 3 对LBP特征向量进行提取的步骤 　　（1）首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）； 　　（2）

评测《华为云app&quot;PK&quot;阿里云app》

捷的就是手机APP了，对比下华为云app和阿里云app，能在手机上实现什么功能，以下就是华为云app"PK"阿里云app--测评报告！好，下面进入正题，从几个方面入手：界面友好度、便捷实用性、功能完整性和扩展性===================================

人脸识别系列 | 人脸比对实现判断并查找面部特征

face_image ：输入的人脸图片 face_locations=None ： 可选参数，默认值为None，代表默认解码图片中的每一个人脸。 若输入face_locations()[i]可指定人脸进行解码 model=“large” ：输出的特征模型，默认为“large”，可选“small”。

浅谈人脸检测技术

人脸检测的英文名称是Face Detection. 人脸检测问题最初来源于人脸识别（Face Recognition）。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟。人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束

【开心一刻】设计尸PK 程序猿

本帖最后由 云彩飞扬 于 2018-3-14 14:44 编辑 <br /> <align=center>12335</align><align=center>有两种人</align><align=center>彼此没什么交集</align><align=center>忽然有一

最快人脸检测：

&nbsp; 最新版本支持pytorch。现已开源！支持最小检测人脸10x10大小 &nbsp; OpenCV DNN可以直接调用训练好的caffe模型文件，实现实时人脸检测，演示代码如下： 1#include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt; 2#include

基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证

&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 基于肤色模型的人脸识别技术利用了肤色在色彩空间中的统计特性，通过构建肤色概率模型实现人脸区域的初步定位。尽管这种方法对于复杂背景和光照变化敏感，但通过适当的预处理、后处理及模型优化，可以有效提升识别准确率。

人脸识别

推荐引擎：基于余弦相似度书籍推荐Python实现

get_feature_names() print(dict_vectorizer.get_feature_names()) print(result) # 余弦相似度矩阵 user_similarity = cosine_similarity(result) print(user_similarity)

浅谈人脸识别技术原理

 人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。 1参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即

人脸检测应用（哨兵系统）

根据实际需要，利用其它平台已经封装好的sdk进行人脸检测系统的开发。 界面： 设备： 右边一列是用来抓拍人脸用的摄像头，左边是用来进行实时显示的的两个摄像头。一共是使用了四个摄像头，两个自带人脸识别的摄像头和两个普通摄像头。 基本业务： 根据库里事先录入好的