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本章中，我们将会对人脸识别技术的概念、发展、目标等做简要介绍，以便读者对这项技术有一个立体的认识。1.1 人脸识别概况人脸识别技术是如今十分热门的一项技术，掌握人脸识别技术的优势不言而喻。下面，我们将首先介绍人脸识别的基本概况。1.1.1 何为人脸识别人脸识别技术由来已久，这个概
【功能模块】【操作步骤&问题现象】按照操作文档一步一步操作，没发现报错，但实际人脸检测的步骤时无法识别，不知道为什么【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）参见操作文档附件，访问链接为：https://mg0q97bfhrq-8090-cce-5.lf.templink
icationDetails/46327266?fromPage=1复现该功能的时候做环境准备与依赖安装的时候已经完成了基础环境配置，还有ffmpeg和opencv的安装，在安装atlasutil的时候，对源码进行编译时报错【操作步骤&问题现象】1、cd $HOMEgit clone https://gitee
权限类 使用FRS服务需要的权限 FRS是否支持IAM细粒度划分 因权限造成的调用API失败
准备数据 数据要求 受技术与成本多种因素制约，FRS服务存在一些约束限制。 以人脸检测API为例，输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见API参考。 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。 application/json请求的body中，请使用标准Json格式。
关闭服务 FRS服务开通后，如不使用，可登录控制台进行关闭。 如果您是主账户，也可以控制子用户的服务开通、关闭状态。 图1 关闭服务 图2 控制子用户的开通、关闭
人脸识别失败怎么办？ 寻找光线柔和明亮的地方，避免在强光、反光、阴暗处打卡； 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物； 如频繁发生人脸识别失败，可尝试重新录入人脸照片。 父主题： 考勤
人脸识别认证注意事项 请使用前置摄像头，录制3秒左右的人脸视频，同时在录制过程中，需点头1次（点头幅度在15°~30°为宜）。视频录制成功后，系统进行活体检测及人证核身校验，校验通过立即完成认证。 请不要试图用影像资料代替真人视频进行实名认证，否则系统会自动判定并对非真实本人的认
WarningList 功能介绍 视频活体检测警告信息。 参数说明 表1 结构格式说明 名称 类型 说明 warningCode Integer 警告ID。 warningMsg String 警告消息。 表2 错误提示 warningCode warningMsg 1 人脸没有朝向前方。
成功响应样例 { "face_number": 1, "face_set_id": "T785tx1N", "face_set_name": "showFaceSet" } 状态码：400 失败响应样例 { "error_code": "FRS.0303", "error_msg":
一：前言 本次人脸识别技术使用到的是级联分类器 对于级联分类器，如果想要自己训练模型可以参考这篇文章 【OpenCV】 级联分类器训练模型 【友情提示：训练对电脑的配置要求比较高，另外还需要有足够庞大的样本数据，因此，如果是研究生在导师实验室用着3090的，可以自己训练，
统一身份认证服务 人脸识别使用统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务实现认证和鉴权功能。 对象存储服务 人脸识别支持从对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）读取人脸图片。 云审计服务 人脸识别使用云审计服务（Cloud
使用OpenCV实现人脸识别通常涉及以下步骤： 人脸检测：在图像中找到人脸的位置。 特征提取：从检测到的人脸中提取特征，这些特征将被用于识别。 人脸识别：将提取的特征与已知的人脸特征进行比对，以识别图像中的人脸。 以下是一个使用OpenCV实现人脸识别的基本流程： 步骤 1：安装OpenCV
优势 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。 所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自
以PyCharm为例，介绍如何安装SDK。 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK支持Python3及以上版本）。 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装FRS服务库 pip install
1.1.3 人脸识别的目标我们已经介绍了人脸识别的不同应用场景。在不同的应用场景下，人脸识别的目标可能是不相同的。但是，对于绝大多数的人脸识别应用场景，人脸识别的目标是类似的。人脸识别的大致流程可以描述为：通过人脸识别模型判断图片中是否存在人脸，如果存在人脸，则定位到该人脸的区位
区域与可用区 什么是区域和可用区域
数据安全类 使用FRS服务，是否会保存用户数据
活体检测 动作活体检测 静默活体检测 父主题： API
匹配效果人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、
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