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厦门云脉作为人脸识别技术研发佼佼者,为了能让社会各行各业都能够享受到人工智能带来的安全和便捷,云脉OCR开发者平台开放人脸识别API接口,用户只要登录网站,就能够自主接入试用人脸识别等人工智能技术。
智能登记 降低管理成本随着人脸识别技术的飞速发展,人脸识别门禁的优化更进一步。目前云脉人脸识别技术的识别率已不受化妆技术、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭借伪装进入社区大门难如登天。
体验心得 很感谢能够有机会得到华为云提供的这次活动以及提供的Hilens kit智能摄像头,通过这次人脸识别模型通过Hilens部署到端侧,我深刻感受到了Hilens为开发者提供的便利开发平台,因为不用在意硬件平台与模型兼容问题以及计算资源调配问题,的确令人省心不少,通过人脸识别部署到
使用我们可以参考src/test/facedetection_test.cpp这个测试程序,来达到我们人脸识别的目的1.头文件opencv头文件主要用来加载图像,face_detection.h是人脸识别的主要程序。
人脸识别出现通过率低 前端需要抓拍多张才能找到阈值(0.93)以上的结果。问题原因 底库照片质量不好。 前端抓拍条件很差。 前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多,或者底库照片与抓拍的人像相差太多。解决方案 重新录入底库的照片,将质量差的底库照片更换。
用户可以购买套餐包,扣费时调用次数会先在套餐包内进行抵扣,抵扣完后的剩余调用量默认转回按需计费方式,具体计费价格请参见人脸识别价格详情。这种购买方式相对于按需付费提供了更大的折扣,对于长期使用者,推荐该方式。变更配置FRS默认使用按需计费。
最近好多人找我要关于人脸识别活体检测的案例,今天正好有空我就更新一下,先解释一下活体,顾名思义就是看看是否是活人在测检(大白话解说),用技术上的话也就是看看当前操作者是否是在用照片或者其他方法来操作,比如我们的人脸识别,人脸登陆(想要了解的可以点击这里),存在一个最大的问题就是,当张三来登陆的时候如果张三本人登陆成功没有问题
人脸识别的访问速度是多少?
调用华为face 的查询接口 设置header 填上在第一步获取到的 X-Auth-Token ,就可以进行调用了 执行查询接口
【功能模块】 https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/n_performance/1_multi_process_thread/face_recognition_camera
人脸识别样例【操作步骤&问题现象】1、执行 make 命令【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)/home/wuzhi/AscendProjects/face_recognition_camera/src/camera.cpp:15:10: fatal error: driver
华为云的人人脸识别服务,每个月提供了静默**检测 API 每月前2,000次调用,针对身份验证、电子考勤、轨迹分析、客流分析这些场景都可以进行使用。
Finetune参考论文:Deep Face Recognition在论文《Deep Face Recognition》中,为了加快triplet loss的训练,坐着先用softmax训练人脸识别模型,然后移除顶层的classification layer,然后用triplet
一张图即可轻松理解: 人脸识别基本步骤:
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、按照教程完成了环境的配置之后,运行样例,presenter上没有出现应有的信息2、【截图信息】参考的环境部署教程里环境变量的配置只更新到3.2.0版本,本人使用3.3.0版本。【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
【功能模块】https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/n_performance/1_multi_process_thread/face_recognition_camera
算法人员们介绍,他们在拿到被攻击者的照片后,通过算法在眼部区域生成干扰图案,然后打印出来裁剪为「眼镜」的形状贴到镜框上,测试人员戴上就可以实现破解,整个过程只花费 15 分钟左右。参考https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-01-27但是我想说的牛人的
public static void faceCaptureRealPlay(long lUserID) { HWPuSDK.PU_REAL_PLAY_INFO_S playInfo = new HWPuSDK.PU_REAL_PLAY_INFO_S(); playInfo.ulChannelId
- 本数据集是K-pop偶像高品质面部图像的第一个数据集。数据集由大约6,000张分辨率为512x512的高质量人脸图像和每个图像的身份标签组成。 - 收集大约90,000张K-pop女性偶像图像,并从每张图像中裁剪了面部,并对高质量的Idol人脸图像进行了分类。 - 一个基准测试有