标签: face-recognition

一般而言,我们在计算机应用中使用生物识别技术来进行身份验 让我们得到2个指纹和面部识别的例子.

在这些情况下,我们如何保留信息以进行比较.作为一个例子,我们无法保留图像并且每次都处理它.那么在这种情况下我们用什么方法来存储/确定相似性呢？是否有为此目的设计的特殊算法.(例如:每次为某个人的指纹返回大致相等的值)

我想知道Android上是否可以使用以下内容.

1. 选择一张照片并检测面部并显示矩形,并检测每张脸的笑脸并显示每张脸的笑脸百分比.
2. 从照片库中选择一张照片并显示面孔.如果您单击面部,它将搜索所有照片库并显示可能的同一个人的列表.

我已经使用OpenCv. 现在我只需要提取检测到的部分（即面部）并将其转换为某种图像格式，例如jpeg或gif制作面部数据库以用于我的神经网络训练。

我怎样才能做到这一点？

我利用http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-and-recognition-in-real-ti中的面部识别代码,并开始使用它来识别几张面孔.

但挑战是,一旦我增加了不同的人数,准确性就会越来越低.我编写了一些代码以编程方式为识别器生成训练图像,大约有300个训练面(所有100 x 100像素灰度),大约280个不同的人.

上述网页的提示似乎对提高准确性没有多大帮助.我很奇怪任何人都有使用Emgu CV做精确面部识别的任何好的提示和经验.速度现在不是太重要了.

非常感谢,提前致谢.

我试图imwrite成功地在Windows窗体上显示图像,但它损坏了磁盘,所以我需要一个更好的方法来做到这一点.

下面是我当前的代码,它将图像临时写入硬盘:

private: System::Void button1_Click(System::Object^  sender, System::EventArgs^  e) {

        namedWindow("video",0);
        VideoCapture cap(0);
        flag = true;
        while(flag){
            Mat frame;
            cap >> frame; // get a new frame from camera
            **imwrite("vdo.jpg",frame);**
            this->panel1->BackgroundImage = System::Drawing::Image::FromFile("vdo.jpg");

            waitKey(5);
            delete panel1->BackgroundImage;
            this->panel1->BackgroundImage = nullptr;

        }
    }

当我尝试使用Mat内存中的OpenCV时,我无法让它工作.以下代码片段是我到目前为止所尝试的:

this->panel1->BackgroundImage = System::Drawing::Bitmap(frame);

要么

this->panel1->BackgroundImage = gcnew System::Drawing::Bitmap( frame.widht,frame.height,System::Drawing::Imaging::PixelFormat::Undefined, ( System::IntPtr ) frame.imageData);

我希望frame在不使用的情况下显示在此代码中imwrite.我该如何做到这一点？

我正在基于这里的开源进行年龄分类 python 代码有

age_net_pretrained='./age_net.caffemodel'
age_net_model_file='./deploy_age.prototxt'
age_net = caffe.Classifier(age_net_model_file, age_net_pretrained,
       channel_swap=(2,1,0),
       raw_scale=255,
       image_dims=(256, 256))

在哪个.prototxt文件中如下所示。我保留一个文件，即".caffemodel". 至于源代码，他之前提供过。但是，我想根据我的面部数据库再次创建它。你能有任何教程或一些创建它的方法吗？我假设我有一个文件夹图像，其中包含 100 张图像并分为属于每个年龄组（1 到 1），例如

image1.png 1
image2.png 1
..
image10.png 1
image11.png 2
image12.png 2
...
image100.png 10

这是 prototxt 文件。提前致谢

name: "CaffeNet"
input: "data"
input_dim: 1
input_dim: 3
input_dim: 227
input_dim: 227
layers {
  name: "conv1"
  type: CONVOLUTION
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 96
    kernel_size: 7
    stride: 4
  }
}
layers {
  name: "relu1"
  type: RELU …

我已经安装了Xcode beta 5.现在我有一个与Vision框架和VNFaceLandmarkRegion2D对象有关的警告,特别是:

'point(at :)'在iOS 11.0中已被弃用

关于文档point(at:),points并在iOS 11中引入和弃用.无论如何,现在我可以得到一个面部标志点？

我正在尝试使用罗技 c930e 网络摄像头对多人进行人脸识别。所以我想使用 python 中的 opencv 编程来缩放 c930e 网络摄像头。

我曾尝试调整图像大小，但我希望相机应该使用 python 编程缩放并聚焦在固定距离上。

我希望在一台计算机上连接多个网络摄像头，并且所有网络摄像头都使用编程具有不同的固定变焦值。

我在 Google Colab 工作并且已经导入了 dlib

!pip install dlib
import dlib

并安装了 face_recognition 模块。

!pip install face_recognition

但是，我收到此行的错误：

import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.patches import Circle
import numpy as np
import cv2

%matplotlib inline

错误如下：

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-159-91aca6eea0d3> in <module>()
----> 1 import face_recognition
      2 import matplotlib.pyplot as plt
      3 from matplotlib.patches import Rectangle
      4 from matplotlib.patches import Circle
      5 import numpy as np

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/face_recognition/api.py in <module>()
     24 …

我需要开发一个具有 MFA 身份验证的 Android 应用程序。

要登录，用户需要首先输入用户名和密码，然后输入生物识别数据（指纹、面部或虹膜）以确认其身份。

我想使用像 Cognito 这样的东西来存储生物识别登录信息，但老实说，我真的不明白我会如何做到这一点。

这可行吗？

如果是这样，怎么办？