最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新,其原理是先提取出照片中的面部,然后与模板进行合成,官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持,后端合成后返回给前端展示,形式很新颖效果也非常好,整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案,因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程,实现纯前端的军装照H5效果. 前端人脸识别 首先需要的是人脸识别,这个一听就觉得高大上的东西原理并不深奥,无非是用人的面部特征规则对图像进行匹配和识别,这项工作前端虽然可以实现,但前端实现

雷锋网按:本文转自腾讯优图,着重介绍了深度学习在人脸识别中的应用,首先回顾了人脸识别的历史,接着介绍优图在人脸识别中的优势,及其"进化过程". 说到人工智能(Artificial Intelligence, AI)人们总是很容易和全知.全能这样的词联系起来.大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩.强如<黑客帝国>.<机械公敌>中的AI要翻身做主人统治全人类.稍弱点的<机械姬>里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员,杀死主人逃出升天.最不济也

使用Amazon Echo和树莓派来自己动手做一个门铃:每个月仅花费几分钱就可以识别在你门口成千上万的访客. 最近我准备在新房子里安装一个门铃时想到:为什么不让我的门铃告诉我谁在门口? 我自己动手做的大部分项目的成本都高于其它同等产品,即便我已经把自己的时间价值定为每小时0美元.我想这可能是跟供应链和经济规模相关.但是我在自己制作这些东西的过程中得到了更多的乐趣.在这个项目中我攒了一个门口摄像头,它不仅比我的Dropcam便宜而且还有一些真正有用的功能,由于某些原因这些功能我在市场还没有见到过.

昨天,<新京报>的人物版用了整整三个版的篇幅介绍了不是明星胜似明星的Paris.Hilton,标题好像是"从大欲女到大狱女".也许是我太孤陋寡闻,在此之前从来没有听说这么号人物,便随口问了问在旁边看书的爱人.娱乐通的爱人立马告诉了很多Paris.Hilton的奇闻轶事.乖乖,原来这位现在可谓红得发紫.紫得发黑. 厮混在IT业,养成了搜索的良好的习惯.既然是女明星,我的一向习惯是先搜照片看看.在搜索框中输入伊人的名字Paris,返回各种各样和"Paris"

不只有<碟中谍4>中的汤姆·克鲁斯才能耍酷.网易人脸识别系统首先用于邮箱产品,以后登录邮箱你可以耍酷,通过扫描脸部登录邮箱.目前该应用开始公测,公测阶段,网易邮箱公开招募6000名网易邮箱用户优先试用,对网络新应用时刻关注的笔者,有幸通过网易手机号码邮箱申请获得体验权. 评测环境 时间:6月8日15:00-16:00 软件:Chrome浏览器最新版本 邮箱:网易126免费邮 硬件:戴尔XPS L502X 集成摄像头 系统:Windows XP 前期准备: 申请测试权.用户可以在页面或在网易免费

摘要:"人脸识别从线上到线下,应用在城市公共服务中的标准场景(信息查询.身份验证.安检安防等),所有这些"更智慧"的举措都指向了便民.利民.惠民化改造." 人脸识别,离我们的生活真的越来越近了. 事实上,人脸识别在公共服务系统领域的应用并不新鲜,如今在京沪高铁人脸识别进站通道,旅客只要面朝屏幕几秒钟便能快速通过安检.人工智能让一座座城市变得更加智慧,具体表现为,人脸识别技术已逐步应用在了公共服务的每一个角落. | 老百姓少跑腿,行政系统提升效率 深圳市创新政府服务在

苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品--iPhone X (iPhone 10).这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了.在发布会现场,苹果介绍了A11生物神经网络引擎"这一AI芯片,近期,以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势,我们将在文章中进行重点介绍.另外,本文也会介绍苹果在人工智能上的实力储备情况:主要从四篇经典论文谈起. 北京时间9月13日凌晨,苹果在新的总部召开发布会,发布新的智能手表.电视和手机等一系列新产品.这是最受科技界关注

基于adaboost做人脸识别的一篇论文         PAUL VIOLA  的 Robust Real-Time Face Detection      Rapid object detection using a boosted cascade of simple features 其中谈到使用haar like特征,参考这篇论文        Rainer Lienhart and Jochen Maydt 的 An Extended Set of Haar-like Features

问题描述 利用opencv实现人脸识别 目前本人已实现实时人脸检测,但怎样进一步完成特征采集存入数据库,并将检测到的人脸与数据库中的比对却没有头绪.求助!!! 解决方案 建议先从几何角度入手.先通过两眼具体.眼嘴距离等.判断正面人脸.有经验后.再尝试其他算法