uniapp安卓ios百度人脸识别、活体检测、源码源码起名网页版源码人脸采集APP原生插件
本插件为uniapp开发项目中的人脸认证人脸认证百度人脸识别、活体检测及人脸采集APP原生插件,源码源码旨在通过动作检测实现活体识别并采集人脸信息。人脸认证人脸认证插件功能包括:
支持安卓平板的源码源码横竖屏模式及苹果iPad。
提供颜色更换功能,人脸认证人脸认证提升用户体验。源码源码
包含Android端与iOS端,人脸认证人脸认证适应不同开发需求。源码源码
具体步骤如下:
1. 选择合适的人脸认证人脸认证包名(如:com.longyoung.baidudemo),确保uniapp打包与基座使用此包名。
2. 获取百度授权文件并准备签名证书,注意与uniapp打包相关的证书。
3. 在百度官方获取授权文件步骤。
4. 在项目根目录创建nativeplugins文件夹,购买插件并放置百度授权文件至对应目录。
5. 在manifest.json文件中配置云端插件,并选择longyoung-BDFaceAuth与longyoung-BDFaceAuth-iOS插件。
6. 调用插件时,传入licenseID,自定义动作参数(非必要),动作随机性参数(非必要),FZ辅助注册源码声音控制参数(iOS不适用),以及自定义文字和背景颜色(非必要)。
7. 实现更换功能,将所需放置于指定目录。
8. 打自定义基座进行测试,注意使用自己的签名证书,并删除旧的基座文件。
9. 运行基座选择后,运行到设备,确保插件功能正常。
. 注意事项包括存储位置及文件头处理,以及iOS返回的格式。
. 版权声明:插件源码归开发者所有,未经许可不得分享。
面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码,可实时检测)》的分享,旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台,开发一个实时运行的面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2,实现的准确率可达.%,基本满足业务性能需求。
项目详细指导如何将模型部署到Android中,包括模型的转换为ONNX、TNN等格式,并在Android上进行部署,javaweb酒店管理源码实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别,CPU环境下约ms,GPU环境下约ms,基本满足业务性能要求。
以下为Android版本表情识别Demo效果展示:
Android面部表情识别APP Demo体验: download.csdn.net/downl...
或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g
更多《面部表情识别》系列文章请参阅:
1.面部表情识别方法:采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型,无需重新训练,减少标注成本。易于采集人脸数据,分类模型针对性优化。
2.人脸检测方法:使用轻量化人脸检测模型,可在普通Android手机实时检测,模型体积仅1.7M左右。参考链接: /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。
3.面部表情识别模型训练:训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。
4.面部表情识别模型Android部署:采用TNN进行Android部署。部署流程包括:模型转换为ONNX模型,ONNX模型转换为TNN模型,Android端上部署TNN模型。
具体部署步骤如下:
(1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。
(2) 将ONNX模型转换为TNN模型。
(3) 在Android端部署TNN模型。
5.运行效果:在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别,CPU环境下约ms,GPU环境下约ms。简单网页视频源码
遇到的常见问题及解决方法:如果在运行APP时遇到闪退问题,可以参考解决方法:解决dlopen失败:找不到libomp.so库,请访问相关博客。
Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。
项目源码下载地址: 面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
项目包含内容:Android面部表情识别APP Demo体验链接。
人脸识别之insightface
人脸识别技术中的InsightFace是一个重要的研究项目,其论文和源码分别位于arxiv.org和deepinsight/insightface。项目作者主要在三个方面进行了创新:首先,他们使用公开数据集去除噪声后进行训练,以提高模型的准确性。其次,他们采用了高性能的卷积神经网络,如ResNet和Inception-ResNet,这些网络在移动设备上平衡了速度与精度,尤其重视在资源有限的设备上保证高精度。
传统的softmax损失函数在处理大规模数据集时存在内存消耗问题。为了解决这一问题,作者引入了欧式边际损失函数,如对比损失和T三元损失。然而,选择有效的正负样本匹配策略是个挑战。相比之下,作者提出了角度和余弦损失函数,如SphereFace和ArcFace,通过L2正则化和角度边距m的ci框架实例源码调整,减少了复杂性并提升了性能。
具体来说,SphereFace采用L-softmax,而ArcFace在softmax的基础上引入角度边距,使得模型在正样本和负样本区分上更加精确。作者使用LResNetE-IR网络和MS1M数据集进行实验,结果显示,适当调整边际惩罚项可以在不同阶段带来性能提升,但过度惩罚可能引发训练问题。
实验部分,InsightFace在MegaFace、LFW、CFP和AgeDB等多个验证集上表现出色,通过处理噪声数据和网络设置优化,如使用conv3×3代替conv7×7,提高了识别精度。项目还对比了不同网络结构、损失函数和输入输出选择对性能的影响,最终选择LResNetE-IR作为关键模型,并展示了权重损失和m值对性能的优化。
总之,InsightFace通过创新的损失函数和网络结构优化,有效提升了人脸识别的精度和鲁棒性,特别是在处理大规模和复杂数据集时,表现出了优秀的能力。
yolov8人脸识别-脸部关键点检测(代码+原理)
YOLOv8在人脸检测与关键点定位方面表现出色,其核心在于整合了人脸检测与关键点预测任务,通过一次前向传播完成。它在实时性上表现出色,得益于高效的特征提取和目标检测算法,使其在实时监控、人脸验证等场景中颇具实用性。YOLOv8的鲁棒性体现在其对侧脸、遮挡人脸等复杂情况的准确识别,这得益于深层网络结构和多样性的训练数据。
除了人脸区域的识别,YOLOv8还能精确预测眼睛、鼻子等关键点位置,这对于人脸识别和表情分析至关重要,提供了更丰富的特征描述。作为开源项目,YOLOv8的源代码和预训练模型都可轻易获取,便于研究人员和开发者进行定制开发,以适应不同场景的需求。
具体到YOLOv8 Face项目,它继承了YOLOv8的特性,提升了人脸检测的准确性,同时优化了实时性能和多尺度人脸检测能力。项目通过数据增强和高效推理技术,确保模型在不同条件下的稳定表现。训练和评估过程提供了清晰的代码示例,方便用户快速上手。
总的来说,YOLOv8 Face项目凭借其高效、准确和适应性强的特性,为人脸识别领域提供了强大的工具支持,适用于人脸识别、表情分析等多个应用场景。
分钟!用Python实现简单的人脸识别技术(附源码)
Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的胶水特性,通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先,需确保正确区分人脸的分类器可用,可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括:CV2(OpenCV)用于图像识别与摄像头调用,os用于文件操作,numpy进行数学运算,PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别,需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时,确保目录名中无中文字符,以免引发错误。这样,程序就可以识别出目标对象。
然后,选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类,包含三种人脸识别算法:eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式,可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件(如trainner.py),用于编写数据集生成脚本,并在同目录下创建一个文件夹(如trainner)存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程,将此整合到一个统一的文件中。现在,程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合,如集成检测与开机检测等功能,可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后,你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题,首先确保使用Python 2.7版本,并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误(如“module 'object' has no attribute 'face'”),使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题,请随时联系博主获取帮助。
人脸识别项目FFmpeg+OpenCV+虹软SDK
首先,注册虹软服务,需要获取APP_ID和SDK_KEY,分别是5vypHP9yEx3gq3s9Kf7tF4SVxfGaCBaJb5CkKfuiKNMz和5vJZ7hRJfqj8eQdFvEBUg2meYgfGuuLyG9foTKUhBHxV。
接着,从源码库下载必要的文件,这里推荐使用Sourceinsight打开并修改asfort_manage.h中的配置信息,将APPID和SDKKEY替换为你注册的对应值。
为了移植源码,首先将虹软SDK放置在Ubuntu的特定目录,如/home/zhiguoxin/Arcsoft。创建一个新的工程文件夹myproject,将ffmpeg_arc_face-recognize工程复制并赋予权限。然后,下载sqlite源码并解压,配置并安装。
在/home/zhiguoxin/Arcsoft/inc中复制相关头文件至myproject的ffmpeg_arc_face-recognize目录,并将动态库从/lib/linux_x移动到/usr/local/lib。接着,修改makefile文件以链接虹软库和其他必要的库,如OpenCV和FFmpeg。在asfort_face_insert.cpp中,通过路径查找功能定位face开头的文件,并执行可执行文件ffmpeg_camera_asfort,识别到face.png将显示名称hhh。
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