DFace 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 pytorch 框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。
-
0 准备工作 运行环境： Alienware GTX1070 Ubuntu 18.04 cuda 10.1 创建虚拟环境： conda create -n py37_dface python=3.7 conda activate py37_dface pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2
-
浅谈树状数组与线段树：https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9946944.html 题目传送门：https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1453 线段树维护行区间，每个结点只记录这个区间最上面一行和最下面一行每个格子在当前区间内的并查集情况，然后区间\(update\)的时候暴力合并就行了。因为除去最上面一行和最下面一行
-
题目大意：给定一张网格图，每个点有黑色和白色，同色相邻的点之间连边，每次反转一个点的颜色并输出黑色和白色的联通块个数 《论科技不发达的危害》 这显然是个动态图问题，由于不强制在线，我们用Link-Cut-Tree维护边删除时间的最大生成树就可以了 时间复杂度 O((n2+m)logn) 常数巨大 #include <queue> #include <cstdio> #include <cstrin
-
使用慧编程的机器学习功能可以实现人脸识别，当识别到“女士”，广播消息“笑”并等待，光环板接收到广播消息，露出笑脸，否则，广播消息“生气”并等待，光环板亮红灯。此功能可应用于智能家居系统，当识别到主人回家时，大门自动打开，当识别到陌生人时，开启警铃。 训练模型 1. 选择“角色”，点击积木区下方的“＋”，添加扩展“机器学习”。 2. 选中机器学习积木，点击“训练模型”，在训练模型界面点击“新建模型”
-
使用ML Kit的人脸识别API，您可以检测图像中的人脸并识别关键面部特征。 借助人脸识别功能，您可以获取所需的信息，以执行修饰自拍和美化人像等任务或从用户照片中生成头像。由于ML Kit可以执行实时的人脸识别，因此您可以将其用于视频聊天或会对玩家表情进行响应的游戏等应用程序。 iOS Android 核心功能 识别和定位面部特征 获取检测到的每个人脸的眼睛，耳朵，脸颊，鼻子和嘴巴的坐标。 识别面
-
1.1. 1.FACE SDK集成 1.2. 2. 接口说明及示例 1.2.1. 2.0 人脸检测参数配置： 1.2.2. 2.1 单帧图片检测： 1.2.3. 2.2 相机预览人脸检测： 1.2.4. 2.3 人脸数据库操作： Version：facelib.aar 1.1. 1.FACE SDK集成 添加三方依赖库： dependencies { compile 'com.rokid:
-
DWZ 百度人脸识别模块 dwzBaiduFaceLive 百度人脸识别模块【apicloud】 功能介绍 https://www.apicloud.com/mod_detail/dwzBaiduFaceLive 封装了新版百度开放平台的人脸识别采集 SDK： 包含活体动作 faceLiveness 不包含活体动作 faceDetect 考虑灵活度问题，本模块只作人脸采集，人脸识别成功后生成 ba
-
本文向大家介绍简单的Python人脸识别系统，包括了简单的Python人脸识别系统的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 案例二 在图片上添加人脸识别 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.加载人脸模型 4.调整图片灰度 5.检查人脸 6.标记人脸 7.创建窗口 8.显示图片 9.暂停窗口
-
DWZ 百度人脸识别插件 dwz-BaiduFaceLive 百度人脸识别插件【dcloud】 功能介绍 https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=4794 封装了新版百度开放平台的人脸识别采集 SDK： 包含活体动作 faceLiveness 不包含活体动作 faceDetect 考虑灵活度问题，本插件只作人脸采集，人脸识别成功后生成 base64 头像图片，开发者
-
请求URL /api/v1/vision/face-comparison 请求方法 POST Header Content-Type application/json body请求体 { "FirstFace": { "FaceImage": { "Content": "base64 image string" }, },
-
match_faces(self,*args,**kwargs)方法 调用人脸对比接口,返回人脸对比的结果 requestsyntax image1 = Image(uri="fds://cnbj2.fds.api.xiaomi.com/vision-test/test_img.jpg") image2 = Image(uri="fds://cnbj2.fds.api.xiaomi.com/vis