SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块 SeetaFace Identification。
主要功能：
人脸检测模块(SeetaFace Detection): 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机（MLP）的级联结构，在FDDB上达到了84.4%的召回率（100个误检时），并可在单个i7 CPU上实时处理VGA分辨率的图像。
面部特征点定位模块(SeetaFace Alignment): 通过级联多个深度模型（栈式自编码网络）来回归5个关键特征点（两眼中心、鼻尖和两个嘴角）的位置，在AFLW数据库上达到state-of-the-art的精度，定位速度在单个i7 CPU上超过200fps。
人脸识别模块(SeetaFace Identification): 采用一个9层的卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，在LFW数据库上达到97.1%的精度（注：采用SeetaFace人脸检测和SeetaFace面部特征点定位作为前端进行全自动识别的情况下），特征提取速度为每图120ms（在单个i7 CPU上）。
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? 博文地址 mitscherlich.me/tech/2018/n… 早在去年，中科院的山世光老师团队就开源了其论文中实现的人脸识别框架 SeetaFaceEngine，而在今年早些时候，中科视拓团队又为我们带来了性能更为优越的 SeetaFaceEngine2。我在随后便封装了一个 Node.js 插件版的模块 node-seeta，以便于在我的项目中使用它。 经过了半年左右的修改与重构，现在
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昨天完成了Seetaface Engine的编译和demo,大致编译步骤参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/22604228 同时也可以参考Github的编译步骤，本人使用平台为VS2015+Opencv3.2 全部编译成功 demo跑通 SeetaFace总共包括三个文件夹 FaceDetection：人脸检测，通过VS 的DLL编译工程 生成对应的.lib和.dll
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人脸检测 #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <string> #include "opencv2\highgui.hpp" //GUI模块 #include "opencv2\imgproc.hpp" //图像处理模块 #include "opencv2\imgcodecs.hpp" //图像读写模块 #include "opencv
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问题内容： 使用Android，什么是面部识别的开源选项。 问题答案： 这是我在人脸识别库上找到的一些链接。 Android的FaceDetector.Face 教程：在Android中实现人脸检测 OpenCV Facerecog 图片识别链接： moodstocks ltutech
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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
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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:
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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
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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
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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" }, },
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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
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更新时间：2019-07-19 10:48:36 节点简介 人脸识别/图像识别/OCR节点属于智能节点，区别在于封装的云市场api功能不同。人脸识别节点主要有人数检测、人脸身份证对比、性别年龄情绪识别等功能。图像识别节点主要有烟雾火焰火灾识别、动物识别、植物识别、植物花卉识别等功能。OCR节点主要有驾驶证识别、车牌识别、身份证识别等功能。 使用场景 如果您需要进行人数检测、人脸身份证对比、性别年龄