- 2017年，开发了第一个版本的人脸识别，当时费时有5天之久终于写出来了，但是只适用于火狐浏览器，别的浏览器都打不开摄像头。2018年，将人脸识别重新完善，可以支持360、火狐、谷歌等主流浏览器，版本都是使用的百度云V2版，当时已经出来了V3版，只是一直没时间去看。2019年，重新拿出来以前写的项目，将百度云V3版人脸识别写出来分享给大家，以下是源码分享（只是一个简单的demo，不如V2版本的... 2017年，开发了第一个版本的人脸识别，当时费时有5天之久终于写出来了，但是只适用于火狐浏览器，别的浏览器都打不开摄像头。2018年，将人脸识别重新完善，可以支持360、火狐、谷歌等主流浏览器，版本都是使用的百度云V2版，当时已经出来了V3版，只是一直没时间去看。2019年，重新拿出来以前写的项目，将百度云V3版人脸识别写出来分享给大家，以下是源码分享（只是一个简单的demo，不如V2版本的...
- 有段时间没有写更新公众号了，也许好多人都忘记了自己还关注了这么个公众号。因为这段时间确实是有其他的事比较忙，还有一个原因就是自己在技术方面没有学习新的东西，所以没有可更新的（包括博客）今天，我决定更新一下，内容主要为：java实现人脸识别使用百度API接口V3版本，主要功能实现了人脸注册，人脸搜索（人脸登陆），人脸检测以前做出来的是V2版本的，那是207年的事了，时隔2018年一年，为什么现... 有段时间没有写更新公众号了，也许好多人都忘记了自己还关注了这么个公众号。因为这段时间确实是有其他的事比较忙，还有一个原因就是自己在技术方面没有学习新的东西，所以没有可更新的（包括博客）今天，我决定更新一下，内容主要为：java实现人脸识别使用百度API接口V3版本，主要功能实现了人脸注册，人脸搜索（人脸登陆），人脸检测以前做出来的是V2版本的，那是207年的事了，时隔2018年一年，为什么现...
- 代码如下：<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/css.css"/> <style type="text/css"> *{margin: auto;font-family: "Hir... 代码如下：<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/css.css"/> <style type="text/css"> *{margin: auto;font-family: "Hir...
- 好久没有发公众号啦，因为最近没有在技术方面有更高的提升，关于人脸识别浏览器兼容问题一直很头疼，时至今日，随着浏览器的更新，代码也不得不更新一下了，今天主要是给大家解决一个谷歌浏览器里面的错：编辑Failed to execute ‘createObjectURL’ on ‘URL’: No function was found that matched the signature prov... 好久没有发公众号啦，因为最近没有在技术方面有更高的提升，关于人脸识别浏览器兼容问题一直很头疼，时至今日，随着浏览器的更新，代码也不得不更新一下了，今天主要是给大家解决一个谷歌浏览器里面的错：编辑Failed to execute ‘createObjectURL’ on ‘URL’: No function was found that matched the signature prov...
- 此次实验是我第一次一个人一组完成对一块开发板的大实验设计，从过程来讲比一组一块开发板更加有趣和灵活，设计方面更加自由，考虑到 HUAWEI 的 Ascend 处理器擅长处理 AI 模型，因此从一开始我就想在开发板上部署一个人工智能模型。选择和部署模型的过程非常坎坷，最早的时候，想到 HUAWEI 开发的开源 MindSpore 框架，如果可以在 Ascend310 上使用，那效果和意义都很不... 此次实验是我第一次一个人一组完成对一块开发板的大实验设计，从过程来讲比一组一块开发板更加有趣和灵活，设计方面更加自由，考虑到 HUAWEI 的 Ascend 处理器擅长处理 AI 模型，因此从一开始我就想在开发板上部署一个人工智能模型。选择和部署模型的过程非常坎坷，最早的时候，想到 HUAWEI 开发的开源 MindSpore 框架，如果可以在 Ascend310 上使用，那效果和意义都很不...
- 今天给大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。 一、信息领域应用 1.1 信息处理人工神经网络可以模仿或者代替与人的思维相关的功能，实现问题求解、问题自动诊断，从而解决传统方法所不能或难以解决的问题，场景：智能仪器、自动跟踪监测仪器、自动报警系统、自动故障诊断系统等方面。 1.1 模式识别模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息处理和分析，从而可以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类、... 今天给大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。 一、信息领域应用 1.1 信息处理人工神经网络可以模仿或者代替与人的思维相关的功能，实现问题求解、问题自动诊断，从而解决传统方法所不能或难以解决的问题，场景：智能仪器、自动跟踪监测仪器、自动报警系统、自动故障诊断系统等方面。 1.1 模式识别模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息处理和分析，从而可以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类、...
- 先来看一下图片检测，原图如下。是谁我就不说了。律师函，不存在的。训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。import cv2 图片名filename = ‘cxk.png’def detect(filename):# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘... 先来看一下图片检测，原图如下。是谁我就不说了。律师函，不存在的。训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。import cv2 图片名filename = ‘cxk.png’def detect(filename):# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘...
- pytorch 首先查看自己的Python版本 然后先查看CUDA版本 在线安装进入官网下载 离线下载安装 是否安装成功 pytorch人工智能学习需要安装pytorch，今天记录一下自己的安装过程！ 首先查看自己的Python版本命令行cmd输入Python即可查看结果如下：由此可以看出Python为3.8版本 然后先查看CUDA版本进入cmd输入以下nvidia-smi如图CUDA V... pytorch 首先查看自己的Python版本 然后先查看CUDA版本 在线安装进入官网下载 离线下载安装 是否安装成功 pytorch人工智能学习需要安装pytorch，今天记录一下自己的安装过程！ 首先查看自己的Python版本命令行cmd输入Python即可查看结果如下：由此可以看出Python为3.8版本 然后先查看CUDA版本进入cmd输入以下nvidia-smi如图CUDA V...
- 上述首先获取实时流中所有的人脸信息，再进行保存的人脸特征值进行一个一个对比，取出对比度分数最高的值。所以定义一个最大的分数值（maxScore）。在对比中出现num的值为1，但是其他信息为空的情况。所以在判断中m_faceInfos.size() > 0，只加这一个判断是错误的，需要加个最高分数必须大于0。 上述首先获取实时流中所有的人脸信息，再进行保存的人脸特征值进行一个一个对比，取出对比度分数最高的值。所以定义一个最大的分数值（maxScore）。在对比中出现num的值为1，但是其他信息为空的情况。所以在判断中m_faceInfos.size() > 0，只加这一个判断是错误的，需要加个最高分数必须大于0。
- 相比于传统MVC框架，此项目框架多了service服务层，用来实现业务逻辑，将业务逻辑从C层和M层解耦出来。C层只负责处理前端接收到的数据，M层只负责查询数据库，具体的业务统一放入service层处理，可以解决代码的高耦合，避免出现后期难以维护的情况。 相比于传统MVC框架，此项目框架多了service服务层，用来实现业务逻辑，将业务逻辑从C层和M层解耦出来。C层只负责处理前端接收到的数据，M层只负责查询数据库，具体的业务统一放入service层处理，可以解决代码的高耦合，避免出现后期难以维护的情况。
- threaded表示支持多线程，服务端默认是不开启多线程的，所以需要在此处加上。processes表示线程数量。如果超过10个线程也会出现等待加载。最佳的选择是加上threaded=True，让服务端自行斟酌。 threaded表示支持多线程，服务端默认是不开启多线程的，所以需要在此处加上。processes表示线程数量。如果超过10个线程也会出现等待加载。最佳的选择是加上threaded=True，让服务端自行斟酌。
- 人脸识别的功能我们已经研究了一段时间，我们主要需要实现的形式是将识别的人脸与人脸库中的人脸进行对比，然后通过系统评选出相似度最高的人脸进行匹配。因此，假如我们传入一张对比人脸，会从注册中找一张最接近的人脸返回出去。 人脸识别的功能我们已经研究了一段时间，我们主要需要实现的形式是将识别的人脸与人脸库中的人脸进行对比，然后通过系统评选出相似度最高的人脸进行匹配。因此，假如我们传入一张对比人脸，会从注册中找一张最接近的人脸返回出去。
- 以上方法是直接使用RTSP流来进行人脸识别，如果想要进行所有的语言都要识别人脸，最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用，所以就要分离各个识别的方法。 以上方法是直接使用RTSP流来进行人脸识别，如果想要进行所有的语言都要识别人脸，最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用，所以就要分离各个识别的方法。
- 所以从网上大致搜索python的flask解决跨域的问题。直接安装flask_cors库：pip install flask_cors。 安装好flask_cors库，解决跨域的方法有二个，一种是一次性解决跨域的问题（全局解决跨域），第二种是只指定某个路由来解决跨域的问题。 所以从网上大致搜索python的flask解决跨域的问题。直接安装flask_cors库：pip install flask_cors。 安装好flask_cors库，解决跨域的方法有二个，一种是一次性解决跨域的问题（全局解决跨域），第二种是只指定某个路由来解决跨域的问题。
- 移动互联网的高速发展，带动了互联网平台的进步，网络平台为了满足监管部门网络实名制的要求，一般都需要对新的注册用户进行身份核验，其中最基础的身份证实名验证接口就是身份证二要素验证了。 顾名思义，二要素验证指的是对身份证的某两项要素进行验证，具体就是身份证上的姓名和身份证号码信息，网络平台通过天眼数聚这类的api接口服务商，接入身份证二要素认证接口，对用户提交的这两个要素进行一致性核验，以... 移动互联网的高速发展，带动了互联网平台的进步，网络平台为了满足监管部门网络实名制的要求，一般都需要对新的注册用户进行身份核验，其中最基础的身份证实名验证接口就是身份证二要素验证了。 顾名思义，二要素验证指的是对身份证的某两项要素进行验证，具体就是身份证上的姓名和身份证号码信息，网络平台通过天眼数聚这类的api接口服务商，接入身份证二要素认证接口，对用户提交的这两个要素进行一致性核验，以...
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