什么是人脸识别，主要的应用于哪些场景？
如今，在人与人相连的时代，围绕人提供的服务首先要解决的是辨识人的身份，为此人们发明了很多卡、证作为识别人身份的依据，这种身份识别本质上是“见物如见人，认物不认人”，它忽视了人们最本质的需要，解决老问题的同时，也带来一些新的问题。顺应时代的潮流，充分利用人脸识别技术，强调人脸大数据共享和开放，建设人像库、人脸卡口系统。人脸识别技术可广泛应用于智慧警务和智慧城市建设，为全社会提供智慧人脸服务。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。针对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。然后依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征数据，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警，而人脸识别技术无疑是最佳的选择。
人脸识别系统，可以广泛应用于公安、金融、机场、地铁、边防口岸等多个对人员身份进行自然比对识别的重要领域。
应用场景：身份证查验，确保真实证件
当前主要是通过扫描或者复印身份证信息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案，并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。
应用场景：人脸与身份证匹配查验，确保人证合一
除了采用真实身份证办理业务外，人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦，容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上，通过摄像机无接触自动捕获人脸影像，并自动与身份证里存储的影像信息比对，或者与后台更多的真实身份人脸比对，并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果，确保持证人是本人持真实身份证办理业务。
应用场景：人脸证据保留，增强事后取证能力
由于身份证信息中的照片相对陈旧，除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外，系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据，在人脸匹配查验过程中，不仅能跟身份证中存储的照片信息比对，还能对历史人脸信息比对，确保在身份证中的照片相对陈旧时，有更加接近当前时间的人脸数据，提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据，可作为出现业务异常时追溯的重要证据。
应用场景：支持未来刷脸办理业务
随着人脸识别技术的不断成熟，对于公共服务部门来讲，对客户的贴身服务至关重要，系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务，要支持未来在无需身份证信息的情况下，依然可以直接通过人脸识别身份信息，减少身份证查验、复印存档等环节，提高客户办理业务的便捷性，提高窗口办理业务的效率。
人脸识别技术在智慧城市中的应用优势
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等部位组合而成，它们之间的大致位置关系也是固定的。然而，人脸具有唯一性，这个世界上找不出两张完全相同的人脸，人们通常能够根据不同面孔之间的细微差异将不同人区分开来。
人脸具有相似性和易变性，不同环境、光线、角度、年龄，均会对人脸的成像产生变化，因此，人脸识别是生物识别领域最困难的研究领域之一。
人脸识别技术具有非强制性、非接触性、并发性等几大优势。
o 非强制性：系统在用户在无意识的状态下就可获取人脸图像，不需要专门配合；
o 非接触性：用户不需要和设备直接接触，就能获取人脸图像，提取人脸特征进行检测；
o 并发性：在实际应用场景下可以进行同时多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还有操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
从古至今，人脸是进行身份辨识的重要方式。在古代，政府为了达到对特定人员的身份识别、防控围捕的目的，会发布“海捕文书”。海捕文书中包括了人员的画像、涉案信息等，通过悬赏及威慑测试调动人民群众积极性，实现对人员的发现、举报、抓捕；在现代，在身份证、驾驶证、护照等重要的个人证件上，均会印刷或粘贴人脸照片，或者证件内置芯片中植入人像照片。除此以外，在公安、金融、公证、互联网支付等越来越多行业，人脸已经作为身份鉴别或业务授权的重要依据之一。在人脸识别技术应用之前，已经诞生了很多对人员身份进行识别技术手段，可分为生物识别和非生物识别两大类，但在长期的应用过程中，其不足之处逐渐暴露出来：遗失、窃取、盗用、损坏、不卫生、磨损、影响通行、用户反感、逃避等。人脸识别的出现及应用并不能取代其他的技术，作为一种新的可应用的身份识别技术，与其它的身份识别技术手段相互补充，扬长避短。而人脸识别在应用上，具有先天性的隐蔽、方便、直观等优势，使得人脸识别在某些特定的场所、行业，有巨大的应用优势。
人脸识别是应用为导向的，换句话说，就是客户的需求。人脸识别做的好不好，关键是看，通过这个技术有没有解决各行各业实际的问题。
静态与动态人脸识别
静态人脸识别是指被识别的人，处于静止状态或配合状态下，采集其人脸图像，进行人脸识别。
动态人脸识别是指被识别的人，处于移动状态或步行等非配合情况下，采集其人脸图像，进行人脸识别。
静态人脸识别由于需要当事人配合、且采集人脸交互需要1－2秒时间，采集的人脸图像质量高，一般应用于当事人对时间不敏感或对采集人脸并不十分反感的场景。例如：金融开户、人脸门禁、身份识别、网吧身份证核查、访客登记、实名制验证等场合。
动态人脸识别不需要当事人的配合，因此，一般应用于对当事人行为无干扰或当事人不感知的场景，例如：车站、机场、码头的案犯抓逃，VIP识别，重点人脸管控等。
1：1和1：N人脸识别
1：1人脸识别：将A、B两张图像相互比较，通过人脸识别技术判断两张人脸图像是不是同一个人，或者两张图片的相似度是多少。
1：N人脸识别：通过人脸识别，将A人脸图片和由N张人脸图像组成的人脸库中进行比较，得到A是否在人脸库中，或者A和人脸库中那张人脸最像。
综上可知，1：1人脸识别在人证一致性核查、网上支付身份核查等领域应用最为广泛，对打击盗用、冒用证件、身份有非常好的针对性。1：N人脸识别在身份识别主要用于人脸身份查询。例如：布控抓逃、人脸查询、户口查重等均属于此类。
可见光和主动近红外人脸识别
可见光人脸识别：在可见光环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别，适合在光线好的条件下应用。
主动近红外人脸识别：在主动红外光源环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别。采用主动红外光源是为减弱环境光对人脸成像造成不利的影响（逆光、侧光、强光、弱光），红外主动光源位于不可见波段，不会伤害人的眼睛，而中／远红外波段成像会损失物体表面大多数信息，所以近红外是最好的选择。
由于近红外无法在中、远距离采集人脸图像，并且要求底库的人脸图像也是近红外模式下采集的照片，因此其存在比较大的应用局限性，目前主要用于人脸考勤、门禁。在现阶段的实际应用中，可见光的人脸识别的应用更加广泛。
人脸识别技术在智慧城市应用案例解析
人脸识别技术在智慧城市应用中已经部署并推广了多种产品形态和解决方案植入。人是社会的主体，所有服务的本质都回归到对人的服务，人脸识别要解决的也是各行各业满足人的需求、规避人的风险、解决人的问题。技术逐渐成熟，尤其是深度学习技术带来的技术突破，使得人脸识别技术达到可应用的下限水平，人脸识别相关产品和系统非常多。虽然人脸产品种类繁多，不管业务应用多么繁杂，但万变不离其宗，客户通过人脸识别技术手段达到验证人的身份或识别人的身份的目的始终不变。
比如人脸实时报警系统。应用人脸检测和识别技术，在人员进出重点区域设置人脸卡口摄像机，针对经过卡口人员进行人脸抓拍、识别和自动报警，并可将报警信息推送到警务终端APP，实现实战预案联动。人脸卡口系统可独立部署，也可作为子系统对接到第三方管理平台，可广泛应用于公安、交通、金融、司法、教育、医院等领域。
功能方面：
人脸采集：可接入网络高清摄像机，可对摄像机实时视频画面内出现的人脸抓拍1张或多张清晰人脸图片并可截取抓拍的人脸对应的背景照片。
人脸储存：可将抓拍的人脸图片长期保存，由于人脸图片所占空间相对视频文件要小得多，在有限的存储空间下，人脸图片可存储的时间比视频长得多。
人脸布控：支持对卡口过往人员的人脸布控。将布控的人脸图片及信息，下发到指定的人脸卡口进行布控，一旦摄像机内出现与布控库内高度相似的人脸，系统能够实时辨识出来，并将人脸图片及识别结果上传中心。
移动APP：人脸布控报警可推送到移动终端设备。
人脸技战法：系统提供人多种人脸查询与检索的技战法应用，例如：人员出现频次、同行人分析、同伴分析等。
特征人脸技战法：针对特征人脸或异常人脸，例如：戴眼镜、戴帽子等，提供可根据人脸的特征或异常的特征，实现特定特征的人脸查询检索。
比如人像库共享服务平台。人像库共享服务平台是一套专门针对公安等行业人口管理、案件侦查的人像检索系统，系统并具有强大的数据导入、批量建模、查询检索、统计分析等功能。为公安出入境、户政、刑侦等部门提供快速定位人员、提高刑侦、视侦的效率，同时可对接公安情报、警综等系统，为公安追逃、侦查、寻人等应用发挥作用。人像库共享服务平台可独立部署，也可与第三方系统对接，提供人像识别共享服务。
功能方面：
人员信息库数据对接：系统有专门的数据接口，用于与公安的居民信息库、重点人员信息库进行人员信息数据对接，在保障公安数据的安全性的同时，能够快速抽取人脸数据。
人脸特征提取：人脸特征值是决定人脸识别精准度的关键因素，也是影响人脸检索速度的因素。系统基于深度学习神经网络算法，进行人脸特征提取，并将人脸的结构化特征数据储存袋人脸特征库，进行人脸检索。
人脸比对检索：系统可提供1：1人脸比对、1：N人脸检索功能。支持多条检索任务并发处理，当任务数量超过上限时，系统进行排队处理。
人像查重：实现单一人像检索或批量人像检索。
转自： 多智时代
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今日搜狐热点李开复惊言“竟然有四个独角兽”的人脸识别领域，到底是什么情况？ - 简书
李开复惊言“竟然有四个独角兽”的人脸识别领域，到底是什么情况？
3月06日晚8点多，35岁的周曦在重庆刚刚开始吃晚饭。他当天从重庆赶到上海，只为参与和上海交通大学联合实验室的学术成果交流。在伊利诺伊大学读了5年书，2011年放弃NEC工作回国进入中国科学院，现在，学计算机视觉专业出身的周曦身份变成Cloudwalk（云从科技）创始人。这家总部设在重庆的创业团队，员工人数已达到300多人。借人工智能热，他的公司发展迅速，“做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步，它们是人工智能的”眼睛“，我们的最终目标是人工智能大脑，”他对记者提及新技术研发的进展时，显得很开心。记者采访的几家国内人脸识别公司，成立时间都在五年以内。它们一致认为，虽然国外谷歌、Facebook将人脸识别做得风生水起，但真正引爆国内热度的，还是2015年3月马云在德国汉诺威的刷脸展示。年轻、正被资本捧在手心、对未来充满憧憬，这是对当下中国人脸识别公司的集体注解。这些分布在北京、上海、深圳、重庆等地的人脸识别创业公司，均宣称在某一环节拥有独创科技，但在行业分析者口中，真正拥有核心技术的只有寥寥数家，并且核心技术并非无可替代。数据显示，计算机视觉已成为人工智能板块最受投资青睐的领域。值得注意的是，BAT也扳下开往人脸识别的道岔。2014年，阿里巴巴控股了旷视科技（Face++），将发挥自家平台人脸数据优势，推动人脸识别2C的发展。而同时，腾讯已经在内部组建了人脸识别团队。百度人脸识别也依靠庞大的数据资源进步神速。巨头在起跑线摆出了火拼的架势，一场大战前的硝烟味正在扩散。人脸识别应用火热据了解，阿里对人脸识别极度重视。在内容方面，阿里已全面将该技术应用到自己的支付宝、淘宝等平台，并将协同旗下的其它业务板块等，培养人脸识别的应用场景。腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片民众的热度被马云点燃，而巨头的觉醒则来自于对未来人工智能变革的敏感性。很多人会对电影《速度与激情7》出现的“黑科技”感到惊叹，其中之一就是“天眼”，这个电影中的天眼系统能够准确定位任何一个出现在地球城市街道上的人。这就是人脸识别？云从科技创始人周曦给予了否定答案，他说，人脸识别只是针对人脸的检测与识别，而“天眼”是一个综合系统，其中包括了人脸、服装、发型、步态、体态、声音等多方面特征检测。人脸、发型、步态、体态都是计算机视觉，声音检测是语音识别，但模式识别万变不离其宗，国内在人脸和语音方面已经做得很好了。“天眼”这个词渲染了普通人对人脸识别的想象。人脸识别对投资企业形成巨大吸引力，这促使产生上述行业集体押注人脸识别的现象。业界将2015年称为人脸识别元年，认为在今年将出现更多面向消费端的产品，但亦有观点认为这两年市场重在关注人脸识别投资、布局，人脸识别爆发期预计在年。3月15日，佳都集团创始人刘伟接受记者采访时说：“现在不管是国际、国内，针对人脸识别还没有（行业）标准，处于比较混沌状态，未来有实力的公司一定会脱颖而出。”据记者近几年观察，刘伟多次在公开场合表达对智能制造的重视，2015年4月，佳都科技参与投资了中国科学院重庆研究院成立的云从科技，被认为是其加码智能制造的重要举措。刘伟分析，对佳都而言，“高新技术如何落地是大问题”，一项技术研发出来，如何嵌入到地铁、铁路、公安等场景并保证效果，“这不是佳都完全擅长、专业的地方”，云从科技和佳都科技正好可以互相补充技术和渠道。云从科技官网显示其“专注于计算机视觉与人工智能。”与周曦的云从科技不同，旷视科技（Face++）主要将人脸识别应用在互联网产品上。该公司相关人员告诉记者，Face++自己做研发，在美图秀秀、淘宝等互联网领域得到良好的应用。据他介绍，目前人脸识别设备技术含量很低，产品简单，但人脸识别算法本身比较有技术含量。不管是做2B还是主打2C，每家公司都有自己的一套“核心算法”，像现在许多小型集成商，可以山寨一些产品外观和结构，但产品核心算法却无法山寨，只能加入国内外其它企业的人脸识别技术。该负责人坦言，现在市场很混乱，不过小型厂商主要还是山寨移动端设备，如平板、移动考勤等，想做动态识别还很困难。“国内的话，这样的小型厂家有一两百家，但拥有核心技术的厂商在国内不到10家，能大规模进行系统集成定制的也就只有四家左右。”他透露，国内人脸识别厂商在核心算法上拥有自主知识产权的极少，大部分都是使用第三方技术，如OpenCV、其它公司的收费SDK等。被联想、阿里等企业投递橄榄枝的Face++，截至目前员工仅有100余人。2013年拿到百万元A轮投资，2014年获得2200万元B轮融资，2016年获得上亿元C轮融资。“国内做的比较好的都拿到了融资，”该负责人提起资金语气轻松，同时，他表示，做人工智能技术研发确实很烧钱。云从科技产品核心是人脸识别系统及IBIS集成生物识别平台。该公司另一位研发部负责人李夏风反复对记者说，云从科技“连接硬件、开发与技术，属于全产业链模式”，因为人脸识别系统多数情况下需要深度定制，只有这样，才能在客户提出需求的情况下迅速反馈，修改，统一用户体验。“目前市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术，这种情况不仅仅因为技术实力强，更因为我们是唯一一家受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业，有着过硬的技术指标与研发背景”。2015年12月，云从科技获得数亿元A轮融资，具体投资方尚未公布。2015年4月成立至今，云从科技先后由完成了天使轮和A轮融资，其中天使轮融资由佳都集团与杰翱资本联合注资6000万元。资本看中人脸识别原因何在？目前，人脸识别已经进入激战期，洗牌期到底什么时候出现？“什么时候资本真正冷下来，洗牌期就真正到了，等烧钱的人把钱烧光，资本会去投更有实力的公司，没有实力的公司很难吸引到资本的青睐。”刘伟对记者说，“2014年下半年之前，资本对人脸识别的投资是失败的，资本对这个行业并不了解，下一步，希望行业里的公司都踏踏实实把技术做扎实，真正把核心价值发挥出来，不至于等大潮退去的时候被淘汰掉。”“经过几轮大洗牌，产品形态和运营模式发展到用户能接受，那么最终剩下的一定是行业翘楚。”3月15日，西安银行科技部主任吴德耀对记者表示，现在大家还是在技术参数门槛上厮杀，将来几年后洗牌会洗到“经验门槛”，没做过这个的人可能就进不去了，所以出手要早。“银行有很多应用场景，将来要整体智能化，之前的柜台身份认证、大堂迎宾、手机业务，都已逐渐加入人脸识别。以柜台身份认证为例，一开始从手工抄写转机器复印，从机器复印转高拍仪，一步一步的提高用户体验与缩短操作时间，现在是高拍仪转人脸识别时代，这么多历次技术革命中，人脸识别是最大的革命。”吴德耀对记者说。资本又是看中了人脸识别行业的什么特性？3月16日，杰翱资本一位高管接受记者采访时说：“人脸识别应用已经起来了，这是我们坚定看好的方向。”该人士透露，2015年4月投资云从科技以前，“我们碰到很多（类似企业），但也是挑来挑去，挑到了云从这家，我们看准了就与佳都一起配置了6000万。”资本对人脸识别是一时兴起还是真正“沉浸”到这个行业中？该人士对记者说，人脸识别无论场景还是应用都已经成为趋势，现在就看市场发展的速度，“如果还有好的（公司）还会投资，我们还布局了一家科技类公司，都属于未来技术性成长行业”。任何初起行业，单打独斗成功性降低，企业有可能走向衰败，上述人士强调，人脸识别这个行业必须要众人拾柴，“众人都愿去做就好办，如果只是靠一两家就麻烦了。”目前国家发改委布局了人工智能公共平台，分别由百度、腾讯、科大讯飞、云从科技及中软负责落地执行，由人脸、图像、语音、搜索、系统架构等各个方面最强的公司来帮助国家加速实现十三五战略新兴规划。
导语：日，李开复老师在三亚再一次发表了对人工智能的看法，除了一如既往的看好人工智能长期发展，李开复老师一反常态的给目前火热的人工智能项目泼了一瓢冷水，其中人脸识别领域更是让李老师惊叹“竟然能养活四个独角兽”。恰逢两会首次将人工智能写进报告，那么存在“四个独角...
科技特讯11月18日讯：1、云从科技 背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立云从科技 云从科技团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构； 截止2016年11月，成立一年半，研发...
图像识别主要用到了两个第三方的框架：OpenCV和TesseractOCR，OpenCV用来做图像处理，定位到身份证号码的区域，TesseractOCR则是对定位到的区域内的内容进行识别。 国内国外的人脸识别技术大多数在开源OPENCV等开源库上进行新规则添加，公司之间的识...
迎着AI这股热潮，人工智能相关股票也开始飙升。为了让你能在大潮中不被落下，AI科技大本营特别将所有与人工智能相关的上市公司进行了盘点，希望能在第一时间不错过任何先机。 本报告一共收录116家上市公司，AI科技大本营将其梳理为七大行业，供您参考收藏。 如有遗漏，欢迎指正。 一...
日前，“机器人考大学”的消息在网络上持续传播，记者就这一事件采访了捷通华声董事长张连毅，张连毅凭借对人工智能深刻的理解，对机器人考大学一事做了分析论述，并深入浅出的揭示了机器人如果考上大学，那样意味着什么。 人工智能、大数据、云计算已在世界范围内，成为继互联网、移动互联网之...
基金投资要点： 1、 重点选择指数基金，不要跟市场较劲。 2、坚持定投，越是熊市越好，做好亏损三年的准备。 3、不到牛市不要退出，一个周期5-7年。 4、牛市一定要退出，否则就是空欢喜一场。指数涨落如潮汐，周而复始不停歇。 新手可以选择红利指数定投 红利指数的成份股是由市场...
好感或反感本身並沒有錯，錯的是某種特定的好感或反感。換句話說，就是以错誤的方式喜欢某件事物，或是以錯誤的方式討厭某件事物，那就會曲解快樂或痛苦，以为快乐或痛苦就是它们自身，就是它們自身造成的。這樣就是對快樂或痛苦太過執著，忘了其实是你的心灵使你把它們看作快樂或痛苦。
我想成为你脚边的微风 知道你为何行色匆匆 我想成为夜晚里的星星 偷听你诚心的祈祷 我想成为你的血液 觉悟你为谁的名字流动
走进大漠 没有啸声，驼铃，炊烟 浩海黄沙 我只是你的一粒风尘 不经意的回眸 隽起一片揉揉的云 阳光好暖 天际好远 沙路无边 逃避了喧哗逃不掉寂寞 远离了繁华 也难寻世外的宁静 原以为一切可随大漠潇洒而去 可心若能真的放纵 那来这一悸沙海天阔的相遇 [玫瑰][玫瑰][玫瑰][...
最近有点浮躁。 工作生活各种琐事，看似风平浪静却又总是陡生波折，大概和这鬼天气一样，阴晴不定。 近日几篇简书日更文质量亦不高，总觉得思路凝滞了。然而却不再有任何想放弃的念头，365天百字文已变成一种习惯，融入了我的每一天，我想这是内心最踏实之处。 群里的小伙伴扔了一个话题，...21被浏览1,513分享邀请回答0添加评论分享收藏感谢收起34 条评论分享收藏感谢收起写回答基于HTML5 的人脸识别技术核心代码
作者：用户
本文讲的是基于HTML5 的人脸识别技术核心代码，
　　绍一个网站，演示了通过 HTML5 + JavaScript 技术实现的人脸识别，目前仅适用于 Chrome浏览器，首先需要在地址栏输入 about:flags ，然后找到“启用 Medi
　　绍一个网站，演示了通过 HTML5 + JavaScript 技术实现的人脸识别，目前仅适用于 Chrome浏览器，首先需要在地址栏输入 about:flags ，然后找到“启用 MediaStream” 这一项，点击“启用” 后重启 Chrome 浏览器
　　然后打开下面地址：
　　http://neave.com/webcam/5/face/
　　当你摇头晃脑的时候，那副眼镜会跟着移动并帮你戴上眼镜。
　　你可以查看网页源码来了解具体的实现细节。
　　———————————–我是分界线———————————————
　　这是一篇国外的，介绍如何通过 WebRTC、OpenCV 和 WebSocket 技术实现在 Web 浏览器上的人脸识别，架构在 Jetty 之上。
　　实现的效果包括：
　　还能识别眼睛
人脸识别的核心代码：
XML/HTML Code复制内容到剪贴板
id="live" width="320" height="240" autoplay style="display:"
width="320" id="canvas" height="240" style="display:"
type="text/javascript"
var video = $("#live").get()[0];
var canvas = $("#canvas");
var ctx = canvas.get()[0].getContext('2d');
navigator.webkitGetUserMedia("video",
function(stream) {
video.src = webkitURL.createObjectURL(stream);
function(err) {
console.log("Unable to get video stream!")
timer = setInterval(
function () {
ctx.drawImage(video, 0, 0, 320, 240);
JavaScript Code复制内容到剪贴板
public class FaceDetection {
private static final String CASCADE_FILE ="resources/haarcascade_frontalface_alt.xml";
private int minsize = 20;
private int group = 0;
private double scale = 1.1;
public byte[] convert(byte[] imageData) throws IOException {
IplImage originalImage = cvDecodeImage(cvMat(1, imageData.length,CV_8UC1, newBytePointer(imageData)));
IplImage grayImage = IplImage.create(originalImage.width(), originalImage.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(originalImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
CvMemStorage storage = CvMemStorage.create();
CvHaarClassifierCascade cascade = newCvHaarClassifierCascade(cvLoad(CASCADE_FILE));
CvSeq faces = cvHaarDetectObjects(grayImage, cascade, storage, scale, group, minsize);
for (int i = 0; i & faces.total(); i++) {
CvRect r = new CvRect(cvGetSeqElem(faces, i));
cvRectangle(originalImage, cvPoint(r.x(), r.y()),
cvPoint(r.x() + r.width(), r.y() + r.height()),
CvScalar.YELLOW, 1, CV_AA, 0);
ByteArrayOutputStream bout = new ByteArrayOutputStream();
BufferedImage imgb = originalImage.getBufferedImage();
ImageIO.write(imgb, "png", bout);
return bout.toByteArray();
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代码人脸识别
webrtc voiceengine
代码iplimage内存 opencv
工具haarcascade设置
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