#QCFace
**重要:2017-02-08
万象优图于年前整合了相关文档和类库,本项目代码未更新,不保证目前代码可用。**
人脸识别演示demo,基于腾讯云-万象优图https://www.qcloud.com/product/ci.html
**使用前请先修改Global.java中关于优图的相关配置项,目前默认的相关配置项将于16年12月1日不可使用**
相关申请请参考 [万象优图控制台](https://console.qcloud.com/image/imgguide)-新手指引-移动端接入-新增空间和创建密钥
另外,根据开发群的最新信息,腾讯万象优图团队正在排期整合腾讯优图的相关api到万象优图中,并计划将于16年12月中下旬更新开发SDK,届时可能导致相关功能测试无法使用,请各位关注官网相关文档
###2016-11-28
添加了拍照和选择图片之前的权限验证,防止在安卓5.0以上特别是6.0系统下权限验证失败导致无法识别的问题。
**不过因为本机系统的原因并未进行测试,如果有朋友的系统存在权限问题,有测试结果可以反馈给我,谢谢。**
##技术实现的一些想法
本演示Demo仅使用客户端完成整个人脸的添加和识别的演示,您用于识别的图片并未上传到万象优图空间,或者说,并不会返回一个公开的图片链接进行访问
在实际使用过程中,一个可行的人脸识别流程是
- 客户端将图片上传到云空间,并整合用户信息发送到服务器端
- 服务器端生成识别任务,持久化,并返回客户端
- 服务器端维护一个多线程队列执行人脸识别任务,记录任务执行情况并持久化
- 客户端查询任务执行情况并展示
~~需要特别注意的是,万象优图图片空间目前并未提供图片访问限制的相关接口,如果您的图片属于敏感信息或者不想在未授权的情况下为外部访问,则图片应该保存在 [COS](https://www.qcloud.com/document/product/430)~~
万象优图支持Token防盗链,需要在设置中打开,并通过签名访问图片。 [详情](https://www.qcloud.com/document/product/275/3238#2.2-.E7.A9.BA.E9.97.B4.E7.AE.A1.E7.90.86)
##使用方法
打开程序,输入身份证号和姓名进入系统。**身份证号和姓名并不需要是真实的**
###点击“导入”进入录入页面
录入页面提供三个功能,“选择”指从手机中选择图片,“拍照”会唤起照相机,选择或者拍照之后,图片会显示在页面中。
此时点击上传,系统会自动根据登录时录入的身份证号和姓名创建用户,并识别图片中的人脸同用户关联。
如果图片中不存在人脸,会提示换张图片重试。
上传成功,则完成用户的创建和人脸的上传,并在下部给出提示。
导入可以分多次进行,只要身份证号前后保持一致,人脸都将绑定到同一个用户上。
_在实际应用中,这部分功能需要慎重开发给用户,因为可能造成用户绑定其他人脸从而导致验证失效。
解决的办法主要有两个,
第一个不开发该功能给用户,由服务器端根据原始数据实现人员和人脸的绑定,然后在之后的“识别”中动态更新人员的人脸数据
第二个就是开发功能给用户,但是用户在绑定人脸之前要进行验证,可以分为机器验证(同原始人脸匹配并得到高分)和人工验证_
###点击“识别”进入识别页面
点击“拍照”拍摄照片并显示。
点击“人员验证”,则根据当前拍摄的照片,同录入的人员进行匹配,并展示匹配结果。还有更多的查询方式,具体请查看SDK。
点击“身份证验证”,则根据当前拍摄的照片以及登录时录入的身份信息,同公安数据库中的身份证照片进行匹配,并返回结果。该功能目前因为接口关闭而不可用。
以上。有问题电联 [[email protected]]([email protected]) 。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于腾讯万象优图的人脸识别演示程序.zip
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人脸识别 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。 人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
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基于腾讯万象优图的人脸识别演示程序.zip (96个子文件)
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