用浏览器做人脸检测，竟然这么简单？(附代码)

2017-10-09 695

1.背景与场景

人脸检测（Face Detection）算是老生常谈的课题了，在诸多行业应用广泛，例如金融、安防、电子商务、智能手机、娱乐图片等行业。其中涉及的技术也在不断的演变，下面简要介绍几种思路：

基于特征的人脸检测

例如opencv中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Harr分类器，只需要载入一个配置文件（haarcascade_frontalface_alt.xml）就能直接调用detectObject去完成检测过程，同时也支持其他特征的检测（如鼻子、嘴巴等）。

基于学习的人脸检测

其实也是需要通过算子提取图像中的局部特征，通过对其进行分类、统计、回归等方式得到的具备更精确和快响应的分类器。

2.套路集锦

2.1 后端处理

前端通过网络将资源传输到后端，后端统一处理需要检测的图像或视频流，对后端的架构有一定的挑战，同时网络的

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C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别

原文: C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别关于人脸识别目前的人脸识别已经相对成熟，有各种收费免费的商业方案和开源方案，其中OpenCV很早就支持了人脸识别，在我选择人脸识别开发库时，也横向对比了三种库，包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软（中小型规模免费）。百度的人脸识别，才上线不久，文档不太完善，之前联系百度，官方也给了我基于Android的Example，但是不太符合我的需求，一是照片需要上传至百度服务器（这个是最大的问题），其次，人脸的定位需要自行去实现（捕获到人脸后上传进行识别）。 OpenCV很早以前就用过，当时做人脸+车牌识别时，最先考虑的就是OpenCV，但是识别率在当时不算很高，后来是采用了一个电子科大的老师自行开发的识别库（相对易用，识别率也还不错），所以这次准备做时，没有选择OpenCV。虹软其实在无意间发现的，当时正在寻找开发库，正在测试Python的一个方案，就发现有新闻说虹软的识别库全面开放并且可以免费使用，而且是离线识别，所以就下载尝试了一下，发现识别率还不错，所以就暂定了采用虹软的识别方案。这里主要就给大家分享一下开发过程当中的...

2017-10-09

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编者按：为期四天的2017杭州云栖大会（10月11日-14日）将再度在杭州云栖小镇起航，作为全球最具影响力的科技展会之一，本届大会将有不少阿里集团专家以及各企业行业领袖的精彩演讲。过去一个多月，云栖社区对大会嘉宾做一系列专访（关注“云栖大会”社区公众号了解更多大会信息）。本期我们采访的是ACM Fellow，IEEE Fellow，美国微软研究院首席研究员张正友，他将在云栖大会·视觉云计算生态峰会上分享Emotionally Intelligent Vision System，探讨从终端到云端的情感智能视觉系统。张正友博士，是世界著名的计算机视觉和多媒体技术的专家，ACM Fellow，IEEE Fellow。他在立体视觉、三维重建、运动分析、图像配准、摄像机自标定等方面都有开创性的贡献。张正友带领的微软研究院视觉团队在学术研究上

2017-10-11

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。