1、支持人脸检测、人脸质量检测、人脸追踪、活体检测、人脸比对、性别年龄检测；
2、离线永久授权（注意需要授权码），附带人证比对、门禁、属性分析场景开发的C/C++和C#语言demo，开发简单快捷；
3、精度高达99.9%，毫秒级识别，服务高效，万人级人脸场景400ms以内；
2022-05-14 13:34:27
198.12MB
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针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频“欺诈”解锁问题，提出一种活体检测方法，通过随机指令判断被检测对象是否为真人。利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测，预测脸部68个特征点位置，把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征，提取的姿态特征与SVM分类器相结合，训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器。通过多次实验，对特征提取方法进行优化，进一步提高检测准确率。最后，使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令，实现活体检测。该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性，并且可以有效地防范照片和视频认证攻击。
2022-05-10 12:01:55
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face-rcgnz-live
智慧养老实施人脸识别项目，包括人脸识别、登录、注册、静默活体检测等内容
2022-04-26 11:06:13
7.53MB
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qt调用opencv的RGB活体识别程序人脸识别-静态RGB单目活体检测-不用动作配合
视频演示网址
https://v.youku.com/v_show/id_XNDU4NDU0NTE4OA==.html
2022-03-24 00:08:02
140B
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针对目前人脸识别系统面临的图片和视频攻击，构建了一种将人脸识别与口令密码相结合，并采用唇语识别技术进行活体检测的高安全性身份认证系统。首先由于汉语唇语数据的缺少，建立了CNLIP1和CNLIP2两个较大的汉语唇语数据库；其次，为了保留唇语的时序性，采用堆叠卷积独立子空间分析（ISA）深度神经网络模型来实现唇动时序特征的提取；最后提出使用迁移学习算法来训练特定人唇语识别模型。实验证明，唇动时序特征能更好地表征出数字串唇语，迁移学习训练的特定人唇语模型能够满足活体检测的需要，所构建的高安全性人脸识别系统具有较好的防攻击效果。
2022-03-10 20:45:13
1.37MB
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脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要区分真实的人脸与假脸图像，能够识别通过纸张打印，屏幕翻拍，3D模型等场景的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括SVM，LBP，深度学习等，针对单一场景或者摄像头，能够获得不错的效果，但是没有得到一个能够兼容多种摄像头的活体算法，我们将我们训练的其中一个模型开放出来，逆光等情况下效果不是很好，可以作为参考。
依赖
基于mobilenet-0.5
OpenCV 3.4.3以上
MTCNN人脸检测
凯拉斯，TF
Python3
运行
python src / demo.py
2021-12-08 14:04:40
10.82MB
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