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Face++：当人脸识别遇上互联网
20:05:19来源: 网易科技 关键字：&&
&&& [] 站在收银台前，仅靠&刷脸&就可以完成银行卡支付；站在家门口，用摄像头扫描一下就可以自动打开....在技成熟后，这些都可以一一实现。而目前的应用范围都非常窄，而且用户体验欠佳。那么，大数据和移动互联网时代可以为人脸识别带来哪些应用空间？如何改进技术做出更好的用户体验？这一系列的问题，都在着互联网和++们。
　　公司解码
　　由三个&85后&清华学子创办的Face++，在做基于人脸的应用开发和平台服务。
　　Face++这个名字也许你还听起来挺陌生，但这个名不见经传的创业公司，都已经合多个我们熟悉的互联网大公司达成了相关技术合作，包括奇虎360、美图秀秀、世纪佳缘等。
　　另外，Face++还曾获黑马大赛的总冠军，并2012年获得联想之星的天使投资，2013年初又获得创新工场的A轮融资，融资规模约为百万美元。那么，他们是怎么的呢?
　　B2B模式小有盈利 度过初创期
　　成立后不久，由于在人脸识别领域的技术，Face++相继与互联网公司相继达成技术服务的合作，帮助这些企业实现在人脸识别领域的技术支撑。
　　Face++为美图秀秀、美颜相机App提供诸如：人脸检测、人脸追踪、关键测技术，可精准定位人脸中需要美化的位置，实现精准自动人脸美化，但这些仅是人脸识别的初级阶段。
　　在稍高级的应用阶段&&搜索领域，Face++所做的人脸识别有两个实际案例。
　　一个是世纪佳缘，用户可根据自己对另一半长相的需求去搜索相似外貌的用户，当然这个搜索需要在数据库中进行，可以是世纪佳缘的数据库、未来可以是社交网络上的数据库、更可以是在通用搜索引擎中。
　　第二个就是，Face++与360搜索达成了合作，在360的图片搜索中使用到相关的技术，不过目前还没看到360搜索推出&以图搜图&的类似功能。
　　一个初创公司，能帮许多成熟企业去做技术支撑，这源于他们本身过硬的技术水平。同时，他们又是非常幸运地，因为这意味着在创业初期，他们暂时摆脱了盈利的压力。
　　印奇称，他们这个30人的团队已经盈利了，已经于11月初搬离了在创新工场的工位，关村的一家写字楼开始独立门户。
　　但是，年轻的他们并不满足于只在背后服务，而准备把技术的触角伸到前端，更靠近用户。
　　基于此，Face++渐渐开放了云服务技术平台，通过提供云端API、SDK，免费将他们的人脸识别中比较基层的技术开放给广大的开发者。目前，开发者的数量已经超过一万名。通过广大开发者来设计应用，远比几家公司独立开发，更能推动人脸识别技术的应用普及。
　　另外，Face++也希望能更靠近普通用户。所以，Face++推出了自主研发的App&云脸应用锁&。
　　借解锁小应用 初涉安全领域
　　Face++在10月份推出的这款App&云脸应用锁&。
　　只要首次它时，扫描一下人脸和设置一下备用密码，就可以将需要加密的应用添加到需要保护的应用程序中。这样打开加密的应用时，就要事先经过一个人脸识别的监测，才能成功打开此应用。非常适合于图片、信息、支付软件拥有私密信息较高的应用程序当中。目前，云脸应用锁只推出了安卓版本。
　　网易科技下验后发现，只要在静态环境下，特别是与预先设置的图片环境(如灯光、拍摄角度等)相似的环境下，云脸应用锁都可以达到&秒开锁&的程度。不过，如果在晃动的车上或者光线不同的情况下，多数则需要手动输入密码来解锁。
　　显然，现在基于人脸识别的应用都还太基础，&小功能&只是让人觉得新奇，却完全不能颠覆一种生活方式。那么Face++做这些的意义何在呢?
　　Face++的联合创始人印奇称，这只是Face++在安全领域的一个小尝试，现在虽然只是一个小功能，未来却可能成为一种重要的，比输入密码和指纹更安全的保护信息的手段。
　　在这个小应用上，Face++除了积累技术外，也可以打造公司的品牌。
　　另外，Face++还可以通过这个人脸识别的小应用真正接触到用户，实现从技术服务提供商向互联网产品公司的转型。
　　创业团队
　　Face++是旷视科技公司旗下的人脸识别云服务平台，2012年获得联想之星的天使投资，2013年初又获得创新工场的A轮融资，融资规模约为百万美元。
　　这家公司成立于2011年，印奇和他的两个清华校友小伙伴唐文斌和杨沐，是Face++的三位联合创始人，他们创办公司时上大学。
　　创业初期，Face++本来想做一款结合人脸识别的体感游戏，2012年，他们推出了一款游戏&Crows Coming&(《乌鸦来了》)。玩家通过摇晃头部控制游戏里的稻草人，而稻草人的任务则是拦截从天 而降偷食的乌鸦。这款游戏最高曾冲到中国区App Store的排行榜前五名。
　　后来，由于做游戏的经验不足和对基础知识的追求，Face++决定把注意力专注在人脸识别的底层技术完善上来。
　　这是一个&87后&的创业团队，年轻的印奇是1988年出生，而创始团队的其他两位，也分别是87年和89年次。虽然年轻，但印奇的履历颇为丰富，他曾在任研究员，跟随一位教授专注于人脸识别的相关研究。2011年他赴美国哥伦比亚大学攻读博士学位，主要研究方向是新型3D相机设计。回国后，印奇重新到Face++的团队中来，继续专注到人脸识别技术上来。
　　Face++ 目前团队在 30 人左右，除了几名来自清华的校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。
　　投资人点评
　　王童 北软天使管理合伙人、天使投资人
　　人脸识别技术是识别技术中的一个重要的方向，技术相对较高。目前市场上竞争者有一些，但都属于早期阶段，都具有先发优势。 这个领域由于应用场景比较广阔，比如基于人的搜索、社交网络的基础架构、基于大数据的精准营销等领域，所以互联网巨头都会考虑进入。目前百度已经开始研发并推出应用，相信其他巨头也会跟进。 所以对这个早期项目来讲，快速发展是其生存的必要条件。发展包括三个方面的可能性： 技术平台的不断进步，始终保持住技术门槛; 应用生态链的拓展，团结可团结的力量;自行研发和运营大的应用。 建议加强前两项，弱化第三项。早期团队需专注，且技术团队的基因转化为市场运营会有很大的。
　　刘维 联想之星执行董事
　　FACE++ 是联想之星近50个已投项目中最有天使色彩的：投资时还没有公司，创始团队还都是清华的在校研究生，当时想做的事情还是头部控制的体感游戏。 但我们对这个项目非常看好：人脸识别是一个听上去很传统的领域，但随着移动设备、云端计算能力的普及和识别的大突破，开始真正进入了临爆点，过不了几年，人脸登录、人脸搜索都将成为现实，届时人脸将是最自然、信息量最大的入口，手机也好，新一代的眼镜、、智能城市也好，有广阔的应用场景。前景固然美好，人脸领域的竞争却是全球化的，世界级的团队都在比拼。 投资一年多来，FACE++的团队没有让我失望，但更大的挑战和更大的机遇都还在等着他们，真心希望他们的技术早日成熟，让帐号更安全，商业更智能，丢失的孩子再也不难找回来。
关键字：&&
编辑：鲁迪 引用地址：
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来源： 编辑：中商情报网
由三个“85后”清华学子创办的Face++，在做基于人脸识别的应用开发和平台服务。
Face++这个名字也许你还听起来挺陌生，但这个名不见经传的创业公司，都已经合多个我们熟悉的大公司达成了相关技术合作，包括奇虎360、美图秀秀、世纪佳缘等。
另外，Face++还曾获黑马大赛的总冠军，并2012年获得联想之星的天使，2013年初又获得的A轮融资，融资规模约为百万美元。那么，他们是怎么做到的呢？
B2B模式小有盈利度过初创艰难期
成立后不久，由于在人脸识别领域的技术优势，Face++相继与多家互联网公司相继达成技术服务的合作，帮助这些企业实现在人脸识别领域的技术支撑。
Face++为美图秀秀、美颜相机App提供诸如：人脸、人脸追踪、关键点检测技术，可精准定位人脸中需要美化的位置，实现精准自动人脸美化，但这些仅是人脸识别的初级阶段。
在稍高级的应用阶段——搜索领域，Face++所做的人脸识别有两个实际案例。
一个是世纪佳缘，用户可根据自己对另一半长相的需求去搜索相似外貌的用户，当然这个搜索需要在数据库中进行，可以是世纪佳缘的数据库、未来可以是社交网络上的数据库、更可以是在通用搜索引擎中。
第二个就是，Face++与360搜索达成了合作，在360的图片搜索中使用到相关的技术，不过目前还没看到360搜索推出“以图搜图”的类似功能。
一个初创公司，能帮许多成熟企业去做技术支撑，这源于他们本身过硬的技术水平。同时，他们又是非常幸运地，因为这意味着在创业初期，他们暂时摆脱了盈利的压力。
印奇称，他们这个30人的团队已经盈利了，已经于11月初搬离了在创新工场的工位，在中关村的一家写字楼开始独立门户。
但是，年轻的他们并不满足于只在背后服务，而准备把技术的触角伸到前端，更靠近用户。
基于此，Face++渐渐开放了云服务技术平台，通过提供云端API、离线SDK，免费将他们的人脸识别中比较基层的技术开放给广大的开发者。目前，开发者的数量已经超过一万名。通过广大开发者来设计应用，远比几家公司独立开发，更能推动人脸识别技术的应用普及。
另外，Face++也希望能更靠近普通用户。所以，Face++推出了自主研发的App“云脸应用”。
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山东省东......旷世CEO印奇：Face++已为世界上1亿人刷了脸_网易科技
旷世CEO印奇：Face++已为世界上1亿人刷了脸
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网易科技讯 4月28日消息，一年一度的GMIC大会于今日开幕，在下午的全球智能机器人大会上，旷世科技CEO印奇发表了演讲，印奇称，人工智能是从逻辑智能到感知智能，再到认知智能的一个发展过程，其中，感知智能到认知智能之间还可以分为交互智能、博弈智能、静默智能（视觉理解）等方面。印奇认为，未来人工智能的商业的演进，需要依靠数据智能和网络协同的联合。印奇承认，目前情况来看，在人工智能技术平台、商业落地、数据循环三个阶段都做到的只有谷歌一家。而旷世Face++则主要利用人脸识别技术提供Smart ID，目前已为世界上1亿人刷了脸。（小羿）以下为演讲实录：印奇：在2015年是人工智能特别重要的一年，在这一年当中，我们用一个小时候的故事跟大家讲一讲小时候的感受。我不知道大家知不知道这位是谁？这位是中国刚刚成立的时候一位非常著名的数学家叫陈景润，我跟陈景润有什么故事呢？我小学六年级的时候看到一个问题，任一大于2的偶数可以写成两个质数之和。我非常高兴的跟我的老师希望说能把我的东西登在报纸上，当然最后的结果大家知道。2015年我看到类似这样的感觉，在中国20年的时间里面，有非常多的可见科学家在解决哥德巴赫的猜想。这是未来的方向，这也是泡沫化最快的一个方向，在过去的一年当中，概念的炒作等等，这都代表一个大的信号，人工智能真的要来了。我们公司自己觉得真正做一家深度学习的公司，我们总结了三段论，第一，作为一家人工智能核心技术公司，你要有自己的技术平台，同时你应该尽早的明确选择一个商业落地的方向，尽快的形成数据循环。在这步人工智能大潮中，无论我们做技术的人怎么说，但是一个确实不可否认，技术的门槛在变低，当技术门槛变得越来越大众化的时候，如果没有商业落地，今天你能做的事情，半年后一定会有人做你同样的事情。所以这就要求一个人工智能公司真正把这三个阶段走完。我们在全世界范围内觉得只有一家公司。其实搜索引擎就是最广义的体现。在过去的4年半里，我们基本上就做了一件事情，我们希望把这个循环走完。我们认为初步走到死0.8%，如果以1为单位的话。我们认为人脸识别是最重要的一项技术，因为它最通用，而且能打通线上线下。我们说人脸识别是一个核心技术，所以我们除了人脸识别也包括更多的识别，包括生物特征的识别。我们叫旷视Face++为世界上一亿人刷了脸。我们中信银行是作为一个传统的大型的金融机构的代表，万科是我们在线下化的体验，未来我们会实现一个智能园区。无论你是线上的账号，还是线下的一张卡，或者一个智能门禁，最后可能都是虚拟化变成一个大的入口。
我们列举了一下我们正在服务的客户，在我们刚刚提到的几个领域里面，最重要的客户里面，我们有非常高的占有率。在线上我们希望实现移动端在线下实现的FaceID·com。明年如果我能来的话，我会介绍我们第二段和第三段。今天我就不展开了。今天我讲两个人，第一个人叫安迪·鲁宾，他创立的安卓系统，他是一个狂热的人工智能的粉丝，他一生在做人工智能，通过人工智能带动了安卓和移动互联网的兴起。第二个是Willow &Garage，他们可能用了3、40年的时间做人工智能，人工智能真正能到远方的前提条件，是需要一帮真正有情怀，而且能够把事业从梦想变成造福大家的一项事业。谢谢大家！
本文来源：网易科技报道
责任编辑：丁钰明_NT2591
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& & & Face&#43;&#43;所有的API接口都是使用POST请求进行调用的，但是C&#43;&#43;下的POST调用需要libcurl相关的库，并且要进行复杂的编译工作，代码量也非常大。因此使用python来完成相关的编程工作能够大大的简化代码以便于理解，并且树莓派也是支持python的编译器的。
一、face&#43;&#43;的注册与配置
& 首先登入face&#43;&#43;的官方网站
点击右上角的注册按钮进入注册界面，按步骤完成注册信息填写并进行邮箱验证
& 在概览界面可以看到快速开始栏，点击“填写开发者资料”完善相关资料。之后按步骤进行API Key的创建，这是非常关键的一步。
& 其中类型一定要填写试用，只有创建试用API Key才能使用 API 免费服务，并且一个用户只能有一个免费API Key。免费服务是有一些限制的：
并发数有上限且不保证并发：由于资源有限，在调用繁忙的情况下，请求有可能会受到并发限制，因此出现并发错误时要重新调用。Face 存储有上限：每个用户使用免费服务只能创建 1000个 FaceSet，总计最多存储 100 万个人脸。一个用户只能有一个 API Key 使用免费服务，而且该 API Key 不能转为正式 API Key。SDK 不提供免费使用或免费测试。
& & & &之后在应用管理-API Key界面就可以看到两个非常关键的参数，API Key和API Secret，在所有的POST调用当中均需要这两个参数。
&二、安装python的OpenCV库
& & & 由于Python在window下的安装非常简单，故不再赘述。安装的版本会影响opencv库的安装。Opencv2.4.9只支持python2.7的版本，我这里使用的是2.7.11的版本。Opencv3则支持python3.0以上的版本。
& & & 首先解压Opencv并在…\opencv\opencv\build\python\2.7\x86目录下找到cv2.pyd
& & & &将cv2.pyd复制到python库目录下，路径如图所示，需要根据python2.7的安装路劲自行寻找。
& & & &此时还缺少一个numpy依赖包，这是Opencv库所需要的。在其官网选择适合python2.7的安装包进行下载安装，如果你的python安装路径是默认的，只需要一直点下一步，如果不是默认路径需要设置自定义的安装路径。
& & & &这些工作完成之后在python IDE中输入：import&cv2，如果没有报错，则python的Opencv库已经配置正确并可以使用了。
三、安装python 的requests库
requests是的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类&#20284;
下载地址：
将下载后的文件解压至python2.7根目录后，按win&#43;R在运行中输入CMD启动命令行，切换至解压的文件目录下，运行python setup.py install进行安装。
之后在python IDE中输入：import&requests，检验requests库是否配置成功
一、人脸识别模块
& 调用者提供图片文件或者图片URL，进行人脸检测和人脸分析。识别出的人脸会给出face_token，用于后续的人脸比对等操作。请注意，只对人脸包围盒面积最大的5个人脸进行分析，其他人脸可以使用Face Analyze API进行分析。如果您需要使用检测出的人脸于后续操作，建议将对应face_token添加到FaceSet中。如果一个face_token连续72小时没有存放在任意FaceSet中，则该face_token将会失效。如果对同一张图片进行多次人脸检测，同一个人脸得到的face_token是不同的。
实现所需要的python代码:
#coding=utf8
import cv2
import requests
import json
url = 'https://api-/facepp/v3/detect'
files = {'image_file':open('2.jpg', 'rb')}
payload = {'api_key': 'wRtmsh3Df9e6UnzKfoTQQl1YUwCrgIjG',
'api_secret': '04wlI86pykQAssFEAeVS0QTZgMb5gEW',
'return_landmark': 0,
'return_attributes':'gender,age,glass'}
r = requests.post(url,files=files,data=payload)
data=json.loads(r.text)
print r.text
width = data['faces'][0]['face_rectangle']['width']
top = data['faces'][0]['face_rectangle']['top']
height = data['faces'][0]['face_rectangle']['height']
left = data['faces'][0]['face_rectangle']['left']
img = cv2.imread(&2.jpg&)
vis = img.copy()
cv2.rectangle(vis, (left, top), (left+width, top+height),(0, 255, 0), 2)
cv2.imshow(&Image&, vis)
cv2.waitKey (0)
运行得到的结果：返回的JSON字符串：
经过&#26684;式化之后可以得到：
&image_id&: &fr/Jyp4W2/9vg1dTeG6V+A==&,
&request_id&: &,e513b545-1ee2-40ff-b5de-46fe230c023c&,
&time_used&: 314,
&faces&: [
&attributes&: {
&gender&: {
&value&: &Male&
&value&: 20
&glass&: {
&value&: &Normal&
&face_rectangle&: {
&width&: 165,
&top&: 149,
&left&: 98,
&height&: 165
&face_token&: &aed9bd2e981bbcbe8be440&
根据返回的脸部矩形框的参数我们可以在原图片上绘制矩形框：
& 从上图系统还能够返回性别，大致年龄和是否戴&#30524;镜等信息。其中上边比较重要的参数是face_token，这是后续进行人脸搜索比较的唯一标识。在上述的程序中有两个比较关键的地方：1.文件类型参数的传入必须是二进制文件，使用打开函数的参数是‘rb’2.返回的JSON字符串必须转换成python能够访问的字典列表套嵌结构，这样才能够正确的访问其中的参数。
二、人脸集合建立模块
创建一个人脸的集合FaceSet，用于存储人脸标识face_token。一个FaceSet能够存储1,000个face_token。
实现所需要的python代码：
#coding=utf8
import requests
url = 'https://api-/facepp/v3/faceset/create'
payload = {'api_key': 'wRtmsh3Df9e6UnzKfoTQQl1YUwCrgIjG',
'api_secret': '04wlI86pykQAssFEAeVS0QTZgMb5gEW',
'display_name':'Dorm_1014',
'outer_id':'dorm',
'face_tokens':'c116a106c02f6ffdfb5def'
r = requests.post(url,data=payload)
print r.text
& 当人脸集合建立之后就可以用来储存人脸标识了，建立成功返回的标识是faceset_token，这个参数在人脸的添加、删除、更新上有很大用处。
三、人脸搜索对比
& 在Faceset中找出与目标人脸最相&#20284;的一张或多张人脸。支持传入face_token或者直接传入图片进行人脸搜索。使用图片进行比对时会选取图片中检测到人脸尺寸最大的一个人脸。
实现所需要的python代码：
#coding=utf8
import cv2
import cv2.cv as cv
import requests
import json
capture = cv.CaptureFromCAM(0)
while True:
img = cv.QueryFrame(capture)
cv.ShowImage(&camera&,img)
key = cv.WaitKey(10)
if key == 27:
if key == ord(' '):
filename = &face.jpg&
cv.SaveImage(filename,img)
print &图片截取成功&
del(capture)
cv.DestroyWindow(&camera&)
url = 'https://api-/facepp/v3/search'
payload = {'api_key': 'wRtmsh3Df9e6UnzKfoTQQl1YUwCrgIjG',
'api_secret': '04wlI86pykQAssFEAeVS0QTZgMb5gEW',
'faceset_token':'7d72d340ec806deb9dbb',
files = {'image_file':open('face.jpg', 'rb')}
r = requests.post(url,files=files,data=payload)
data=json.loads(r.text)
print r.text
if data[&results&][0][&face_token&] == &cf12f3aef525a290faa94b& and data[&results&][0][&confidence&]&=data[&thresholds&][&1e-5&]:
print'\n东121014刘伟'
elif data[&results&][0][&face_token&] == &c116a106c02f6ffdfb5def&and data[&results&][0][&confidence&]&=data[&thresholds&][&1e-5&]:
print'\n东121014葛炳为'
print '\n不是我们宿舍的成员'
& 首先调用电脑摄像头获取视频图像，按空&#26684;键截图，成功会有提示。截图成功之后按ESC退出摄像头，将人脸图片上传至云端进行对比并返回结果。将其移植到嵌入式系统上就是用树莓派连接USB摄像头采集图像并在显示屏上显示，按键截取人脸上传云端比对返回结果，如果结果正确则打开电磁锁，结果不正确将会记录下开门者的面部信息记录。由于不能对宿舍门进行改造，机械结构和门锁装置目前不考虑实现。只实现识别功能。由于我在faceset：dorm121014中只放置了两个人脸作为实例，目前只能判定这两人属于该宿舍。
这是从摄像头截取到的人像：
API接口返回的数据：
这里已经正确的判断出我是属于这个宿舍的人。
如果换一个并不在faceset中的人重新进行验证，那么会有不同的结果。
&重新从摄像头截取图像：
得到如下的返回：
关于如何进行人脸的对比，原理如下，在之前的人脸检测中我们得到了不同人脸的face_token并把他们放在了一个人脸集合中。在调用search API之后会返回一组JSON字符串，在&#26684;式话之后得到：
&image_id&: &gaYm7xFYIIbKovs+/VzGPw==&,
&faces&: [
&face_rectangle&: {
&width&: 200,
&top&: 252,
&left&: 140,
&height&: 200
&face_token&: &37b00c249a6e606e86e923a4ea31be66&
&time_used&: 511,
&thresholds&: {
&1e-3&: 65.3,
&1e-5&: 76.5,
&1e-4&: 71.8
&request_id&: &,2--963dc47080f4&,
&results&: [
&confidence&: 48.713,
&user_id&: &&,
&face_token&: &c116a106c02f6ffdfb5def&
其中thresholds和face_token就是人脸检测需要的关键参数，返回的结果中会返回当前人脸的信息，以及在faceset中与之最相&#20284;的一张人脸的信息，以及相&#20284;的置信度和阈&#20540;。通过判断当前人脸的的face_token能够进行身份识别，之后在置信度大于十万分之一误识率的情况下才可以认定是属于该宿舍的成员。因为人与人或多或少总会有些相&#20284;，只有在满足置信度的条件下才能相对准确的判断。
四、关于系统的进一步分析
& & & 虽然人脸识别在广义上并没有问题，但是如果应用于门禁上需要很高的安全系数。如果有人使用照片来开门的是很大的安全隐患。因此如何让系统明白到底站在它面前的是图片还是一个真实的人是至关重要的。考虑到硬件组件和实现的难度，这里只提出解决的方案。
1.face&#43;&#43;的人脸识别能够识别人脸的姿态，因此在每次验证之前告诉开门者做出随机的头部姿态的调节方式，并根据返回的姿态参数进行验证，但姿态参数和上述验证都满足的情况下才能认定身份的有效性。但是很多情况下由于光线或者开门者的动作达不到要求而导致一定的误判。
2.使用双目摄像头经过处理之后获得景深信息，照片和真人的景深信息有着明显的差异，能够相对准确的判断出在系统前的到底是真人还是图片。但该方式要增加比较大的成本。
五、参考文献
[1]旷视API文档.cn/service/face/intro
[2]python菜鸟教程/python/python-tutorial.html
[3]requests快速上手http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html
[4]c&#43;&#43;中face&#43;&#43;API的调用http://blog.csdn.net/hei_ya/article/details/
[5]使用 OpenCV与Face&#43;&#43;实现人脸解锁/84666/
[6]使用Python解析JSON数据的基本方法http://www.jb51.net/article/73450.htm
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使用 OpenCV 与 Face++ 实现人脸解锁
&#183;&#160;实践项目&#160;&#183;&#160;OpenCV
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基于 树莓派＆opencv&face++开发考勤机（一）
简述：这是我大创内容的一部分。年前用opencv+qt实现了一个人脸识别的考勤机，但效果不理想，不说你也明白为什么。于是开始尝试利用fa...
转载：/archives/10933
OpenFace – Free and open source face recognition w...
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