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威尔考勤系统不仅限于基本的上下班考勤，对于企业的规范化管理更是至关重要。通过该系统的约束，可彻底改变人性的懒惰、上班拖沓等现象，让员工养成优秀的习惯，将更好的状态带入 工作中去，提升工作效率。 系统支持跨地域管理，实现各分支机构独立管理，总部统一核查。
监测人脸识别系统把员工的人脸录进系统，在这个整体的基础上做联动联防，大数据分析，再根据设置的规则进行提前预警，比如某个人或某个部门的人不应该出现在某个区域内，则在这个区域内，某个人或某个部门的人就相当于黑名单了，只要一出现就会预警提示。也可以设置一部分人在某个区域内出现的频率，一天或一个月出现的次数高于设置值就预警提示。
人脸识别系统的技术原理是以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。用人脸识别会议签到系统正是应用先进的面部自动识别技术来实现与会人员的自主签到，智能化办公，提高办事效率，增加与会人员身份准确定位，从而大大提高了会前会务组织、会中会议签到和会后数据查询统计速度，并节省经费。迎宾机系统会议签到应用方案是现代会议管理中的一项重要环节，会议签到流程一改传统签到的弊端，与会人员只需从摄像机前走过，利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，即时完成到会签到，还能有效识别假冒人员，同时，能即时统计、打印出到会人员名单。缩短到会人员签到时间，减轻工作人员与会人数统计强度，统计数准确、快捷。3系统设计3.1系统结构本方案可应用于各种企事业单位和会议中心，用于与会人员的签到管理，主要由摄像机、显示设备、人脸识别分析盒、管理客户端组成。在会议室入口签到处安装一台网络摄像机，通过交换机将采集图像传输到迎宾主机，主机可通过串口数据线连接会议室门禁系统，以识别结果通过串口信息来控制门禁打开，有效防止会议无关人员进入，同时连接到显示设备上，在显示器上实时显示识别结果，以及设置的欢迎致辞或提示信息，或用于会议宣传内容播放等。以上设备通过局域网内的客户端进行管理和配置信息的下发，在客户端可进行人脸识别库的建立，会议签到统计等功能。系统拓扑如下：
写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。
姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。
计算机人脸识别是一个复杂和困难的问题，其原因是：（1）人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；（2）所有人的人脸结构高度相似，而人脸的图像又受年龄和成像条件的影响，这使得同一人在不同条件下的差别可能比不同的人在相同条件下的差别还要大。因此，人脸识别技术实用化所需解决的重要问题是研究能在上述变化条件下可靠工作的人脸识别技术，即鲁棒的人脸识别技术。实现鲁棒的人脸识别涉及人脸检测、特征检测、人脸描述、建模、识别等技术，而其中最关键的是特征检测。基于上述理解，本论文以鲁棒的人脸识别为目标，以人脸特征检测为重点进行了相关的研究，并取得了如下创新性成果：1、提出多线索自适应人脸特征检测方法，将多种人脸线索通过导引、校验、纠错等方式相融合，实现了在姿态、背景和光照变化的情况下人脸特征的可靠检测。与现有典型的特征检测方法相比，正确率和适应性有显著提高（对于姿态变化的情况，正确率提高10%左右），从而使人脸特征检测技术达到实用阶段。2、提出图像分析和运动分析相结合的交叉验证方法，实现了活动图像人脸特征检测中的自动纠错和特征估计机制，从而使视频中人脸特征自动检测的正确率达到98%以上，为基于... It is difficult to implement the face recognition mechanism using computers for several reasons. First, human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces, which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly, faces of different persons have the similar structure. On the other side, the face images are greatly dependent on ages and photography conditions. This results that the difference between two face images of two different persons taken under the same photography co...
姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧，如 DeepFakes 可以实现视频换脸，且逼真程度很高，有时人类都无法分辨真伪。为此，本研究提出了一种检测人脸伪造图像的新方法以及包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值的数据集。本研究使用该数据集，采用额外的人脸区域特定领域知识，改善了人脸图像伪造检测的准确率。现在，操纵视觉内容已经很普遍，也是数字社会中最重要的话题之一。比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。首先，人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域，而它正是这些编辑方法的基础。其次，人脸在人类沟通中起核心作用，因为人脸可以强调某个信息，甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵（facial manipulation）方法分为两类：面部表情操纵和面部身份操纵（见图 2）。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件，将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。图 2：人脸数字化的发展是现代人脸图像编辑工具的基础。这些编辑工具分为两类：身份修改和表情修改。除了使用 Photoshop 等工具手动编辑人脸以外，近年来出现了很多自动化方法。最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸（face swapping）。这些技术流行的根源在于其轻量级特性，方便在手机上运行。facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸，从而改变一个人的表情。身份操纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同，身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。因此，这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用，这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸，但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行，但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练，这非常耗时。本研究展示了一种方法，可以自动、可靠地检测出此类人脸操纵，且性能大幅超过人类观察者。研究者利用深度学习的近期进展，即使用卷积神经网络（CNN）学习极强图像特征的能力。研究者以监督学习的方式训练了一个神经网络，可以解决人脸伪造检测的问题。为了以监督的方式学习并评估人类观察者的表现，研究者基于 Face2Face、FaceSwap 和 DeepFakes 生成了一个大规模人脸操纵数据集。本文贡献如下：使用特定领域知识的当前最先进人脸伪造检测技术。新型人脸伪造图像数据集，包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值，以保证监督学习。进行了用户调查，以评估所用人脸操纵方法的有效性，以及人类观察者在不同视频质量情况下检测伪造图像的能力。论文：FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images论文链接：摘要：合成图像生成和操纵的快速发展引起人们对其社会影响的巨大担忧。这会导致人们丧失对数字内容的信任，也可能会加剧虚假信息的传播和假新闻的捏造，从而带来更大的伤害。在本文中，我们检查了当前最先进人脸图像操纵技术结果的逼真程度，以及检测它们的困难性——不管是自动检测还是人工检测。具体来说，我们聚焦于 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 这几种最具代表性的人脸操纵方法。我们为每种方法各创建了超过50万张操纵过的图像。由此产生的公开数据集至少比其它同类数据集大了一个数量级，它使我们能够以监督的方式训练数据驱动的伪造图像检测器。我们证明了使用额外的特定领域知识可以改善伪造检测方法，使其准确性达到前所未有的高度，即使在强压缩的情况下同样如此。通过一系列深入实验，我们量化了经典方法、新型深度学习方法和人类观察者之间的性能差异。3 数据集本文的核心贡献之一是 FaceForensics 数据集。这个新的大规模数据集使我们能够以监督的方式训练当前最佳的人脸图像伪造检测器。为此，我们将三种当前最先进的自动人脸操纵方法应用到 1000 个原始真实视频上（这些视频均是从网上下载的）。表 1：FaceForensics 数据集中每一种方法相关图像的数量，包括训练、验证和测试数据集中的图像数量图 4：FaceForensics 数据集统计数据。VGA 表示视频分辨率为 480p，HD 表示 720p，FHD 表示 1080p。c 中 x 轴表示给定像素高度，y 轴表示序列数。4 伪造检测我们将伪造检测视为被操纵视频每一帧的二分类问题。下面是人工和自动伪造检测的结果。对于所有的实验，我们将数据集分成固定的训练、验证和测试集，分别包含 720、140 和 140 个视频。所有评估结果都是基于测试集中的视频报告的。图 6：143 个参与用户的伪造检测结果。准确率取决于视频质量，视频质量差则准确率会下降。原始视频上的检测准确率为 72%，高质量视频上的准确率为 71%，低质量视频上的准确率只有 61%。4.2 自动伪造检测方法图 5：本文提出的特定领域伪造检测流程：先用一种稳健的人脸追踪方法处理输入图像，然后利用特定领域信息提取图像中被脸部覆盖的区域，将该区域输送至一个训练好的分类网络，最后该网络的输出即是图像真伪的最终结果。图 7：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），所有使用架构在不同操纵方法上的二分类检测准确率。这些架构在不同的操纵方法上独立训练。图 8：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），本文提出检测器的所有变体在不同操纵方法上的二分类检测准确率。除了最右侧分类器使用完整图像作为输入，这些架构都使用人脸追踪器的追踪信息在完整数据集上训练。图 9：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），本文提出检测器的所有变体在不同操纵方法上的平均二分类检测准确率。除了最右侧分类器使用完整图像作为输入，这些方法都使用人脸追踪器的追踪信息在完整数据集上训练。图 10：本文提出的方法使用 XceptionNet 的检测性能依赖于训练语料库的大小。尤其是，低质量视频数据需要较大型的数据集
使用ai软件提取不到人脸你的4.psd这个图被你移动过，链接进AI的图是不能随便移动的，不然AI就找着了！修复的方法就只能找到这个文件然后放回原来的地方，否则只能重做！建议你以后做这样的图，考虑直接用AI打开，然后复制进去使用，不要链接，否则链接一丢失就很麻烦了
人脸识别的原理是使用者首先需要采集自己的人脸特征信息，在应用的过程中，使用摄像头获取当前人物的面相特征。最后将当前捕获到的人像特征与之前存储的人脸数据档案进行对比。人脸识别技术经历了20多年的发展历史，从最初的2D识别到现在的3D识别，识别精度达到了99%以上，未来以3D是主流，而且会是融合方案，就是为了提高识别的精准度和应用场景，他会同时用多个摄像头。人脸识别主要是靠硬件进步+AI来推动，在硬件方面主要是这几种：1、3D结构光：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。3D结构光的好处就是精准度高，但是有个bug就是，对距离有要求，要隔得近才能识别，大家可以试试自己手机的识别距离，所以适合做前置摄像头。2、TOF是飞行时间(Time of Flight)技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。