而以上场景的几乎所有业务过程,核心可以分为两个步骤: 人脸采集 :人脸识别的前置步骤,即获取到人脸图片,用于对比、识别、属性分析等操作。 人脸分析 :包括人脸图片的加工处理,特征抽取与对比,结果返回等一系列操作,也是通常理解为的人脸识别操作。 要想确保人脸识别的应用效果得到保障,最为核心的一个环节即人脸的获取,即 人脸采集 。
进行接口调用 3.1 接口调用 具体操作如下: (1) 将请求格式改为 “POST” 并填写请求地址(以通用文字识别高精度版为例): https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic (2) 点击 Params,在 key 和 value 中分别输入1个请求参数 key 栏输入: access_token value 栏输入:上一步中获取的的
3.1.2 用户ID定义 用户ID可使用身份证ID、手机号码,或者系统单独定义的ID 3.1.3 模型替换与刷库 特征抽取模型的更换,涉及到要将所有原图重新刷一遍特征值(不同模型的特征值不能通用),所以为了后续的长期维护, 请务必要保留用户采集注册的人脸原图。 3.1.4 底库图片例行更新 如果用户在识别过程中,人脸得分非常高(95分以上),且质量较好,可使用识别过程中的图片,更新用户的底库原图。
使用人脸离线采集SDK+人脸比对/人脸搜索API接口 适用的场景特点 网络条件良好 人脸库量级庞大 需要跨地域同步人脸库 人脸库更新频繁 用户APP产品形态 提示:人脸离线采集SDK具备本地化的人脸检测跟踪、质量校验、人脸采集等功能,与人脸离线识别SDK相比,活体和识别操作使用云端服务完成。
使用产品 手势识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 手势识别为编程带来更多乐趣 价值成果 微码动力将AI手势识别技术与在线编程教育相结合,带来新玩法,学习者通过手势就能控制屏幕中苹果的移动,寓教于乐,给青少年前所未有的体验乐趣。 案例故事 核心诉求 身处互联网时代,计算机编程学习逐渐低龄化,少儿在线编程平台通常将图形化界面及可视化结果结合,给予同学们更直观的体验。
人脸识别:人脸识别技术的泛称,通常指识别图片或视频中的人脸,提取人脸特征值,用于进一步的人脸对比、搜索等业务操作。 人脸检测:分析并定位图片中的人脸及位置,是人脸识别技术的第一步分析内容。 人脸1:1:目标分析人脸与已知身份人脸进行比对,对比两个图片中的人脸的相似度,根据分值判断两张人脸是否为同一人。
而传统录入方式需要用户手动填写,体验十分不好,因此我们想到通过图像文字识别,简化用户的填写过程,并且能够减少信息输错的情况,一方面能提升用户体验,另一方面降低了信息错误概率。 解决方案 加入百度AI卡证识别技术的身份证识别、驾驶证识别,通过上传的证件照片识别出证件信息,减少信息输错的情况,提升用户体验。
解决方案 接入百度OCR身份证混贴识别,针对身份证正反面在同一张图片上的场景,可自动检测与识别图片中身份证正反面所有字段。显著解放企业招聘人力。 操作流程: 第1步:点击“身份证导入”; 第2步:同时拍摄/上传多张身份证正反面照片; 第3步:OCR结构化录入员工身份证信息; 第4步:核验完成后,完成信息录入。
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