1.3.4 人脸1:N搜索 将需要识别的人脸图片集注册到本地人脸库中,当有用户需要识别身份时,从视频流中实时采集人脸图片,与人脸库中的人脸集合对比,得到搜索结果。如果需要为无人看守,则需要配备活体检测保障业务真实性和安全性。
电动车识别算子 电动车识别算子 识别图片中电动车(二轮车和三轮车)的类别和位置; 请求Url POST /v1/electric/model/detect HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 image_base64 必选 String 图片base64编码,iamge_base64和image_url二选一即可,优先使用image_base64 image_url 必选
1.3.4 人脸1:N搜索 将需要识别的人脸图片集注册到本地人脸库中,当有用户需要识别身份时,从视频流中实时采集人脸图片,与人脸库中的人脸集合对比,得到搜索结果。如果需要为无人看守,则需要配备活体检测保障业务真实性和安全性。
使现有的人脸识别方案面临着巨大的安全挑战。 为提升人脸识别的安全性,保障客户的业务安全,便于客户在静默活体、动作活体、炫瞳活体多种活体验证方式中灵活切换,人脸实名认证产品团队与百度安全实验室联合推出 人脸实名认证APP方案 ,在人脸登录、注册等环境加入层层保障,为您的业务保驾护航。
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。
可直接上传图片;也可将图片打包成zip压缩包上传;还可先将图片上传到其他网络地址(例如:百度网盘),然后拷贝链接上传。 数据标注 抽烟识别模型输出的信息是图片中是否有抽烟行为,以及烟头具体出现的位置,对应物体检测任务。因此,需选择图像-物体检测标注模板,并使用矩形框对烟头进行标注。如下图: 模型训练 选择任务类型并创建模型 抽烟识别对应物体检测模型,因此需选择物体检测任务类型。
待识别的图片中,存在多张人脸的情况下,支持在一个人脸库中,一次请求,同时返回图片中所有人脸的识别结果。
待识别的图片中,存在多张人脸的情况下,支持在一个人脸库中,一次请求,同时返回图片中所有人脸的识别结果。
示例工程中包含: 图片与图片的比对:两张人脸图片的1:1对比,并返回相似度分值。 图片与视频流比对:一张预设的人脸图片,和摄像头实时采集的符合条件的人脸图片进行对比。 离线1:N搜索 本地数据库中保留所有人脸特征值(如需要保留原图,可根据业务需要自行修改工程)。 视频流采集的人脸在人脸库中搜索:视频流中实时采集人脸,并与人脸库中预设的人脸库进行一一对比,返回相似度最高的user及对应分值。
危险行为识别算子 危险行为识别算子 识别图像中的行人危险行为类别; 当前接口仅适用于单人、双人场景,多人场景的图片,识别效果欠佳,可能会识别成双人场景。后续会支持多人场景,并增加更多类型的行为。