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摄像头硬件选型无特殊要求,分辨率建议720p以上,更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异。 暂不适用夜间红外监控图片 ,后续会考虑扩展。 注:接口返回的属性信息包括人体的遮挡、截断情况,在应用时可基于此过滤掉“无效人体”,比如严重遮挡、严重截断的人体。 人体检测的效果示例如下: 非正常人体示例:严重截断 22种属性及其输出项如下,持续扩展更多属性,敬请期待。
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设置所有流程(环节),包括图片注册流程+活体检测识别流程 图片注册流程:仅设置图片注册流程(环节) 识别流程:仅设置识别流程(环节) 图片质量控制: 该设置项对图片的质量等级进行设置,主要有4个等级,参考 API 不控制:不对图片质量进行判断,低质量图片也会被允许 较低:对图片提出较低的质量要求,例如:遮挡0.8、角度30°、光照不要求、模糊度 0.8等 一般:对图片提出一般的质量要求,例如:遮挡
案例故事 核心诉求 1、以往的刷卡、指纹打卡方式都可以轻松代打卡作弊; 2、硬件人脸识别考勤机设备和维护成本高,易用性欠佳; 3、随着移动办公的普及,使用手机app移动签到进行打卡又成为一种主流的打卡方式; 在这样的情况下,如何将移动考勤签到和身份识别结合起来达到管理要求?我们借助百度人脸识别AI,将人脸识别技术集成到自己的app中,很好地解决了这个问题。
摄像头硬件选型无特殊要求,分辨率建议720p以上,更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异。 暂不适用夜间红外监控图片 ,后续会考虑扩展。 注:接口返回的属性信息包括人体的遮挡、截断情况,在应用时可基于此过滤掉“无效人体”,比如严重遮挡、严重截断的人体。 人体检测的效果示例如下: 非正常人体示例:严重截断 22种属性及其输出项如下,持续扩展更多属性,敬请期待。
危险动作识别(小巴版) 识别图像中的行人危险行为类别,当前接口适用于小巴场景的图片。
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 。
1.2.3 OCR身份证识别 身份证图像识别,自动识别身份证相关信息,具体如下所示: 支持对二代居民身份证的关键字段识别 正面:包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号 反面:签发机关、有效期限 识别准确率可达98%以上 1.2.3.1 身份证质量检测 OCR客户端SDK的能力,在完成拍照前,会自动校验拍摄条件,确保拍摄待识别的身份证图片质量合格,具体校验项如下所示: 是否清晰度合适、是否反光
识别功能 范例程序app_tracking还具有识别功能,目前支持文字、物体、人脸属性检测、人脸识别,识别是通过在线调用百度智能云端API实现,若需要识别功能,请先去 百度智能云控制台 注册,每个账号每天有一定的免费调用额度。