城市公共交通 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
离线识别SDK ，如需要采集照片和身份证芯片照对比，请使用【证件照模式】 2.2.5 业务关联构建 录入人脸后，需要与系统中已有的账号ID进行关联，并先进行业务数据库构建，此时需要储存的原始数据包括： 人脸数据（保留原图，便于后续更新模型时刷库） 人脸-ID的关联映射表 ID-支付账户-支付信息的关联映射表 上述两表做关联 2.2 前端设备模块 在闸机、核验卡口等身份核验的关键位置，需要布设人脸核验设备
功能介绍 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
离线1：1对比 提供本地化的1：1人脸对比功能，高鲁棒性算法，可对应各种姿态、肤色、光照等场景，可有效应用于人证比对、身份核验等场景。 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）。
车辆对比算子 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
车辆对比算子 车辆比对算子 输入两张车辆图片，比对两张图片中车辆的相似度，并返回相似度分值，范围0~1； 请求Url POST /v1/car/model/match HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 model1 必选 Object 第一张车辆图片 +image_base64 必选 String 图片base64编码，iamge_base64和image_url二选一即可
建表最佳实践 - 云数据库FusionDB | 百度智能云文档
具体生产场景可以结合业务场景做一些对比测试，如果访问是I/O瓶颈可以采用压缩存储，使用CPU来换I/O，并可以测试不同的压缩算法和级别以获得最满意的压缩选项。列压缩的压缩率比行压缩的更好，但应与表尺寸一并考虑。 对于大表来说，采用压缩存储，既节省空间也节省IO资源。长远来看还可降低阵列卡和磁盘的故障率。 只有AOT表才能使用使用表压缩，Heap不能使用压缩。
概览 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
对比识别：1：1对比主要是判断「你是你」，用于核实身份的真实性；1：N搜索主要判断「你是谁」，用于明确身份的具体所属。 活体检测 活体基础原理 RGB可见光活体：主要基于图片破绽，判断目标对象是否为活体。例如图像中的屏幕反光、成像畸形等，最主要的应用情形为屏幕的二次翻拍等攻击防御。
WIN-C++-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
在windows c++ sdk中，可通过提取的特征值128个 float 数组，保存成二进制数据，即和安卓中的512个byte保存成字节流的数据对齐。 sdk中提供了 float 数组转换为二进制 buffer 的示例代码以及二进制 buffer 数据转换为特征值 float 数组的示例代码。可参考 util 文件夹中的 FeatureAlign 类。
Face-Cpp-SDK-V2 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
max_face_num"] = "2"; options["face_fields"] = "age"; // 带参数调用人脸检测 result = client.detect(image, options); 人脸检测 请求参数详情 参数名称 是否必选 类型 默认值 说明 image 是 std::string 图片数据的二进制字符串
人脸查找 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
您可以首先得到图片的二进制，然后用Base64格式编码即可。
Face-Csharp-SDK-V2 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
产品建议 ：根据您的业务需求，可以将需要注册的用户，按照业务划分，分配到不同的group下，例如按照会员手机尾号作为groupid，用于刷脸支付、会员计费消费等，这样可以尽可能控制每个group下的用户数与人脸数，提升检索的准确率 image 是 byte[] 二进制图像数据 action_type 否 string append 参数包含append、replace。
人脸实名认证（含有效期核验） - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
您可以首先得到图片的二进制，然后用Base64格式编码即可。
