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  • [AI行业案例]-身份证识别&人脸识别为志愿服务保驾护航

    使用产品 身份证识别 活体检测 人脸对比 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 身份证识别&人脸识别为志愿服务保驾护航 价值成果 1、“志愿北京” 系统运维团队通过整合百度大脑OCR身份证识别人脸识别技术,成功开发出了“志愿云自助服务”小程序,基于身份证识别、活体检测及人脸对比技术,为志愿者和志愿团体提供了便捷而安全的账户管理功能。

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  • 常见问题 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    Q:使用人脸实名认证方案,是否需要开通OCR身份证识别API? A:需要的,请参考文档在 百度智能云控制台的应用 中勾选身份证识别API、 领取免费额度 、 开通后付费或购买次数包 ,避免因无额度影响正常使用。 H5方案常见问题 Q:H5方案配置完成后,无法通过百度智能云控制台生成二维码体验,如何解决?

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  • 常见问题 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    3、使用 iOS 采集端,采集到的图片是斜着的,这个正常吗,会影响识别吗? A:不会影响识别。有黑边和倾斜是因为图片质量算法造成的,我们是按 1:3 对图像进行背景填充使人脸居中,为的是更好的识别图像。这个版本提供了 detectStratrgyWithQualityControlImage 和 detectStratrgyWithNormalImage 两种方法供选择。

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  • 概览 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    但在实际应用场景中,由于摄像头的布设位置,往往无法拿到正对人脸的图片,主要分为以下几种情况: 监控摄像头 :此类摄像头一般置于室内棚顶/室外架杆顶端,垂直向下倾斜一定角度,水平方向有一定的拍摄广度,一般 Pitch 和 Yaw 角度变化范围较大,所以采集到的人脸往往存在大量的俯角过大、侧脸等,导致识别效果不佳。

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  • 接口定义说明 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    接口定义说明 感谢您关注百度人脸识别开发套件——壁虎。 壁虎是一款旨在提升人脸识别端开发效率的产品,默认配备了镜头模组、主板、算法SDK、各类外设接口,并进行了软硬件的专项调优。应用壁虎套件,您只需专注于自己的业务应用开发,基于套件构建一个外壳即可投入实际应用。 此文档主要介绍套件的各项常用接口定义,用于进行硬件的二次开发和外设连接。

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  • [AI行业案例]-用人脸识别技术守护家园更安心

    使用产品 人脸识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 用人脸识别技术守护家园更安心 价值成果 1、重庆枫林秀水物业管理公司在采用了含有百度AI技术的重庆信必达公司的人脸识别门禁系统后,人脸识别率超过90%,通过门禁时间约1秒,现该项目已落地5个小区。 2、在方便业主进出小区的同时,大大减少了保安的工作负担和与业主之间的摩擦。

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  • 场景化搜索(公测) - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    人脸搜索(视频监控)在抓拍机摄像头等设备大角度俯拍的视频监控场景予以专项优化,使用人脸搜索(视频监控)需配套使用人脸库管理(场景化)构建人脸库,具体接口如下: 注意:人脸搜索场景需要与人脸库管理场景匹配,人脸库中组场景与人脸场景也需保持一致,混用通用生活照场景( 通用生活照文档 )会导致调用报错或漏识别

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  • 接口文档 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    接口文档 人脸实名认证(V4)API: https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Cktmsru8w 人脸比对(V4)API: https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/Oktmssfse

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  • Android-SDK-常见问题 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    人脸识别Android SDK批量导入方式,识别效果有所欠缺 问题背景:如您在使用人脸识别Android SDK人脸图片批量导入方式批量注册人脸,在识别时出现识别效果不是很好,该情况的出现是由于以批量导入方式受限于图片的内容和具体分辨率,可能会有识别效果没有现场人脸录入的效果那么好。 解决方案:您可尝试通过裁剪图片的背景部分仅保留清晰人脸、筛选模糊人脸图片提高分辨率。

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  • Windows-SDK-常见问题 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    效果问题 5.1 外国人群人脸识别 目前最新的8.0版本已经针对外国人群(黑人、白人、阿拉伯人、东南亚人等)做了专项泛化性优化,在综合评测集下识别准确率达到97.5%。 5.2 多年龄人群人脸识别 目前已经针对老人(社区、养老院场景)、小孩(包括幼儿园、K12人群)多年龄人群做了专项泛化性优化。

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