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用以實(shí)現(xiàn)與人臉門禁協(xié)議對(duì)接,是一款可脫機(jī)或聯(lián)網(wǎng)的人臉門禁考勤產(chǎn)品。人臉門禁是一款可脫機(jī)或聯(lián)網(wǎng)的人臉門禁考勤產(chǎn)品，識(shí)別終端采用全新模具外觀設(shè)計(jì)，它定位于中高端門禁考勤市場，取代市場上的刷卡、指紋門禁考勤機(jī)。該產(chǎn)品支持刷卡四種驗(yàn)證方式，方便用戶靈活選擇，支持TCP/IP、U盤兩種通信
人臉識(shí)別： Backbone Dataset Method Mask Children &n
FaceExpression 功能介紹 人臉表情結(jié)構(gòu)。 參數(shù)說明 表1 結(jié)構(gòu)格式說明表 名稱 類型 說明 type String 人臉表情類型 neutral：中性 happy：高興 fear：害怕 surprise：驚訝 sad：傷心 angry：生氣 disgust：厭惡 unknown：圖片質(zhì)量問題導(dǎo)致未識(shí)別
使用fio工具測試云硬盤性能，測試結(jié)果不對(duì)怎么辦 問題描述 根據(jù)性能測試的方法，得到的測試結(jié)果與預(yù)期不符。 排查思路 測試云硬盤性能時(shí)，云硬盤本身以及壓測條件都起著重要的作用。 以下排查思路根據(jù)原因的出現(xiàn)概率進(jìn)行排序，建議您從高頻率原因往低頻率原因排查，從而幫助您快速找到問題的原因。
使用FRS服務(wù)需要的權(quán)限 使用FRS服務(wù)無需權(quán)限配置，在管理控制臺(tái)開通服務(wù)后即可使用。 使用FRS服務(wù)時(shí)，如果您需要使用華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）中的數(shù)據(jù)，請(qǐng)開通對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS授權(quán)，可在控制臺(tái)進(jìn)行開通。 FRS服務(wù)支持IAM細(xì)粒度劃分策略。 父主題： 權(quán)限類
身份認(rèn)證與訪問控制 身份認(rèn)證 用戶訪問FRS的方式有多種，包括FRS控制臺(tái)、API、SDK，無論訪問方式封裝成何種形式，其本質(zhì)都是通過FRS提供的REST風(fēng)格的API接口進(jìn)行請(qǐng)求。 FRS的接口有如下兩種認(rèn)證方式，您可以選擇其中一種進(jìn)行認(rèn)證鑒權(quán)。 Token認(rèn)證：通過Token認(rèn)證調(diào)用請(qǐng)求。
FaceSetInfo 功能介紹 人臉庫的基本信息。 參數(shù)說明 表1 結(jié)構(gòu)格式說明表 名稱 類型 說明 face_set_name String 人臉庫名稱。 face_set_id String 人臉庫ID，隨機(jī)生成的包含八個(gè)字符的字符串。 create_date String
華為云計(jì)劃于2022/07/01 00:00（北京時(shí)間）將人臉識(shí)別服務(wù)11個(gè)規(guī)格V1版本正式退市，退市規(guī)格如下： FRS人臉檢測、FRS人臉對(duì)比、FRS導(dǎo)入特征、FRS刪除特征、FRS創(chuàng)建人臉集、FRS刪除人臉集、FRS查詢人臉、FRS查詢指定人臉集、FRS查詢所有人臉集、FRS人臉搜索、FRS更新特征。 以上
因權(quán)限造成的調(diào)用API失敗 問題現(xiàn)象 子用戶已經(jīng)開通了人臉識(shí)別服務(wù)，但是調(diào)用時(shí)還是提示未訂閱。 解決方法 確認(rèn)調(diào)用API所用的區(qū)域，與開通服務(wù)區(qū)域是否一致。 需要核實(shí)主賬戶賦予的權(quán)限，并核實(shí)開通服務(wù)的子賬戶與調(diào)用API時(shí)使用的子賬戶是否相同。 父主題： 權(quán)限類
如何處理未經(jīng)授權(quán)的情況 提交OBS的數(shù)據(jù)到人臉識(shí)別服務(wù)進(jìn)行識(shí)別，返回未經(jīng)授權(quán)：The OBS is unauthorized時(shí)，您可以通過如下步驟處理： 使用OBS中的數(shù)據(jù)時(shí)，需要授權(quán)人臉識(shí)別服務(wù)能讀取OBS數(shù)據(jù)，檢查是否已在人臉識(shí)別服務(wù)的管理控制臺(tái)單擊過“委托授權(quán)”： 如果已經(jīng)授權(quán)，界面將顯示為“已授權(quán)”。
疲勞檢測器的敏感度。 定義了 COUNTER，即眼睛縱橫比低于 EYE_AR_THRESH 的連續(xù)幀的總數(shù)。 如果 COUNTER 超過 EYE_AR_CONSEC_FRAMES ，那么我們將更新布爾值 ALARM_ON。 dlib 庫附帶了一個(gè)基于定向梯度的人臉檢測器的直方圖以
FRS是否支持IAM細(xì)粒度劃分 FRS服務(wù)支持IAM細(xì)粒度劃分策略，IAM賬號(hào)與主賬號(hào)可具備不同的FRS操作權(quán)限。 您可以使用IAM的用戶管理功能，給員工或應(yīng)用程序創(chuàng)建IAM用戶，可避免分享自己的賬號(hào)密碼。詳細(xì)創(chuàng)建步驟請(qǐng)參見創(chuàng)建IAM用戶。 父主題： 權(quán)限類
人臉識(shí)別SDK是運(yùn)行在終端設(shè)備上人臉識(shí)別開發(fā)包，不依賴于公有云服務(wù)就可以正常工作。主要包含兩大模塊，前端和后端，前端具有人臉檢測、人臉跟蹤、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉對(duì)齊、等功能，后端主要用于人臉比對(duì)和人臉識(shí)別。云脈人臉識(shí)別SDK特點(diǎn)對(duì)人臉的角度、光線、表情等變化有較好的適應(yīng)性。支持本地完
FaceSetFace 功能介紹 人臉庫當(dāng)中的人臉結(jié)構(gòu)。 參數(shù)說明 表1 結(jié)構(gòu)格式說明表 名稱 類型 說明 bounding_box BoundingBox object 人臉在圖像中的位置。 BoundingBox結(jié)構(gòu)見BoundingBox。 face_id String 人臉ID，由系統(tǒng)內(nèi)部生成的唯一ID。
AdaFace 提取人臉特征向量服務(wù)，項(xiàng)目來自： https://github.com/mk-minchul/AdaFace 拿到人臉特征向量可以用于獲取人臉相似度，通過兩個(gè)人臉向量的余弦相似度得分 AdaFace 簡單介紹 低質(zhì)量人臉數(shù)據(jù)集中的識(shí)別具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)?span id="sjxv7jv" class='cur'>人臉屬性被模糊和降
人臉檢測技術(shù)在我們生活中經(jīng)常被用到，人臉面部識(shí)別、年齡以及表情的識(shí)別都是以人臉為基礎(chǔ)。接下來我分享一下最近整理的開源人臉檢測工具，由于篇幅較長，所以打算將此作為一個(gè)專欄，希望能給AI實(shí)戰(zhàn)營的小伙伴們提供幫助！目前常用的人臉檢測工具有：OpenCV Haar級(jí)聯(lián)分類器、MTCNN方式、dlib方式
人臉檢測技術(shù)在我們生活中經(jīng)常被用到，人臉面部識(shí)別、年齡以及表情的識(shí)別都是以人臉為基礎(chǔ)。接下來我分享一下最近整理的開源人臉檢測工具，由于篇幅較長，所以打算將此作為一個(gè)專欄，希望能給AI實(shí)戰(zhàn)營的小伙伴們提供幫助！目前常用的人臉檢測工具有：OpenCV Haar級(jí)聯(lián)分類器、MTCNN方式、dlib方式
如何查看API的使用量 登錄人臉識(shí)別管理控制臺(tái)。 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“云上服務(wù)管理”，查看API的使用量。 父主題： API使用類
高保真圖像編輯 注意：本案例必須使用GPU運(yùn)行，請(qǐng)查看《ModelArts JupyterLab 硬件規(guī)格使用指南》了解切換硬件規(guī)格的方法 High-Fidelity GAN Inversion for Image Attribute Editing (CVPR 2022)
通過調(diào)節(jié)刻度，讓界面近似正方形： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# N = 100 a_data=[[238.0,277.0],[206.0,270.0],[197.0,261.0],[188.0,256.0]
