人脸识别的专栏

1.Word转为XML import com.spire.doc.*; public class WordtoXML { public static void main(String[] args) { //加载Word测试文档 Document doc = new Document(); doc.loadFromFile("input.docx");//支持doc格式 //调用方法转为xml文件 doc.saveToFile("toxml.xml.",FileFormat.Word_Xml); doc.dispose(); } }

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脸识别身份鉴权系统采用其自主研发的基于DeepLearning深度学习模型的人脸识别核心技术，通过1：1的人脸比对和识别从而实现可靠的、精确的身份验证。相较于指纹识别，虹膜识别等身份识别的方式具有简便、快速、安全性高等显著特点。 http://qiansou.cn/www/index.php/Web/tuwen_de/tid/81/id/94/iid/27

文档声明 本文档的版权属于由北京千搜科技有限公司，最终解释权归北京千搜科技有限公司所有。 更新说明 本文档是OpenFace开发文档的Version 3.2版本。相对以往的版本，进行了如下修订： 1、添加了AddFaces接口，开发者可以通过这个接口一次添加多个Face到Ren对象。 2、添加了RemoveFaces接口，开发者可以通过这个接口一次移除多个Ren对象中的Face。 文档概要 本文档是OpenFace（http://face.qiansou.cn）人脸识别开放平台的指导开发文档，主要的读者为对人脸识别技术感兴趣的互联网应用开发者。文档主要介绍了OpenFace人脸识别引擎的核心对象、人脸应用的基本开发流程，以及各功能接口的具体用法。 核心对象 Task：人脸图片分析任务。一个Task表示OpenFace智能云端对图片进行了一次处理，从图片中提取了与人脸相关的各种信息，并将其存储在云端。一个Task是一个同步或者异步的图片分析处理过程。 Face：人脸。这个对象包括了图片中的人脸位置、通过人脸分析得出的特征点、性别、年龄、表情、人种等信息。 Ren：人。与实体人对应的实体对象，一个人可以添加多张人脸，便于人脸识别应用的开发与实现。 Renqun：人群。与实体人群，人组等对应的实体对象，一个人可以添加多个人，便于人脸识别应用中对人和人脸的管理。 应用示例 由于OpenFace引擎对各个核心对象的设置比较合理，所以开发者可以很灵活地使用OpenFace提供的接口来创建符合自身需求的人脸识别应用。这里主要描述一种简单的创建人脸识别检索应用的基本流程。 [1]在应用下创建一个Renqun对象。 [2]创建一个或者多个Ren对象。 [3]将创建好的Ren对象添加到Renqun对象。 [4]进行一次人脸图片分析任务(Task)。 [5]从Task分析得到的结果中获取Face信息。 [6]将得到的Face添加到Ren对象 [7]利用Search接口进行人脸相似度检索操作。 返回信息 所有的接口有基本统一的返回形式，都是以JSON返回，返回数据的基本形式： JSON： { "status": { "code": 1001, "message": "success" }, "result": { "task_id" :"e1b6a2da1b6211e3ad43005056a10001" } } 其中"status"中包括"code"和"message"，"code"表示返回的状态代码，每个接口中不同状态的代码表示的含义不同，代码1001~1999表示接口调用成功的状态，代码2001~2999表示接口调用失败的状态，"message"表示接口调用是否成功，success表示成功，failure表示失败。"result"表示接口附带的返回结果，有的接口没有"result"节点数据,有附带数据返回的接口中，"result"的形式可能有所不同，具体情况在下面的接口介绍中会详细说明。

人脸识别正确率97.18%,1秒内完成。 能够在复杂的光线和背景下依然正确工作，并支持多张人脸在一个画面上的检测，识别，验证。戴眼镜和黑色人种也能检测和识别。能从多角度检测到人脸。 并带人鼻，嘴，眼镜,人脸左右边界的定位功能。 本软件是多光源主动识别版，要求用户配合采模板，并配合识别，在正上方有节能灯，镜头有方向滤光片的条件下，能达到最佳识别效果。 本软件要求有USB摄像头支持(最好是低照度高画质摄像头)

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