Tag: 人脸识别
使用Microsoft Azure Face API在iOS上进行面部识别
面部识别有无数的应用，并且每天都在越来越广泛的技术中得到应用，例如移动平台，安全系统和机器人技术等。 Google于2015年推出了“照片”应用，它是智能手机上最实用，实现最完善的应用之一，它可以按人脸搜索照片。 从现在起，您可以轻松找到家人和朋友的照片，并一直追溯到他们出生的那一刻，它的工作原理非常疯狂。 为什么要使用第三方解决方案？ Apple的Vision Framework开箱即用，具有面部检测功能，但没有面部识别功能。 在Core ML的帮助下，使用Vision框架绝对可以实现面部识别，尽管这需要将先前训练有素的模型集成到您的应用中。 有很多提供面部识别的服务而没有太多麻烦，包括Amazon Rekognition，OpenCV和Microsoft Azure。 到目前为止，我最喜欢的是Microsoft的替代产品，它非常易于集成和使用，非常灵活，并且具有出色的性能。 尽管本教程仅专注于REST API，但Microsoft Face API在Github上具有iOS SDK。 为了使用Microsoft Azure Face API，我们需要获取Face API订阅密钥。 转到认知服务注册页面。 为Face服务选择“获取API密钥”。 注册一个“免费Azure帐户”（而不是“来宾”，因为该帐户的限制很低）。 完全免费，您将获得200美元的信用额（很多）。 请按照所有步骤创建一个新帐户（或使用您现有的Microsoft帐户登录）。 转到Azure门户。 在顶部的搜索栏中搜索“认知服务”。 选择“创建认知服务”。 在显示的过滤栏中搜索“面部”。 选择“面部”并点击“创建”。 设置名称，位置，定价层，然后选择“创建新”资源组。 11.转到所有资源> FaceService>密钥，然后复制并保存“ KEY 1”（我们将在以后使用）。 12.转到所有资源> FaceService>定价层，并确保已选择“标准”层。 您可以从此处下载入门项目。 运行之后，您应该会看到包含两个部分的集合视图，分别是化身和照片。 如您所见，选择头像目前不起作用。 为了解决这个问题，让我们从导入API消耗类开始。 （请务必仔细阅读代码和注释，以更好地了解Face API的工作原理） 这些警告是因为未使用avatarData和photoData ，让我们来照顾它。 我们将使用这些数据值来请求人脸ID，然后将其分别存储在person和photo对象中。 将这些行替换为： 再次运行该应用程序。 如果加载需要一段时间（约10秒），请不要惊慌，这是因为我们正在为每个图像进行Face-Detect API调用。 在生产应用程序上，您应该只执行一次，并将结果存储在本地或基于云的服务上，最重要的是，永远不要阻塞UI。 另外，请记住，我们正在使用的Face-Detect端点仅存储24小时的面部ID。 如果您需要更永久的解决方案，请参见FaceList。 […]
使用Apple的iOS 11 Vision框架进行人脸检测
今年秋天，来自Apple的好东西！ 在许多新的API中，有Vision框架可帮助检测人脸，人脸特征，对象跟踪等。 在这篇文章中，我们将探讨如何使人脸检测工作。 我们将制作一个简单的应用程序，它可以拍摄照片（使用图库中的相机），并在检测到的脸上绘制一些线条，以向您展示Vision的力量。 选择图像 我将快速进行介绍，因此，如果您是一个真正的初学者，而您觉得这样做太难了，请首先查看我以前的iOS相关文章“ 构建旅行照片共享iOS应用” ，因为它具有相同的照片选择功能，但是详细解释。 您将需要Xcode 9 beta和运行iOS 11 beta的设备进行测试。 让我们从创建一个新的名为FaceVision的 Single View App项目开始 ： 打开Main.storyboard然后将Take Photo按钮拖到其中心。 使用约束使其停留在该位置🙂为其创建一个takePhoto动作： 现在，创建一个名为ImageViewControler.swift的新UIViewController类，并将其设置为您刚刚添加到Main.storyboard中的新View Controller的Main.storyboard ： 还要为“ 图像视图”添加一个出口，并添加一个新属性来保存用户的图像： 检测面部特征 现在该到有趣的部分了，检测图像中的面部和面部特征。 为流程创建一个新的process动作！ 具有以下内容的按钮： 希望您喜欢这个，请在评论中让我知道如何进行以及是否有可以改进的地方。 此外，使用该应用程序拍摄的某些照片完全不会受伤🙂 您可以从此处获取代码：https://github.com/intelligentbee/FaceVision 谢谢！ 最初发布于 smartbee.com 。
