SDKForWin32
说明：&&基于WINDOWS平台的人脸识别SDK库，带有源代码，此人脸识别库带有完整人脸探测和识别能力，可直接用于USB摄像头，能对视频中的人脸多探测和识别，可以学习一下(this is face sdk on base WINDOWS platform,it is have source code in this pack )
文件列表：
FaceSDKForWindows\Bin\Libface.dll
FaceSDKForWindows\Include\libface.h
FaceSDKForWindows\Lib\Libface.lib
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\DetectFaces.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\DetectFaces.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\DetectFaces.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces.sln
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces.suo
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto.sln
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto.suo
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto.sln
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto.suo
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\bmp.c
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\bmp.h
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\FaceDetector.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\FaceDetector.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\FaceDetector.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector.sln
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector.suo
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto.sln
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto.suo
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\ReadMe.txt
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\stdafx.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\stdafx.h
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\targetver.h
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto.cpp
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto.vcproj
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto.vcproj.PC.Administrator.user
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto.sln
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto.suo
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces\DetectFaces
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto\EnrollFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto\ExtractFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector\FaceDetector
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto\IdentifyFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto\VerifyFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\DetectFaces
FaceSDKForWindows\Sample\EnrollFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\ExtractFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\FaceDetector
FaceSDKForWindows\Sample\IdentifyFromPhoto
FaceSDKForWindows\Sample\VerifyFromPhoto
FaceSDKForWindows\Bin
FaceSDKForWindows\Include
FaceSDKForWindows\Lib
FaceSDKForWindows\Sample
FaceSDKForWindows
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提供人脸识别SDK系统软件
价格：电议起订：不限供货总量：不限
产品品牌：易安
方式：人脸识别
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所在地：广东 深圳
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品牌：易安
方式：：人脸识别
【详细描述】
&先创智能科技是一家致力于自主研发人工智能生物识别科技为主，产品研发为辅，集技术研究、产品研发为一体的高新技术企业。
& & &我公司拥有一流的专业科技研发团队与管理团队。我们专注于智能生物识别技术的研究，以及人像识别、指纹识别、虹膜识别软硬件产品的研发。并将该技术全面推广应用到各个安防需求领域，服务于人民，服务于社会。
目前我们有：
易贝安通幼儿园人脸识别接送系统
易安人脸识别考勤门禁系统
VIP客户人脸识别系统
考试人脸识别身份验证系统
学生宿舍人脸识别签到管理系统
人证识别比对系统
重点场所人像追逃布控系统
公an人脸识别比对系统
社保人脸识别身份验证系统
在线教育人脸识别系统
易安人脸识别储物柜
等多个系统
如您需要人脸识别刷脸系统，可根据您的需求来为您定制，为了了解清楚您的需求，请与客服联系！
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提供人脸识别SDK系统软件效果图(1)
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太平洋安防产业链:[免费] Windows 人脸识别SDK 应用开发
我的图书馆
[免费] Windows 人脸识别SDK 应用开发
本教程基于虹软免费的人脸认知引擎，介绍了人脸检测和人脸识别如何应用于实践。
此为小白教程，高手可略过。
先从虹软官网下载Windows版SDK。
简单注册，并下载对应版本后，会提供如下APP
Id和SDK key.（开发的时候会用到）&&
第二步：下载后解压，我们发现压缩包内容如下：有三个包，分别是Detection(人脸检测)，Recognition（人脸识别），Tracking（人脸跟踪）简单介绍下这三个包的区别——Detection(人脸检测)——用于图片的人脸检测，获取的人脸坐标可用于人脸识别Recognition（人脸识别）——用于比对目标图像和提前注册好的图片间的相似度
&&第三步 ：创建Visual Studio的C++工程（我用的是vs2012）：这里我选择了控制台程序。&&由于习惯用Multi-Byte的方式开发，可以在工程右键属性中按如下方式配置Character Set.&第四步：
在工程目录下创建inc文件夹，将三个压缩包中的头文件，放在该目录中，
另外创建lib文件夹，将压缩包中的lib库放入该目录中。
Dll放入生成可执行文件的路径下（因为我现在用的是Debug版本，因此放在了Debug下面）&&第五步：
在工程里包含需要的头文件和lib库。
如下我这里只用了Detection和Recognition。&&&第六步：
实现照片注册。
需要用到人脸检测和人脸识别。
注意：虹软用到的图像数据格式并非Jpeg等格式，而是解码后的格式，如RGB格式，官方给的是（ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8）
所谓注册，即通过人脸识别算法将人脸特征信息提取出来，并保存到数据库，用于后续的人脸特征比对。
附注册代码如下：
int RegisterFace(ASVLOFFSCREEN *imginfo,TCHAR * regName)
&&& MByte* pfd_Mem = (MByte*)malloc(FD_MEMSIZE);
&&& MHandle hfd_Engine = NULL;
&&& MRESULT res = AFD_FSDK_InitialFaceEngine(APP_ID,FD_SDK_KEY, pfd_Mem, FD_MEMSIZE, &hfd_Engine,
&&&&&&& AFD_FSDK_OPF_0_HIGHER_EXT,16,10);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&&&&&& return
&&& LPAFD_FSDK_FACERES
AFD_FSDK_StillImageFaceDetection(hfd_Engine, imginfo, &faces);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& printf("FD Detect
Failed\r\n");
&&& if (faces-&nFace == 0)
&&&&&&& printf("No faces
detected\r\n");
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&&&&&& return -1;
&&& MByte* pfr_Mem = (MByte*)malloc(FR_MEMSIZE);
&&& MHandle hfr_Engine = NULL;
&&& res = AFR_FSDK_InitialEngine(APP_ID,
&&&&&&& FR_SDK_KEY, pfr_Mem, FR_MEMSIZE, &hfr_Engine);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&&&&&& SafeFree(pfr_Mem);
&&&&&&& return
&&& AFR_FSDK_FACEMODEL faceModel = { 0 };
&&& AFR_FSDK_FACEINPUT faceInput = { 0 };
&&& faceInput.lOrient = (AFR_FSDK_OrientCode)*faces-&lfaceO
&&& //memcpy(&faceInput.rcFace ,
&faces-&rcFace[0],sizeof(MRECT));
&&& int leffff = faces-&rcFace[0].
&&& faceInput.rcFace.left =
faces-&rcFace[0].
&&& faceInput.rcFace.bottom =
faces-&rcFace[0].
&&& faceInput.rcFace.right =
faces-&rcFace[0].
&&& faceInput.rcFace.top =
faces-&rcFace[0].
AFR_FSDK_ExtractFRFeature(hfr_Engine, imginfo, &faceInput,&faceModel);
&&& if (res == MOK && faceModel.lFeatureSize
& 0 && faceModel.pbFeature)
&&&&&&& SaveFeature(&faceModel,regName);//保存特征
&&&&&&& printf("注册成功!");
&&&&&&& printf("注册（提取特征）失败");
&&&&&&& return MERR_BASIC_BASE;
AFD_FSDK_UninitialFaceEngine(hfd_Engine);
&&& res = AFR_FSDK_UninitialEngine(hfr_Engine);
&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&& SafeFree(pfr_Mem);
&&& return MOK;
ASVLOFFSCREEN imageInfo = {0};
char * filepath = argv[2];
IplImage * img =
cvLoadImage(filepath,1);
imageInfo.i32Width =
imageInfo.i32Height = img-&
imageInfo.u32PixelArrayFormat =
ASVL_PAF_RGB24_B8G8R8;
imageInfo.pi32Pitch[0] =
imageInfo.i32Width*3;
imageInfo.ppu8Plane[0] = (MUInt8*)malloc(imageInfo.i32Height*imageInfo.pi32Pitch[0]);
memcpy(imageInfo.ppu8Plane[0],img-&imageData,imageInfo.i32Height*imageInfo.pi32Pitch[0]);
RegisterFace(&imageInfo,"Leo");
识别比对人脸。
所谓识别，即通过人脸识别算法将人脸特征信息提取出来，与之前的保存的特征进行比较，获取相似度值。
以下为单人脸识别比对示例，将已经保存的特征值进行逐一比对，即可找到注册人群中最相似的人，即1：N场景。如果是1:1场景的话，只需把当前的需要识别的图像和指定的特征值进行比较即可。
//faceModels2 为已保存（注册）的人脸特征
int RecoginizeFace(ASVLOFFSCREEN *imginfo, char **regName)
&&& MByte* pfd_Mem = (MByte*)malloc(FD_MEMSIZE);
&&& MHandle hfd_Engine = NULL;
&&& MRESULT res = AFD_FSDK_InitialFaceEngine(APP_ID,FD_SDK_KEY, pfd_Mem, FD_MEMSIZE, &hfd_Engine,
&&&&&&& AFD_FSDK_OPF_0_HIGHER_EXT,16,10);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&&&&&& return
&&& LPAFD_FSDK_FACERES
AFD_FSDK_StillImageFaceDetection(hfd_Engine, imginfo, &faces);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& printf("FD Detect
Failed\r\n");
&&& res = AFD_FSDK_UninitialFaceEngine(hfd_Engine);
&&& if (faces-&nFace == 0)
&&&&&&& printf("No faces
detected\r\n");
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&&&&&& return -1;
&&& MByte* pfr_Mem = (MByte*)malloc(FR_MEMSIZE);
&&& MHandle hfr_Engine = NULL;
&&& res = AFR_FSDK_InitialEngine(APP_ID,
&&&&&&& FR_SDK_KEY, pfr_Mem, FR_MEMSIZE, &hfr_Engine);
&&& if(res != MOK)
&&&&&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&& SafeFree(pfr_Mem);
&&& return
&&& AFR_FSDK_FACEMODEL faceModel = { 0 };
&&& AFR_FSDK_FACEINPUT faceInput = { 0 };
&&& faceInput.lOrient = (AFR_FSDK_OrientCode)faces-&lfaceO
AFR_FSDK_ExtractFRFeature(hfr_Engine, imginfo, &faceInput,&faceModel);
&&& if (res == MOK && faceModel.lFeatureSize
& 0 && faceModel.pbFeature)
&&&&&&& MFloat&
fSimilScore = 0.0f;
&&&&&&& //在这里和原来保存的Feature进行对比
&&&&&&& //loadFeatures();
&&&&&&& //MRESULT ret =
AFR_FSDK_FacePairMatching(hfr_Engine, &faceModel, &faceModels2,
&fSimilScore);
&&&&&&& //fsimilScore 该值即获得
&&&&&&& printf("注册（提取特征）失败");
&&&&&&& return MERR_BASIC_BASE;
AFR_FSDK_UninitialEngine(hfr_Engine);
&&& SafeFree(pfd_Mem);
&&& SafeFree(pfr_Mem);
&&& return MOK;
&&& return 0;
测试了下，常规情况下0.63左右的相似度作为阈值，基本可以区分是否查找比对成功。即高于0.63应该是查找匹配成功。实际的相似度可能还需和使用场景挂钩，在0.5-0.7的范围内选择适合所在场景的值作为分界线。&&
喜欢该文的人也喜欢秉承“一切为了用户，与用户共兴盛”的6S服务理念，为客户提供安全、稳定、快捷、简单、真诚、标准化的专业服务。
小T资讯：生物识别行业第一家自媒体，聚焦全球生物识别资讯。
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目前最友好、最经济、最易推广的生物识别技术，算法位于FRGC国际人脸识别挑战赛结果前列。
目前最安全、最精准的生物识别技术之一，算法在国际虹膜识别算法公开竞赛（NICE：Ⅱ）中获得全球第二名。
最稳定、应用最广泛的生物识别技术，11年行业应用经验，超过70万台设备良性运转，每年以10亿人次的指纹验证速度递增。
多模态生物识别是指融合两种及以上生物识别方式，利用各自的独特优势，使得认证和识别过程更加精准、安全，用户体验更佳。
服务全球100多家银行机构，近30家交通、教育、社保机构，数十家政府、军队及企事业。
USBKey系列产品
动态密码令牌系列
USBkey系列产品使用量达千万级，率先提出指纹USBkey的理念并成功应用于中国农业银行总行，开创了指纹技术的应用新纪元。
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& 人脸识别SDK
订阅号：techshino聚焦全球生物识别资讯
服务号：bjtcsy全球领先的生物识别解决方案提供商
人脸识别SDK
&&& 人脸识别SDK是一款集人脸图像检测、规范化处理、建模和比对于一体，帮助开发者在图像和视频中实现人脸识别功能的开发包，并通过标准的API开发接口，与第三方应用管理系统（或硬件）紧密结合。SDK以OCX组件&TFaceNirWeb.ocx&为主体，兼具近红外和可见光两种识别算法，可实现不同光线环境下的精准人脸识别，广泛应用于系统登录、视频监控、出入控制等众多身份认证场所。
国标小组主要撰稿人，引领行业技术健康可持续发展：算法在FRGC国际人脸识别挑战赛位居前列，人脸识别图像数据交换格式遵循ISO/IEC 19794-5标准，公司受邀参与国家标准和行业标准的制定，先后参与信标委、安防标委会等14项国家标准和6项行业标准的制定，并作为常务理事单位加入生物识别产业技术创新战略联盟、中国自动识别技术协会；
独创动态模板融合专利技术：第四代人脸识别算法（TesoFace V4.0）历时8年研发，支持1:1和1：N识别方式，已申请多项专利，可有效解决照片、视频等防伪性问题，独创动态模板融合专利技术，针对整容、年龄变化、胖瘦等情况，算法拥有良好的识别处理方案；
识别率高、速度快：算法采集并识别400~500个人脸特征，兼具近红外和可见光两种识别算法，可满足不同光线环境的使用要求，脸部转动在上下左右30度内可精确识别，超过ISO/IEC 19794-5国际标准要求，单线程识别速度最高可达每秒100万次，通过集群技术或多线程同步执行可达到更高的识别速度；
面向开发者推出银行级SDK：公司拥有近20年金融行业项目实施经验，为100多家银行机构提供指纹、虹膜、人脸和数据安全整体解决方案，TESO Face SDK是公司首次面向开发者推出的银行级人脸识别开发包；
支持多模式识别：可根据用户需求，配合自主研发的指纹、虹膜以及其他生物识别方式形成多因子认证，更加安全；
一键安装，操作简单：首创一键安装操作模式，提供标准API接口，实现与现有系统的平滑对接；
部署便捷、降低成本：SDK无需额外定制镜头，30万以上像素即可使用，部署便捷，降低硬件采购成本。
操作系统：支持Unix、Linux、Windows、&Android&、iOS&等主流操作系统；
开发语言：支持Visual Basic、Visual C++、C语言、JAVA等高级开发语言；
通讯接口：USB2.0以上、RJ45网口等；
系统登录：计算机系统登录、办公系统、电子政务、电子商务等；
智能监控：视频监控与分析系统、逃犯抓捕、VIP人脸识别等；
出入控制：人脸识别门禁/考勤系统、出入海关监控、电子护照等；
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售前咨询：
服务咨询：6S @techshino.com
电话咨询：400-818-)010-*8)电脑端人脸识别SDK开发包
电脑端人脸识别SDK开发包,人脸活体检测技术
电脑端人脸识别SDK开发包,人脸活体检测技术产品背景
随着深度学习方法的应用，电脑端人脸识别SDK开发包技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的电脑端人脸识别SDK开发包率已经达到99%。电脑端人脸识别SDK开发包技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的电脑端人脸识别SDK开发包技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。
电脑端人脸识别SDK开发包,人脸活体检测技术产品简介
电脑端人脸识别SDK开发包技术主要分为两部分：
第一部为前端人脸人脸活体检测技术，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。
第二部为后台电脑端人脸识别SDK开发包，该环节通过在人脸活体检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。
人脸活体检测技术技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。
通过电脑端人脸识别SDK开发包与人脸活体检测技术技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。
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