程序员小哥！你这么用人脸识别，老板造吗？程序员小哥！你这么用人脸识别，老板造吗？科技悦享百家号曾经在休息的时候看过一张搞笑动图！喏！就是下面的这张第一想法就是这反应这速度我要是可以有这么六的操作什么钻石王者简直是探囊取物一般！从此以后上班绝对不会迟到早退我愿意住在公司！快扶我起来 我还能上班然而就在我还在YY的时候已经有大神实现了这个功能而且应用到了工作之中！看到没，就是他！我们可以看到帅小哥的工作是人脸识别技术开发师本身就是开发这个人脸识别技术的我猜小哥在开发识别技术的时候一定是投入了十分的热情与精力而且还亲自上阵测试技术的实用性在每天的工作中优化技术我在想你这么认真工作？老板是该给你加工资还是？这简直是在拿工作在冒险有没有如果遇到 bug没有识别出来老板不能及时换到工作界面...那画面太美 我不敢看！来来来，还是看一下这个小哥的采访视频！如果没有被我们的记者和摄像小哥拍到我们都不知道你竟然是这种人身为一个对于工作热情肆意挥洒汗水的少年我想对你说“大佬，收徒弟不”“x手下还缺人吗？”就像那就老话流氓不可怕，就怕流氓有文化！我想说程序员不可怕，就怕程序员有想法！关键是又了想法还有技术实现它。娜姐看完这个视频后！然后翻了翻文章收藏夹发现如此有想法有技术的程序员远不止这一位在国外有一位老哥Nihad Abbasov外号“Narkoz”在 GitHub 上分享了一个项目据说 是一个 已经离职的同事留下来的（不知道国外有没有，我有个同事就是我的梗）哦！呵呵呵~话说这哥们的同事，也是一个狠人将自动化的思想融入了自己的生活重点来了！别眨眼！举个例子只要他晚上九点之后登陆公司的服务器他的妻子就会收到一条短信如“今晚要加班，...”代码示例！▲理由会在事先写好的内容中随机挑选保证不重样还有更牛的如果检测到他早上在公司的服务器上没有活动就会自动给老板发一条请假信息请假理由也是写好的随机发送向大佬低头剩下的例子就不讲了大家有兴趣可以自己去找一下地址在这https://github.com/NARKOZ/hacker-scripts还好这哥们已经离职了要是被 老婆 和 老板 知道之前给他发信息的都只是程序呵呵我们总说工作无聊其实只要可以像这两位大佬一样把工作融入生活也是可以很精彩的嘛！友情提示：脚本虽好，但也要量力而为呀！要是不懂乱搞的话后果可是很严重地所以还在等什么想不想像大佬这么牛？那么关注 Java联盟 头条号！快来和娜姐一起学习技术吧！本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。科技悦享百家号最近更新：简介:科技的阅读，分享和观察作者最新文章相关文章人脸识别技术的十大难点，你能解决吗？_人脸识别吧_百度贴吧
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人脸识别技术的十大难点，你能解决吗？收藏
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。尽管已有30多年的研发历史目前，但人脸识别产品仍然受光照、视角、遮挡、年龄等多方面因素的影响。下面列出主要的十大问题。1.光照问题光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。2.姿态问题姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。3.表情问题面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。4.遮挡问题对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。当采集对象带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。5.年龄变化随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。6.人脸相似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。7.动态识别非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。8. 人脸防伪伪造人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪造面部图像进行识别的成功率会大大降低。9.图像质量问题人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不一样，特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。10.样本缺乏基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。现在参与训练的人脸图像库基本都是外国人的图像，有关中国人、亚洲人的人脸图像库少之又少，给训练人脸识别模型增加了难度。
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人脸识别技术可以用在人证一致解决方案上
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Hadoop可以做图像处理（比如人脸识别）吗？
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可以做图像处理（比如人脸识别）吗？
如果可以的话，有没有什么案例（或者示例）。
人脸的图像文件通常都很小，而hadoop的优势是处理大文件（如大的日志文件），这种情况如何充分发挥Hadoop的优势？
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图像识别方向的，一样用openCV做吧？我印象是这样的
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使用openCV做图像识别会很方便，它可以和Hadoop一起用吗？
有没有人使用openCV+hadoop做过一些什么例子可以参考？
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感觉不行吧
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我也想知道能否行得通
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本帖最后由 michaeliu 于
11:04 编辑
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没听过有这样的做法
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应该不行吧
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