openface 人脸识别框架 但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址：http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装： 官方推荐用docker来安装openface，这样方便快速不用自己去安装那么多 ...

昨天裸面，面试时好多知识点都忘了，回顾了一下以往的项目，整理了人脸识别的测试点。 人脸识别设计到AI的两个概念： 计算机视觉（机器视觉）和生物识别。由此展开测试寻找测试点 AI测试与传统测试的异同点： AI测试需要结合AI架构，算法，应用场景等针对测试。 这里的人脸查准率 ...

软件测试的基本流程（重点） 软件测试的基本流程（重点） 测试需求分析阶段：阅读需求，理解需求，主要就是对业务的学习，分析需求点，参与需求评审会议 测试计划阶段：主要任务就是编写测试计划，参考软件需求规格说明书，项目总体计划，内容包括测试范围（来自需求文档），进度安排，人力物力的分配 ...

**************************************************************************** 本文主要介绍AI图像识别人脸对比测试 　　1.测试需求分析 　　2.测试环境准备 　　3.测试数据准备 　　4.测试分析与执行 ...

1.简介：facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库，有兴趣的同学可以扒扒源代码：https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet 我们先将 facenet 源代码下载下来： 在使用 ...

一．百度人脸识别服务 1.官方网址：http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括： 2.1 多人脸比对：请求多个人脸图片做比对，使用前无需人脸注册过程。即同时上传多张图片，返回结果为每对图片的比对 ...

场景是一张有10张脸的图片（下图），在包含1万张人脸的库（准备了100张人脸的特征文件，循环100次当做1万个样本）里面进行比对。想得出在不同cpu的情况下，多少线程数是最快的？要多少时间（包括：总体、图片转换、人脸检测、获取特征值、人脸比对的耗时）？主要瓶颈在哪里？ 我的程序分别测试1-10 ...

需求调研-设计场景-制造脚本-准备环境 -了解配置-提出优化建议 压测我们都应该知道哪些： 1.压测场景，用户行为 2.压测机服务配置： 核数，可用内存，网络带宽（上传和下载速率=网络带 ...