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从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

人脸识别机器学习 api 图像识别

API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：

2018-08-10

1.6K0

吴晓波：新零售，到底新在哪？

大数据人脸识别

我们知道，中国市场长期以来做生意存在两件最难的事：一个是得把货发出去，另一个则是把钱收回来。企业大部分的利润消耗，就在这两者之间。

2018-08-10

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人脸识别还敢闯红灯？人工智能促智慧城市

人脸识别人工智能安全

明明是红灯，偏要闯过去，大家都知道闯红灯是违法的，但几乎每个人都闯过红灯，为什么？就因为违法成本低、很少有人管，而且即便闯了也很难被及时发现。

2018-07-30

1.1K0

如何用Keras打造出“风格迁移”的AI艺术作品

keras 人工智能卷积神经网络人脸识别

过去几年，卷积神经网络（CNN）成为一种前沿的计算机视觉工具，在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域，CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎，其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”，根据这项技术诞生了很多美图应用，比如 2016 年大火的 Prisma APP。

2018-07-30

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重磅！电子身份证真的来了！竟可支付宝领取！这些城市已经确认试点！

安全人脸识别微信

“居民身份证网上功能凭证”首次亮相支付宝，并正式在衢州、杭州、福州三个城市的多个场景同时试点。

2018-07-30

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用40行Python代码实践高大上的人脸识别

python 人脸识别 anaconda 机器学习

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

2018-07-30

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神技能！在上司靠近座位时，用人脸识别技术及时屏幕切换

人脸识别深度学习 keras 神经网络

为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！

2018-07-30

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开源 | 基于Python的人脸识别：识别准确率高达99.38%！

开源 python 人脸识别深度学习数据库

该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的

2018-03-29

4.6K1

厉害！浙大90后女黑客在GeekPwn2017上秒破人脸识别系统！

黑客人脸识别安全

人脸识别安全人设崩塌，黑客“套路”究竟有多深？在GeekPwn2017国际安全极客大赛上，毕业于浙江大学计算机专业的90后女黑客“tyy”就演示了人脸识别设备的漏洞。通过利用设备本身存在的漏洞，选手仅

2018-03-28

1.2K0

中科院步态识别技术：不看脸 50米内在人群中认出你！

自动化人脸识别编程算法数据库

如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。导语：新华社北京10月2日电（记者董瑞丰）中国科学院自动化所的专家日前介绍了一种新兴的生物特征识别技术——步态识别：只看走路的姿态，50米内，眨两下眼睛的时间，摄像头就准确辨识出特定对象。　自动化所副研究员黄永祯介绍，虹膜识别通常需要目标在30厘米以内，人脸识别需在5米以内，而步态识别在超高清摄像头下，识别距离可达50米，识别速度在200毫秒以内。　　此外，步态识别无需识别对象主动配合，即便一个人在几十米外带面具背对普通监控摄像头随意走动，步态识别算法也可对其进

2018-03-28

1.3K0

推荐｜研究人脸识别技术必须知道的十个基本概念

人脸识别编程算法深度学习

1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输

2018-03-28

1.3K0

【源码】Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%

python 开源人脸识别图像处理

如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。首先看看现在的研究现状。如

2018-03-28

3.5K0

讲解 Vision 图像识别框架 API详解

本篇文章主要简单介绍下其中的 Vision API 的使用（Vision更强大的地方是可以结合Core ML模型实现更强大的功能，本篇文章就不详细展开了） Vison 与 Core ML 的关系 Vi

2018-03-28

2.7K0

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