现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...3.活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。
通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名，换句话说，它可以同时确保多个子域名站点的安全，如您后续新增同级子域名，无需再额外付费...以上是通配符SSL证书普遍特点，那么如何选购最佳的通配符证书呢？需要注意哪些方面呢？ 选购通配符证书注意事项 1....所以在选购通配符证书时，需要确认SSL证书的兼容性，保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站，毫无疑问，这将有损公司品牌形象。...所以，选购证书时，也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商，以便及时解决您的问题。 4....那么，当您选购某一个CA下的通配符证书时，为避免造成不必要的损失，可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项，相信您能找到满意的通配符SSL证书，实现多个子域名的HTTPS安全加密。
本文将简化讨论焊缝跟踪系统的选购，帮助您满足焊接作业的需求。 ...2.确定需求 在选购系统之前，明确您的需求至关重要。考虑焊缝的类型、材料和监控参数，如焊缝的宽度、深度、位置和缺陷检测。同时，考虑生产环境的条件，例如温度、湿度和震动。 ...结论 选购好的焊缝跟踪系统对确保焊接质量至关重要。通过以上各种注意事项的对比，您可以更好地选择适合您焊接需求的系统。在购买前进行充分的研究和比较，确保您的投资能够带来可观的回报和长期的好处。
那么能不能用AI 来鉴别假新闻呢？又该如何鉴别呢？...麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)在其官网发布了一则新闻，宣称该实验室与卡塔尔计算研究所(Qatar Computing Research Institute)的研究人员合作，已经研究出一种可以鉴别信息来源准确性和个人政治偏见的...而Facebooky也一度深陷假新闻的泥淖，已经开始尝试使用“识别虚假新闻”的人工智能工具，并于近期收购了总部位于伦敦的初创公司Bloomsbury AI，以帮助其鉴别消除假新闻。...不过，无论最终鉴别假新闻和个人偏见的解决方案是AI系统还是人工，抑或两者兼而有之，假新闻被彻底消除的那一天都不会立刻到来。
在此前的文章中，我们已经为大家介绍过EasyCVR平台的自动转码功能，该功能具体是指可以在不改变摄像机设置的情况下实现视频流转码播放，如果摄像机的视频编码格式是H.265，利用转码功能可以转换为H.264...在我们很多的项目中，用户对视频流的转码需求也很多（H.265视频流转H.264视频流）。...除此之外，EasyCVR平台也支持通过接口配置通道转码，具体可以查看这篇文章：《视频融合平台EasyCVR如何通过接口配置通道转码？》。...EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，借助大数据分析的决策判断，为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理等能力...近期我们正在积极研发基于AI视频智能分析的云边端融合智能协同平台。
ERP系统在公司发展中起着至关重要的作用，然而如何选择合适的系统是许多公司目前面临的难题。如果企业选择了过于高端的ERP系统，会发现实际使用起来无法为公司提供正常的支持。...那究竟如何选择适合公司的企业ERP系统软件呢?一、满足管理方面的需求在做出任何决策之前，不要浪费时间进行无用的工作，特别是与公司相关的工作。
与之前很多其他工作不同，针对人脸修复任务，这篇论文的作者同时使用了两个鉴别器来构建整个模型，因此不论是局部图像还是整个图像，看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...局部鉴别器被用来判别图像缺失区域中合成的图像补丁是否真实。整体鉴别器则用来判别整张图像的真实性。这两个鉴别器的架构相似于论文《用深度卷积生成对抗网络来进行非监督表征学习》中的所述架构。...两个鉴别器的损失函数的不同之处在于：局部鉴别器的损失函数 (L_a1) 仅仅反向传播图像缺失区域的损失梯度，而整体鉴别器的损失函数 (L_a2) 反向传播整个图像的损失梯度。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别器和一个语义正则化网络，能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些未对齐的人脸，可以增加一个面部变形的网络来将输入的人脸规范化。
这之后，我继续探索如何在多卡环境玩深度学习。 我开发了一个全新的 8 bit 压缩技术，其模型并行化比起 32 bit 方法要高效得多，尤其是密集或全连接层。...但对于摆弄大型数据集或视频数据的计算机视觉研究人员，Titan Xp 仍然有市场。在这些领域，每一 GB 显存都有价值，而 Titan Xp 比 GTX 1080 Ti 多了 1GB。...我需要处理的任务、如何进行试验，决定了对我而言的最佳选择，不管是 GTX 1070 还是 GTX 1080。 对于预算紧张的开发者而言，选择余地非常有限。
要选购合适的工业机器人，至少要考虑以下几个方面： 工业机器人应用 首先要知道的是你的机器人要用于何处。这是你选择需要购买的机器人种类时的首要条件。
本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 在EEG的信号处理过程中，通过独立成分分析（ICA）去除各种干扰信号应该是最麻烦的步骤，因为它需要操作者的主观判断，需要一定的经验才能准确无误地鉴别干扰信号...在本文中，笔者针对心电干扰信号，简述其脑地形图、功率谱、时域信号的特征（注：这里所说的都是脑电信号ICA之后的心电成分），以帮助新手朋友快速鉴别这种干扰信号。
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作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...，即：识别、验证、搜索等问题都可以放到特征空间里做，需要专注解决的仅仅是如何将人脸更好的映射到特征空间。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测
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前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；
作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐，人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face，在5M的训练集上训练，在LFW数据集上测试，精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述，人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成，下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法，视频人脸跟踪的概念与方法。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户...，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；
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