作者使用了一部分算法来完成将语音转化为文字，识别人脸，鉴别目标种类，检测文本和商标的工作，通过这些算法可以在视频和音频内容中理解和搜索相关信息并生成丰富的元数据。 人脸识别 人脸识别算法能够通过给定数字图像或者视频帧中的人脸鉴定一个人的身份。 人脸认证（face verification）主要用来判断给定的两张人脸照片是否属于同一个人，而人脸身份鉴别（face identification）是将待查询的人脸与数据库已有人脸作比较来确定被查询人脸的身份 图1 人脸识别流程 对于人脸认证（face verification）和人脸身份鉴别（face identification），图1中face embedding是用来检测两个人脸是否属于同一个人，通过距离度量方法 由于作者在人脸识别中感兴趣得并不是人脸认证（face verification）和人脸身份鉴别（face identification），所以他们利用想要检测的人的face embedding训练了自己专有的分类器
什么是万象优图 万象优图是腾讯云为开发者提供图片智能鉴黄、图片内容识别、人脸识别、OCR识别等服务；也可以根据需求提供定制化的图片识别服务；同时也提供灵活的图像编辑服务，如裁剪、压缩，水印等，满足您的各种业务场景图片需求 万象优图V1接口 statImageV1 查询图片信息，万象优图V1接口 copyImageV1 复制图片，万象优图V1接口 delImageV1 删除图片，万象优图V1接口 uploadVideo 上传视频 statVideo 查看视频状态 delVideo 删除视频文件 pornDetect 智能鉴黄，参数为URL pornDetectUrl 多图片智能鉴黄，参数为URL构成的array pornDetectFile ) 智能鉴黄 $res = YouTu::pornDetect('http://img.taopic.com/uploads/allimg/130716/318769-130G60P30462.jpg ') dd($res) 相关推荐 【腾讯云的1001种玩法】 Laravel 整合微视频上传管理能力，轻松打造视频App后台 多维活体检测，让人脸识别更安全 【腾讯云的1001种玩法】Laravel
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）、人脸辨识、相似人脸搜索、人脸分组 7、视频中的图像技术 抖动的视频自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的人脸位置检测和跟踪功能来分析视频，可在一个视频中最多检测 64 张人脸、测在静态背景的视频中发生运动的时间 3、图普科技（图像识别） 国内最大的图像识别云服务平台，每日处理数亿的图片及视频内容。创始人李明强是微信创始团队成员之一，曾带领团队打造出QQ邮箱。业界最专业的智能图片鉴黄师。 语音转化 可替您将文字转成语音、文字转成方言（真人语音），识别语音、歌曲等。 视频识别 可以为您完成视频内容收集，字幕识别，视频内容鉴定等内容。 19.深图智服 http://www.deepir.com/tech 智能鉴别色情、反动、暴力、恐怖、血腥、违规等图片与视频。 现在让我们弄清楚你要如何在你的终端上构建这个推荐系统。
这种类型的机器智能存在于智能手机上虚拟助手的语音和语言识别系统、自动驾驶汽车的视觉识别系统，或根据用户的喜好推荐可能喜欢的产品的推荐引擎。 当前的AI技术依然属于狭义的人工智能，比如人脸识别、目标识别、物体运动轨迹等等。 TSINGSEE青犀视频基于多年视频领域的技术经验积累，在人工智能技术+视频领域，也不断研发，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高 典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。 什么是视频识别？ 具体来说，它可以在连续视频帧中关联目标对象随时间推移定位移动对象。 视频识别与计算机视觉一样，都依赖于深度学习。 视频识别可以运用在哪里？
图普告诉雷锋网，其产品包括图像审核、増值及搜索，有鉴黄、人脸识别、场景识别等数十个模块，目前日均处理3亿张图片，是国内最大的图像识别云服务公司。 不过图普最知名的还是鉴别“小黄图”，图像视频审核也是现在最主要的服务，客户包括受不良信息困扰的迅雷，和王思聪投过的直播平台17等。 ? 同样，图像和视频被计算机理解后，才能形成内容间的连接。 现在视频和图像逐渐成为主要内容和新的描述方式，推荐却还是以“看了的人还喜欢”这种方式为主，而非基于视频的内容。 如果计算机看懂了视频，那推荐的理由就会变成类型，风格，甚至是故事结构了。 目前以鉴黄为代表，计算机可以识别人、物与场景，但对它们之前关系的理解还不够深入。 李明强认为，根据内容进行推荐、搜索，提供差异化服务，视频行业才算到了第二阶段，目前的审核服务是为了满足基础需求，技术成熟后会提供广告投放和导购等增值服务。 看来，鉴别小黄图还只是开始。
全店里的服务员，都在埋头刷微视 ? 在这般尴尬的情景之下，怒刷了3000多条微视短视频，我终于发现短视频网红的套路 网红套路一：无人机上帝视角 ? ，最后经过剪辑拼接就形成了一秒变装的视频 网红套路三：人像拉花 ? SDK，并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术，帮助用户聚焦业务本身，快速轻松实现基于移动端的短视频应用。 点播整合 腾讯云点播为短视频提供从作品上传、存储、快速转码、到视频鉴黄和分发的一站式云端接入服务，保证用户的作品第一时间被观看、分享 内容监管 结合腾讯云点播鉴黄能力，支持视频上传后自动发起鉴黄并接收结果 上传完成后可快速计算色情指数供业务侧处理 AI 能力 结合云端 AI 引擎，利用人脸识别和动作捕捉等技术，实现智能标签、智能封面、绿幕抠像和人脸挂件等，实现内容分类和个性化推荐
场景描述：换脸视频，最初只在网上一些社区中流行，到了现在几乎人尽皆知。这项技术迅速蔓延网络的同时，也伴随着隐私、肖像权等一系列问题。在娱乐狂欢的同时，大众对隐私保护的意识也开始觉醒。 针对这次杨幂换脸视频走红网络的事件，知名律师回应，此举涉及到换脸人物的肖像权、名誉权，而且一旦被用于不良和作恶视频，后果会很严重。 鉴于此，制作该视频的 UP 主，很快就发表道歉声明并将视频下架。 在这份审核规则说明中提到：「不再对此类内容进行推荐、禁止排行榜和热门位置的展示」，同时表示会关注法规和规章制度，对审核规则进行调整。 记者访谈 B 站审核相关的工作人员，得到确认：Up 主仍可以发布，但目前不做任何推荐，未来政策可能会调整。 一边是技术的门槛不断降低，很多人的好奇心和私欲得以尽情释放；一边却是无良人士的恶意使用，对他人带来困扰与伤害，比如明星被换脸到色情视频中。
、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。 5人工智能时间图像和视觉识别类：图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程 ? 《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用OpenCV实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。 《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》 介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。 《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》 机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础 国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐。
人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法 5人工智能时间图像和视觉识别类：图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程 ? 《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用OpenCV实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。 《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》 介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。 《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》 机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础 国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐。
《数学之美（第 2 版）》浪潮之巅 文明之光 硅谷之谜 大学之路作者吴军博士作品 新版增加大数据和机器学习内容 文津图书奖获奖书 央视新闻推荐的学科敲门砖。 图像和语音相结合等热点一应俱全 李航 余凯等人工智能领域专家倾力推荐! NO.5 人工智能时间图像和视觉识别类：图像识别、语音识别、自然语言处理、matlab 建模工程 ? 《OpenCV 和 Visual Studio 图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用 OpenCV 实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。 《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。
人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 个人认为，这篇文章中所给出的基于回归方式表示纹理模型的方式比基于分类表观模型的方法更有前途，因为是cootes的文章，自然就更应该被推荐。 人脸表示 人脸表示是指根据人脸特征点的位置，对人脸进行几何校正并割取人脸区域（归一化到固定大小）之后，得到最具有鉴别（区分）能力的特征的过程。 （比如最近百度上线的人脸搜索），这些应用中除了需要传统的人脸表示，还需要关注如何能够快速准确地在大规模人脸数据库中搜索到相似人脸，当然这部分工作可以借鉴其他视觉搜索中的方法，但人脸可能也会有自己的特殊性 ，遮挡以及表情变化引起的表观改变，很多情况下表现并不好，可能需要重新改变目前的人脸表示方式，比如采用类似推荐论文9中的方式，采用多个局部模型而不是一个整体模型来进行表示，还可以考虑一些人脸姿态/表情矫正方法
一、屡次被推上舆论风口浪尖的人脸识别事件 ? 最近，又发生了两起关于人脸识别的热议事件。 仅在通过特定技术方法对照片进行处理，使其能够识别或认证特定自然人时，照片才被认为是生物识别数据”。此外，GDPR并未提及视频影像，例如被监控摄像头收集的视频影像，但应当类推适用相同的原则进行处理。 据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。 用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。 通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。
Android 关于腾讯 人脸识别 V3 鉴权代码，供参考 注意：Android9.0 默认是禁止所有的http，且android4.0以后不能在主线程发起网络请求。 import java.util.TimeZone; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * 人脸识别 V3鉴权 */ public class AuthFace { private static String SecretId = ""; private static String * @param action 人脸识别接口名 例如 DetectFace * @param paramJson json化的参数 * @param version resultData = new String(byteArrayOutputStream.toByteArray()); return resultData; } } 调用示例：人脸检测与分析
换脸甄别（ATDF）技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸，同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等，能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险，提高效率。
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