随着数字化时代的迅猛发展，个人信息的安全性和隐私保护成为了当今社会中备受关注的话题。在这个背景下，实人认证API崭露头角，成为数字领域中的一项重要技术，为身份验证提供了全新的保障机制。本文将探讨实人认证API在身份验证中的角色，以及它在保护个人隐私和安全性方面的重要作用。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速，各种电子化应用正在走进人们的生活中，电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看，身份验证的确是十分重要的一环。但是，当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题，近年来，实人认证API的出现，让电子化身份验证更加可靠。
雷锋网按：本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是，银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗？本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头，通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物，让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是，提起现实中的安防，却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说：“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板，而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日，腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务？ 人工智能与深度学习 早在几十年前，美国就已诞生了人工智能技术，而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。 深度学习和
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
如果用"云"上的话，就是用云的概念解释，腾讯云对象存储提供的是面向非结构化数据，支持HTTP和HTTPS协议访问的分布式存储服务，它能容纳海量数据并保证用户对带宽和容量扩充无感知，这里可以理解为基于Serverless架构。
前期我们做了一个小程序，实现集体照片的自动分发。简单来说就是用户上传一张集体照，凡是出现在集体照中的人都能自动关联到此张照片，有点类似 QQ 和 FB 之前的标记用户，但是整个过程是自动的，无需人为分发，问题就出现在自动上。
在这个多逝之秋，禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗，顿感无比感慨。金庸先生的武侠，影响了好几代人。沧海一声笑，滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝，先生一路走好！
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
大家下午好，我主要是针对智慧工地履约考勤系统的应用实践跟大家进行一次交流。这次的讲解分六个部分，前沿，产品分析，系统架构，主要技术，功能分析，应用展望。做一款产品肯定有特定的原因：响应交通运输部公路品质工程建设的号召，加强四新技术的应用。我们在小学课本里面学的赵州桥、都江堰，包括今天国家游泳中心，水立方、鸟巢都是典型的品质工程。品质过程当中要求加强四新技术的应用，四新技术包括新材料、新设备、新技术以及新工艺的应用。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。
打字游戏，随机出现一个单词打乱字母顺序往下落，需要在落下前按顺序拼写正确，每对一个字母，会消失一个，不同难度对应不同长度的单词和下落速度。（动图超过300上传不了，只能放两张照片了）
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
该研究表明绵羊将成为研究亨廷顿病等神经退行性疾病的良好模型，并将为神经学家们带来新的研究方式。 近日，剑桥大学的科学家发现绵羊可以通过人的肖像照片识别出人脸，甚至可以在没有事先培训的情况下识别出操作者的照片，为神经学研究领域的面部识别功能找到特殊的生物学模型。 背景 识别面孔的能力是最重要的人类社交技能之一，我们很容易识别熟悉的脸部，并可以从重复出现的图像中识别出陌生的脸部。 与其他一些动物如狗和猴子一样，绵羊是能够识别其他绵羊以及熟悉人类的社会动物，然而，现有的研究对于绵羊识别面部的整体能力知之甚少。 研
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是周吉成老师关于人脸核身技术原理与行业应用的总结。
前言 这个名字起的非常大，但是本文只能从一些概念和我自己的理解上介绍一下什么是人工智能。本文只是给从未接触过此块的人一个大致的印象和思路，其余人请直接略过。 一、什么是人工智能 人工智能这个概念最近非常火，其实什么是人工智能，无非是想让电脑拥有像人一样的智慧。以前电脑做事比较222，从来都是0和1两个数，你让电脑干什么电脑就干什么，像一个听话的奴隶一样，没有自己的思想，没有自己的创新，不会有多余的想法。看上去挺好，但是随着时代的发展，人们对这种电脑的表现已经完全不满意了，现在我们想让电脑不光完成我们交予他的
应该没有人不认识英国女王伊丽莎白二世吧？但如果文摘菌说，其实这不是“一个人”，你能看出左右两张照片有什么不同吗？
就像世界上没有两片相同的雪花，你用手机拍摄的每张照片也是独一无二的。布法罗大学的研究人员掌握了一种方法，可以通过分析照片来追踪拍摄的手机，这项研究为身份验证提供了另一种可能性——用手机拍摄的照片来识别身份。 照片噪点也能当手机的「身份证」 由于元件尺寸和衬底材料的不可控，即使是同一型号的相机也会在传感器上有细微的差别。当均匀的光线投射到传感器上时，每个像素输出的值并不完全相同，这会导致图像的某些像素或明或暗，产生噪点，这种成像缺陷被称为PRNU（光照响应不一致性）。 由于PRNU 是由传感器本身的物理特
机器之心原创 作者：虞喵喵 5 月 23 日，国内知名人工智能创业公司云从科技向机器之心透露，已拿到中国银行总行订单，其人脸识别软件将在中国银行总行、境内分支机构、境外分支机构以及控股子公司全面应用。 机器之心第一时间与云从科技取得联系，就其如何在成立两年时间便拿下总行订单，同时如何与五大行中的四家签约合作展开讨论。 攻略中行，首先要满足技术和工程要求 在此前机器之心的专访中，云从科技创始人周曦就曾多次强调银行的「2 小时、4 小时、8 小时原则」——如果银行系统宕机 2 小时，该行行长就要去当地人民银行上
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只凭一张人脸，就能检索出各种公开网站上的照片。 甚至连十几年前的黑历史都可能挖到！ 最近，一个名为PimEyes的人脸搜索引擎，引发了巨大争议。 这个网站支持搜索任何人的照片，而且准确度惊人。 即便带着口罩、墨镜、脸上有头发遮挡，人脸也能被识别，然后扒出各种相似人脸照片。 这当中，甚至可能还会被扒出露骨照。 一软件工程师Cher Scarlett（之后叫她雪姐）分享了一段经历，本想测试能否搜出亲人，结果竟找到自己十几年前被性虐待的照片。 更要
今天小编给大家介绍一个AI黑科技，能够完美融合任意两张人脸，并带有丰富的表情，让你不仅凡尔赛地炫个技，还能巧妙风趣地表个白：我觉得咱俩挺合适，可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
本篇仅介绍基础版核身SDK Android端的调用流程，涉及需合作方服务端开发的接口请参考另一篇文章人脸核身APP接入-服务端Python demo。
这就是来自快手的BlendGAN，而且这项工作还被顶会NeurIPS 2021接收。
2020年，基于福州市“e 福州”平台架构及资源基础,福州市建立起城市级人脸识别公共服务平台，在此平台上建设“地铁刷脸通行”应用场景，及其他五个拓展试点应用场景(校园刷脸点名、医院刷脸取号、图书馆刷脸借书、政务服务刷脸取号、园区企业刷脸考勤)，并将逐步拓展至生活服务、社区管理、城市管理等其他人脸识别应用。
人脸识别客户端程序，不需要和人脸识别相关的库在一起，而是通过协议通信来和人脸识别服务端通信交互，人脸识别客户端和服务端程序框架，主要是为了提供一套通用的框架，按照定好的协议，实现人脸识别的相关处理，很多厂家都会有也都会做类似的机制，以便第三方厂家或者自家的其他设备按照这个通信协议来处理，比如客户端程序可以在PC机上，也可以是网页，还可以是安卓客户端，前端设备比如人工访客机，访客机本地是不需要做人脸识别等处理的，而是发送到服务端处理完以后再拿到结果进行展示，这样就可以利用服务端强大的运算能力。
「AI 换脸」这几天又热起来了。AI 科技评论秉承以往的风格，从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
把真人照片和GAN生成的人脸混在一起，加上时间限制和条件限制，让火眼金睛的你识别出来。
在现代化企业中，工厂实施安防视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等目标进行实时全天候视频监控。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
以前人脸识别在很多人的印象中，仅存在于虚拟的科幻电影中。但如今随着技术的快速发展，人脸识别技术已走进每家每户，平时进小区、过安检、用一下手机……都免不了需要“刷”脸。人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利，但与此同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
用机器学习合成人像照片，使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息，近日，来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解，该方法的工作原理是： 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸，一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像，提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为：0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
自动化（Automation）是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化，更多的体现在后期的处理功能上，例如多张照片的综合处理，目的也是为了大大提高出片的效率。首先是，针对照片的多重聚焦，通常来讲，需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置，之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片，并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层，点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中，选中“堆叠图像”，点击确定。添加描述4、这时候，2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版，如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想，就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程，通过软件的特定设置，直接针对不同部位完成对焦拍摄，拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成，达到图片清晰的效果。省去PS的过程，大大提高效率。另外一个技术是全景化图像，把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实（也称实景虚拟）是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术，它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件（通常Java或Quicktime、activex、flash）的支持下，使用鼠标控制环视的方向，可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中，好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务，如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的，自动化摄影省去人工合成部份，并且让产品基于同一个位置，拍摄不同的角度，精准完成全景化的360度图片拼合，给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术
随着软件算法和物理终端的进步，人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面，已经成为了重要的身份验证手段，但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
但现在，RealAI团队有了一个办法，只需一副定制的“眼镜”，就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。
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