去年展会上，出PS（P图神器Photoshop）的Adobe公司又出了一款新神器——Character Animator
这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量，实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好，并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在，乔装打扮也不会让你变得更 Gay 了。
2017 年，斯坦福大学的一篇《深度学习通过面部识别判断性取向超越人类》曾引发了极大争议，其通过 AI 算法仅需「看面相」即可判断一个人是不是同性恋的方法让众人感到一丝恐慌，也让技术研究者们对于算法的偏见提出了很多意见。
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术，所谓“颜值”，基于什么标准来评判高低呢？既然是个“数值”，那到底能不能“测量”一下？
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
昨天，雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论：“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁？”
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
随着移动设备的发展，美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力，尤其是在来疯直播秀场业务的场景下，主播的颜值就意味着生产力，直接影响主播及平台的收入。
人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
人脸识别，一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听，但你知道它是如何实现的吗？ 📷 人脸识别技术包含三个部分： 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,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。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域，随着该项技术的逐步发展，60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术，从1967年到现在，美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博，政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。
早在去年10月份，我国就已开通全国65家知名景区的人脸识别入园机制。在景区峰值人流压力下，一秒快进的方式拯救了景点“大排长龙”的窘态，全面提升景区安全管理、服务管理水准，为旅行者带去便利。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 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。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
事实上，从去年十二月开始，新型冠状病毒事件导致的一个重要产业缺口就是口罩，此前文摘菌也对口罩的来源和去处进行了报道，口罩成为当下最为热门物件已是不争事实。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
Opencv自带训练好的人脸模型（人脸的人眼、口等器官类似），此文基于vs2013建立应用台单文档程序，具体建立过程不予详细叙述，主要记录利用的Opencv自带的分类器和训练好的人脸模型。 一、编程前的准备 （1）Haar特征分类器 Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。 Haar特征分类器存放目录：OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下，例如： haarcascade_eye.xml haarcasc
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
方案概述 随着各地平安城市建设的积极深入和依法治国战略方针的全面推进，中共中央办公厅、国务院办公厅于2015年印发了《关于加强社会治安防控体系建设的意见》。意见从加强社会治安防控网建设、提高社会治安防控体系建设科技水平、完善社会治安防控运行机制、运用法治思维和方法推进社会治安防控体系建设、建立健全社会治安防控体系建设工作格局等五大方面提出了具体措施。 其中针对社会面治安防控网建设中，需根据人口密度、治安状况和地理位置等因素，合理优化防控力量布局，需加强公共交通安保工作，强化人防、物防、技防建设和日常管理，
【新智元导读】腾讯优图是腾讯AI的三大核心支柱之一，与微信AI团队和新成立的腾讯AI Lab共同驱动腾讯的 AI 发展。本年度人脸识别标志性比赛：LFW 和 MegaFace上，优图都拿到了冠军的成绩。当下，计算机视觉（CV）发展逐渐进入成熟期，业界也传出“刷分无用论”，那么腾讯优图如何看待“刷分”现象？依托腾讯强大的资源和数据平台，优图在创新和应用上有哪些优势？优图目前的技术储备都有哪些？近日新智元专访了腾讯优图团队，试图解答以上问题。 连拿两项人脸识别国际冠军，刷分只是检验技术落地成果副产品 2017
人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说：
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入
近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
腾讯T-DAY 走过深圳、广州、重庆、西安之后 终于来到了 上海 通往T-DAY上海的“时空列车” 我们已经建造好了 它能带你进入一个你未曾遇见的上海 坐标上海西岸艺术中心B1馆 8月23日-9月5日我们连开14天 想上车就立即预约吧 经验上看，手快有手慢无 不信，你看看它曾经排队的样子 腾讯T-DAY为什么每站必火？ 因为它如梦幻般好看！ （腾讯T-DAY 2017，情绪森林） （腾讯T-DAY 2018，入口夜景） （腾讯T-DAY 2019“诗意长安”，八仙阁）
📷 作者 | 汪彪 责编 | 何永灿 人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
首先，总结一下检测某一特征的方法： （1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。 稳定可靠与光照和姿势无关计算量大 （2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。 运算量小噪声影响大 （3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大 （4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 （5）基于统
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
据调查发现，有52%的用户更希望使用生物或者其他新兴密码方式，而不再热衷于传统密码，并且有80%的用户相信生物特征识别方式会更安全。 用户的这种倾向正好为谷歌的Abacus计划铺了一条康庄大道，Abacus计划推出一种融合了生物特征识别技术（包括面部识别技术和语音识别技术）和地理位置信息的登录方式，也就是说不用输入传统的密码或者PIN码，就能登录。 大部分用户对于新密码方式的强烈渴求驱动于他们的懒惰，而谷歌废除密码计划也是基于用户的这种心理推动的。Abacus可将密码替换成对使用手机方式的综合分析，然后
最近都在讨论工作摸鱼，网易云音乐也出了合理摸鱼时间表，今天给大家推荐如何用python实现摸鱼~码住呦！
攻克技术难关本身就是一件很有成就感的事情，那当然也是很有快感的事情。 自1956年，4位年轻的美国科学家提出“人工智能（AI）”的概念以来，在长达61年的发展中，AI更是历经了“三起两落”的曲折历程。 在这期间，有对技术盲目崇拜的疯狂，也有对未来充满疑惑的低潮。不过从总体上看，我们还是可以说人工智能一直在螺旋式上升的状态，其中有一些技术甚至对社会的很多相关行业都产生了重大影响和颠覆（具体请见文章：「深度」跨越一甲子的AI已在何处迎来爆发？16位顶级专家给出了答案）。 由此，也引发了业内对人工智能的众多思考和
导读：目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准，人脸识别的技术目前已经相对成熟，一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3：终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片，在影片中，主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角，以人猿“换脸”，展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下，安迪演绎了这个不可能的角色，大量自然光照下的凯撒的面部特写，技术上，近乎100％的以假乱真的真实程度，动作捕捉技术，本质上就是一种数字技术的化
如今的人工智能系统，例如受到神经元和神经系统连接启发的人工神经网络，在很多任务上表现得都不错。同样，这些系统需要强大的计算力和大量训练数据，这也使得它们能在围棋等游戏上达到甚至超越人类水平、能够检测出图像中的汽车、能分辨是猫是狗。但是，宾夕法尼亚大学的计算神经科学家 Konrad Kording 表示：“它们在音乐编曲或写短故事方面仍然表现不佳。它们在对实际情况进行有效推理时仍然有困难。”
声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。从直觉上来说，声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见，但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性，因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器，那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。
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