---- 新智元报道 编辑：Joey 如願 【新智元导读】刚刚，救治林志颖的林口长庚医院公布了他的面部手术方案，其中一项3D人脸重建技术或将拯救他的神仙颜值？ 7月22日，林志颖在驾驶特斯拉ModelX时发生车祸，据报道，事故造成林志颖颜面骨折、肱骨粉碎性骨折…… 曾经拥有不老容颜的他，现在可能面临「毁容」风险，不少网友感慨，时间都带不走的东西，却被命运带走了。 不过今年一项3D人脸重建技术的出现，或许可以让亚洲小旋风重获受伤前的神颜。 图源：林志颖Facebook 据报道，本次林志颖的面部重建
看人先看脸，不同的人脸往往会给我们留下不同的印象，像蒙娜丽莎圆润的脸颊会让人感受到母性的光辉，而蝙蝠侠面具下坚毅的下巴则透露着浓烈的男子气息。
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。下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%的误差，这离希望的目标还很远。看了算法分类错误的例子，注意到算法将一些狗分类成猫。所以这里考虑是否做 一个项目专门处理狗，这个项目可能花几个月时间才能将分类狗的算法做好，在狗图片上犯更少的错误，与其做这个项目花几个月时间而且结果未知。 这里有个误差分析流程，可以让你知道这个方向是否值得努力。 1.收集一下比如100个错误标记的开发集例子，查看开发集里面有多少错误 标记的例子是狗。假设你的100个错误标记例子中只有5%是狗，这意味着100个例子，在典型的100个出错例子中，即使你完全解决了狗的问题，也只能修正这100个错误中的5个；现在假设发生了另外一件事，100个错误标记的开发集例子，实际有50张都是狗，现在花时间解决狗的问题可能效果就很好，这种情况下如果解决了狗的问题，那么你的误差就可能从10%下降到5%了。通过人工查看就可以知道你改进的方向有多少价值。
【IT168 评论】如果用刀来比喻芯片，通用处理器好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。因此，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 从技术上而言，深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三，泛化至从未见过的案例中。因此，它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输
唐木 发自 浙江杭州 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “少年，我看你骨骼精奇，是个练武奇才，这里有一本《如来神掌》……” 现在，AI就能判断你是否骨骼精奇了。 而且这还不是概念或实验室技术
[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文，这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于：
世界级ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已然到来。
此前，国家发改委、交通部等部门预测，2017年全国春运旅客发送量将达到29.78亿人次，比上年增长2.2%。其中，铁路发送旅客量将创历史新高，达到3.56亿人次，同比增长9.7%，较2002年激增近200%。此外，再加上春运提前、预售期缩短以及可能出现的拉尼娜天气等因素，也就不难怪今年是“史上最难抢票年”了。这一切都在提醒人们抢票要赶早，尤其是北上广等热门城市，往往开售还没一分钟，车票就已所剩不多了。 对此，为了改善春运压力，12306找上了阿里云，并免去了购票验证图的关卡，在措施施行后，12306的后台较
今天将分享16种腹部器官（肝脏，脾脏，左肾，右肾，胃，胆囊，食管，胰脏，十二指肠，结肠，小肠，肾上腺，直肠，膀胱，左侧和右侧股骨头）分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天将分享超声图像八大组织多类分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
近十年，连接主义者在各种深度学习模型加持下，借着大数据、高算力的东风在人工智能赛道上领跑符号主义。
总之，一切原本应该只是静态的3D角色模型，不管是人是动物，还是自然界不存在的卡通创意角色，都能见皮知骨，由静到动：
计算机科学家David Dao开发了一种智能算法，该算法使用雨林的卫星图像和无人驾驶飞机图像来预测下一个可能遭到破坏的雨林区域。他将在最近的马德里气候会议上介绍他的研究，并将于1月在智利启动一个试点项目。
伴随着人工智能技术的飞速发展，语音识别、机器翻译等各项科技名词已不是传统意义上被企业家束之高阁的前景应用，更不是研究人员讳莫如深的复杂概念，它们已经伴随着大数据时代的来临走入了寻常人的身边。如今的生活中我们无处不在享受着人工智能技术带给我们的便利，从前在科幻电影《星际迷航》中使用的通用翻译器，已然成为了现在人们出行途中能够使用的小型翻译机。而拨开这些实际应用的面纱，它们背后所使用的技术往往是这些年来备受关注的神经网络模型。
1978年，文革刚刚结束，改革开放正在酝酿，清华大学便在计算机系内部成立“人工智能与智能控制”教研组。
大型体外细胞和组织组学数据集和生物信息学工具的可用性使研究人员能够了解导致疾病的分子过程，并确定和开发新的治疗方法。然而，需要新的系统方法来理解多组织水平上复杂的体内生理和病理相互作用。
10月8日，腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾来到云南民族村，实地体验“游云南”App上线的各项功能。“一部手机游云南”第一阶段建设成果“游云南”App自6月1日上线试运行以来，经过几个月的建设优化期，已经于10月1日全面上线运营。 “一部手机游云南”是由云南省人民政府、腾讯公司联合打造的全域旅游智慧平台。云南省政府对该平台寄予厚望，希望实现“游客体验自由自在、政府服务无处不在”。截至目前，“游云南”App已累计超过100万游客下载，为游客提供了景区直播、在线购票、地图导览、一键投诉等重要功能，全面
前面的文章中，我分享了一些分割挑战赛的例子。今天我会继续分享肺结节检测和良恶性分类挑战赛的例子。希望通过这个例子可以在如何用深度学习来辅助诊断上给大家带来一些启发。
但是你有没有想过，我们的手掌是有骨头的，光被骨头挡住，应该会跟拍X光一样，显示出一个轮廓清晰的阴影，为什么没有呢？
4月10日，量子位与中关村壹号联合主办的AI+线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。
队列的作用： 1、解耦：避免两者之间的过度依赖，以免其中一方出现问题，另一方不能再执行。 2、效率：增加数据处理的效率。
旷视科技CEO印奇曾说，“2018将是行业整合的一年，输赢到今年结束就能看得清楚。”
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。
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。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
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
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
近年来，随着深度学习的发展和大规模数据集的出现，深度学习在很多领域也取得了进展，但其中「人脸复原」（Face Restoration）任务仍然缺乏系统性的综述。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
某AI企业人士如此评价GPT-4的进步：“GPT-3或3.5像一个六年级学生，而GPT-4像一个聪明的十年级学生。”
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。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间，在任何一种情况下，您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能，它们模仿人类行为的能力似乎也在增加，而人脸检测就是人工智能的进步之一。
今天将分享对比增强CT肝脏分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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。
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