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人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
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本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
6月5日—6日，2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州成功举办。本次大会，旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时，与世界建立互通共享的沟通桥梁，在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识，同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展，造福人类生活。
机器之心原创 作者：王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司，在首次发布会后两天的时间内，收获了一百余份订单，是怎样的新品让产业如此兴奋？ 11 月 1 日，阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会，共发布了三款产品：跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后，阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道，发布会后两天时间内，他们就收获了一百余份订单，此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
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。
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
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
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，这两个领域采用解决分类问题的方法来对表情进行识别。这篇文章，我们将介绍通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
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。
大家好，欢迎来到我们人脸表情识别的专栏，这是专栏的第一篇文章，今天我们讨论的问题是关于表情识别的基本概念和数据集。
该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程，包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中，作者通过学习Apple的官方文档，了解了Objective-C以及Swift编程语言，并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区，了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架，并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面，作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面，作者通过使用GitHub进行版本控制，与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用，作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践，并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时，作者通过总结与收获，逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n
有幸去 Cupertino 苹果总部参加了 iPhone X 的封闭开发，本文主要分享一下iPhone X上使用 ARKit 进行人脸追踪及 3D 建模的相关内容。
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
昨晚的央视315晚会上，人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下，仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App，分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟，成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞；但对于普通观众来说，他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解？为什么一个换脸App软件就能轻松换脸？它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大，即使只是出于提醒消费
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大，包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分的图片都是彩色，只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究，具有很高的研究价值。
这几年，AI 模型在特效方向的技能似乎已被拉满。因此，我们在有生之年见到了会说话的蒙娜丽莎、cos 油画的周杰伦以及可以让人一秒变秃的「东升发型生成器」。但是，这些技术似乎在使用层面都不太「接地气」，很少有人将其做成「一键生成」类应用放到手机上，实时类应用就更少了。
随着互联网和新科技的高速发展，在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款，手机开锁，车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术，人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时，也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息，在大数据时代下，人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题，一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私，通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖，所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。
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。
在上述模块中，容易成为发热重点的 CPU/GPU 计算密集型模块一般是：图像处理、编码。 在低端机上，要优化发热： 1）简单的做法：去掉『可选』，优化『必选』。
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。
随着互联网技术的进步和发展，智能化的楼宇建设也逐步成为人们选择办公场所是否方便的一个重要衡量因素。在智能化楼宇中，安全管理也是重要的一个模块。得益于互联网新兴技术的进步，安防视频监控技术也得到了快速发展并应用在楼宇的安全管理中，安保人员可通过智能监控系统随时掌握和管理大楼内的现场环境。
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
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。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
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
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
日前，在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五，实现200毫秒内快速完成人脸比对，并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。参加MegaFace挑战的还有腾讯等公司的AI团队。
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，
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
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~
在日常生活中，相信很多人都会遇到需要证明“我就是我”的尴尬处境，如果碰巧未带身份证，就只好陷入有苦难言的无奈之中。最近，全国首张微信身份证发行，从此只要带着手机，就能人证合一，从此我就是我，颜色不一样的烟火。 AI时代，身份证都要下岗？ 12月25日，由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。活动现场，联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 第一批成功开通居民身份证网上凭证的市民 身份证“网证”是依据《居民身份证
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
CV君：本文为52CV群友上海科技大学陈安沛同学投稿，介绍了他们ICCV 2019最新人脸3D重建的工作。效果非常赞，代码也已开源，欢迎大家参考～
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。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 搞定这样的人脸3D建模需要几步？ 在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。 这项研究来自Meta Reality Labs——就是扎克伯格元宇宙计划里的那个核心部门。论文已经被SIGGRAPH 2022接收。 作者提到，这一方法适用于VR应用。 也就是说，在VR的世界里，以后你可能就不必顶着一张卡通脸登场了。 而是可以方便地与胖友们“真身”相见。 方法原理 实现
石油与化学工业生产过程复杂多样，涉及的物料易燃易爆、有毒有害，生产条件多高温高压、低温负压，现场危险化学品存储量大、危险源集中，重特大安全事故多发。打造基于工业互联网的安全生产新型能力，提高危化企业生产过程中对安全风险的监测感知和预警管控，最大化降低安全隐患、保障危化企业安全生产、稳定运行、安全储存已经成为行业乃至社会安全的迫切需求。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 搞定这样的人脸3D建模需要几步？ 在数据采集的阶段，答案是：一部手机 + 3.5分钟。 没错，仅凭这3.5分钟的数据，就足以生成高保真、可驱动的真实3D人脸头像。 这项研究来自Meta Reality Labs——就是扎克伯格元宇宙计划里的那个核心部门。论文已经被SIGGRAPH 2022接收。 作者提到，这一方法适用于VR应用。 也就是说，在VR的世界里，以后你可能就不必顶着一张卡通脸登场了。 而是可以方便地与胖友们“真身”相见。
随着小视频越来越流行，兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配，美颜自不必说，现在的人脸特效可谓“千变万化”，人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
不过只能区分出是不是人脸，至于是A还是B就不清楚了。要识别具体的人，那么就需要先让程序看看我们长什么样，记住后然后再让程序区分，这样就可以做到了。
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