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。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
现如今，人脸识别技术的应用可谓是非常广泛，被应用于身份认证，监控，安全检查，机器学习，面部表情识别，虚拟现实及虚拟导航等领域。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
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
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
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
这是人脸识别系列的第5篇文章，前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到，这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务，图片来自Openface
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？
人脸盲复原是计算机视觉领域的一个重要课题，由于其广泛的应用而受到人们的广泛关注。在这项工作中，我们深入研究了利用预训练的稳定扩散进行盲脸恢复的潜力，
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
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
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 疫情之下，公共场所需要对人流是否佩戴口罩、是否正确佩戴口罩进行严格督察。而此项工作冗杂琐碎，为降低人力成本、提高人员流通的效率，人工智能技术正被应用到疫情防控工作中。 许多科技公司都积极研发并开放了口罩识别模型，WakeData亦在人脸识别模型基础上开发了口罩识别模型，可快速识别受检者是否正确佩戴口罩，准确率达98.5%，高于百度基于PyramidBox-Lite优化的口罩识别模型的90.4%（此二项数据均基于同一个测试集检测得到）。
本文针对遮挡人脸检测问题，提出了一个基于CNN的遮挡人脸检测方法。首先，建立了一个包含30,811张带有遮挡的人脸图像的数据库，并提出了用于检测遮挡人脸的CNN网络LLE-CNNs。该网络包含一个Proposal模块、一个Embedding模块和一个Verification模块。Proposal模块用于生成候选区域，Embedding模块用于修复被遮挡的人脸特征，Verification模块用于验证人脸候选区域并调整其位置和尺度。实验结果表明，该方法在遮挡人脸检测任务上取得了较好的性能。
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。
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
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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。
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。
人脸识别是一种通过分析和识别人脸特征来辨认一个或多个人身份的技术。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，人脸识别成为了一个非常热门的领域。本文将介绍人脸识别的入门知识和常用的实现方法。
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。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险？ 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩，而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法，已被CVPR 2023接收。 一般来说，人脸识别系统都采用客户端-服务器模式，通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征，并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露，但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像，还是威胁了大家的隐私安全。 因此，浙江大学网络空间安全
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。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造，提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能。 一：背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展，以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时，也带来巨大的安全隐患。与之对应的，人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理，使用softmax loss[1] 监督网络在自然
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
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。
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
随着人脸识别技术的发展，给我们的日常生活带来了许多的便利，但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh，被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为：
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
得益于Python科学计算Numpy模块，我们可以把图像转换为拥有三个维度的像素ndarray数组。因此可以通过ndarray数组对图像进行处理。本小节介绍的是ROI。
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
本文介绍了基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别的详细步骤和代码实现，包括安装和调用库、实现人脸识别、输出结果等步骤。
人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用，但是传统的人脸识别算法存在着准确率低、受光线、角度、表情等影响的问题。近年来，深度学习技术的发展使得人脸识别算法的准确率得到了大幅度的提高。本文将介绍如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频？来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场（Controllable Radiance Fields，CoRF），在保证生成动态的人脸同时，可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司，专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页：https://p
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免，有不当的地方还请各位读者多多包涵，并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快！ 这是
前两天朋友圈里面刷屏的“我想要一个圣诞帽，@微信官方”这个活动你们中招了吗？后来大家都知道这只是一个用了P图工具的小玩笑，但大家纷纷玩得不亦乐乎。现在有许多p图小工具也可以实现“戴圣诞帽”，但作为一个程序猿，其实也可以写一个小程序让自己“戴上圣诞帽”，大家快来看！ 📷 驯鹿逃跑了，我还有自己的圣诞老人。 用到的工具 OpenCV dlib 用到的语言为Python 素材准备 首先我们需要准备一个圣诞帽的素材，格式最好为PNG，因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图：
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