关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别(Face Recognition)基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
11月,图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
内容提要:行人重识别技术,广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中,近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
现在我建议大家要有自己的域名、云服务器方便开发调试,也方便交付。那现在,还要求大家要有自己的公司,这样就可以了做支付方面的工作了,还有签合同有些也要求有公司。
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」。
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触,既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下,红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网,同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求,广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。
如果不是这次疫情,恐怕还没有太多人去关注非接触式无感红外人体测温系统。这次疫情中,国家倡导不聚集、少接触的原则,以减少感染几率,防疫人员更要做好防护与保护措施,而传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触,既危险又低效。所以这次的疫情防控,在 AI、物联网等技术的发展与支撑下,红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网,同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后,多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果,此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后,商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法,随着PK的不断升级,人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新,固定识别通过率为90%,识别误匹配率指标被降低了好几个数量级,此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等,这里不一一赘述。
什么是大数据和人工智能,分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势? 10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多
随着计算机技术和网络技术的飞速发展和Internet应用的普及,电子学术资源的大量涌现,如数字学术资源的检索平台,学术论文资料库和世界各地大学自行建立的学术文献资料库。互联网的普及同时,也为抄袭、剽窃、非法传播的学术论文提供了便利。在我国大学毕业生的毕业论文中,已有了抄袭剽窃现象,引起了各界的广泛的重视。预防文章剽窃,整顿学术风气,对学生的毕业论文进行检测查查,是一个很有意义的课题。
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位胖友,你听说过“镜头恐惧”吗? 包括但不限于,总是尽力躲避镜头,即使拍照也往往表情尴尬,笑不出来。 那感觉,就是人家拍照是回眸一笑百媚生: 我一上相就是“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”灵魂三连。 现在各种算法技术这么发达,就不能我往镜头前一站,相机自动帮我微笑到位吗??? 真别说,本老镜头恐惧症患者仔细查了查,发现这事儿还挺靠谱。 比如前面这张阮玲玉露齿而笑的照片,原片其实长这样: 嘴角这么一扬,老照片里的清冷美女,是不是就多了一些鲜活
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能,主要以公有云API的方式,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
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。
作者:kaibinli(李凯斌),腾讯 CSIG 专家工程师 | 导语:介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法 一. 背景 AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下,包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费,毕竟涉及到钱,用户对计量数据准确是非常敏感的;另外调用量本身也比较大,如何保证数据的准确一致也是一个比较大的
AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下,包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费,毕竟涉及到钱,用户对计量数据准确是非常敏感的; 另外调用量本身也比较大,如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。 数据不准: 主要包括数据丢失和数据重复(当然可能有其他问题比如上报的数据本身错误等,暂不属于本次讨论范围)。 数据丢失: 相当于调用量少算,会影响我们的收入。一方面我们通常重试、持久化等方式尽量减少数据的丢失,目标当然是完全不丢,但很难做到100%不丢。另一方面很少量的数据丢失对于实际收入影响很小,对用户基本没有影响。 数据重复: 相当于调用量多算就会多收用户钱,用户一旦发现肯定会投诉过来。所以是必须要去解决的,但是数据量很大,要做到精确去重比较难。
由于之前分享的代码有获取过微信好友头像,所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息,比对两个人的好友信息列表就可以实现了。按理说这么简单的话,应该早有现成的代码了,然而并没有搜到,那正好,拿来练练手!
最近几年人工智能这个词很火,在百度的搜索词条上居高不下,电影中的那些硬核高科技也逐渐出现在我们身边。但是什么是人工智能呢?
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展,大数据燃料非常充足,未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态,这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后,就很少有重大的突破了,逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
今天,智联万物的生活在我们身边无处不在:个人使用的智能家居、可穿戴设备,工业自动化设备与大量传感器……科技正在改变我们的生活。
半年前的保险圈,忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术,广告片中的胡歌,可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作,进行线上理赔申请,从提交到理赔款到账,整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶,8月19日,百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示,互联网金融没有“寒冬”,互金将进入人工智能阶段! 很显然,对于金融机构来说,与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站,各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象:阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后,迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描,用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战,我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示,现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等,行为特征包括语音、步态和笔迹等等,这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性,能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
转眼暑期已经过去一半,想必在座的多数科研狗已经早早结束假期,踏上回校的旅途了,有些甚至埋头实验室就没有给自己安排假期!
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今,除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外,中文互联网内热度最高的产品,非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
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。
本文介绍了单样本学习,并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习,而孪生神经网络可以用于人脸识别任务,通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型,并说明了如何选择用于训练模型的图片。
为避免聚集性疫情发生,阻断病毒传染、及时发现疑似病人,全国各地均已采取最严格的发热人员排查措施,防止疫情进一步向外扩散。返工潮人流涌动,站好温控第一道岗,成为疫情狙击战的关键。目前机场、高速公路出口与服务站、地铁站、高铁站、超市、写字楼、小区、学校、场馆、工厂等人群高度聚集、高流动的公共场所与活动密集区,都需要对大流量群众进行实施体温监测。
选自towardsdatascience 作者:Firdaouss Doukkali 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章简要介绍单样本学习,以孪生神经网络(Siamese
近年来,游戏、动漫产业的高质量发展已经成为我国发展新型文化产业的重要方向。根据中国互联网络信息中心发布《2020游戏研发力量调查》的数据显示,中国手机网络游戏用户规模达到5.36亿。在《2021年中国动漫产业全景图谱》报告中也指出,我国动漫产业产值在去年已经突破2000亿元,市场发展潜力巨大。
人脸对齐与特征点跟踪的过程中,遮挡和大的姿态变化是无可避免的,在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变,影响用户体验。
在人工智能盛行的当下,各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出,AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。本文是笔者在做证件照时发现的一款stable-diffusion webui的插件,极其好用,向大家推荐一下。从本篇开始,笔者会陆续推出stable-diffusion和Midjourney相关的内容梳理了,后续会推出一系列的stable-diffusion webui的插件教程和讲解,敬请期待。
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
近年来,行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟,其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
由于巨大的利益,论文造假屡见不鲜,在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字,不能检查图片。因此,论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
近日,关于人脸识别侵犯个人隐私的事件层出不穷,美国科技巨头的CEO也纷纷对此发表了个人看法,以欧盟要暂时禁止面部识别的提议为例,Alphabet CEO桑达尔·皮查伊表示非常支持,而微软总裁兼首席法务官布拉德·史密斯则反应冷淡。
我们在用图片搜索图片,或者语音搜索语音的时候,在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段,而是通过DL等算法提取出来的“特征”,一般是256/512个float数组,可以用数学中的向量来表示。
最近因为博主科研繁忙,没有时间更新,在此向所有关注的您说一声对不起!希望没有计算机视觉战队大家依然科研顺利,生活愉快,也希望大家时刻关注我们的平台,宣传计算机视觉战队,谢谢! ---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事,希望您能有些收获,谢谢! n 主要内容 卷积神经网络(CNN)已广泛地用于计算机视觉领域,显著地提高了先进的方法。在大多数的CNNs中,softmax损失函数被作为监督信号去训练深度模型。为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学
最近因为比较繁忙,没有及时在“计算机视觉战队”平台更新,在此向所有关注的同学说一声抱歉!希望这段日子大家依然科研顺利,生活愉快,嘿嘿!
最近因为博主科研繁忙,没有时间更新,在此向所有关注的您说一声对不起!希望没有ComputerVisionGzq 大家依然科研顺利,生活愉快,嘿嘿! 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事,希望您能有些收
在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下:
对于这个问题,业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别(Person Re-identification,ReID)。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 315晚会让大家意识到人脸识别有多可怕。在大洋彼岸,全球最具影响力的AI数据集也开始行动了。 近日,ImageNet数据集决定:给所有人脸打码,保护被收录者隐私。 ImageNet管理者之一Olga Russakovsky与李飞飞团队合作,一起“纠察”数据集中所有包含人脸的图像。 ImageNet总共有1000多个标签,其中只有3个标签与人相关,而很多看似与人脸无关的标签下,反而可能有大量人脸照片。 因此,研究团队通过亚马逊Rekognitio
目前,人脸识别的使用率正在不断上升,随之而来关于面部识别道德问题的争论也愈发激烈。从机场到社交媒体,面部识别的应用无处不在。因此,想让自己的脸不被扫描几乎是不可能的。
度量学习是ReID任务中常用的方式之一,今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文。来自2016年NeurIPS上的一篇论文,被引用超过900次。
英伟达去年推出的StyleGAN,生成的人脸让网友惊呼“太逼真了”。前几天,英伟达官方又公布了源代码。
最近看到很多同学在朋友圈分享集赞,兑换查重的机会,昨晚大树搜了搜相关的查重工具,以及自己使用的查重工具分享给大家,其中个别是有字数限制的,大家随自己个人情况挑选使用。
金磊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年一度的毕业论文查重“盛宴”,又开始了。 然而,隔着屏幕都能感受到毕业生们的痛苦: 怎么回事? 论文查重,不应该就是一个检验科研水平、毕业知识掌握程度的考核吗,怎么像是走了遭地狱似的? 没错,经历过查重的同学们都知道: 无论论文是否原创,查重都像是给论文蜕层皮,有时候改得面目全非都过不了。 网友:就连专业术语都飘红,正常吗?我直接重新定义? 除此之外,往往还得自掏腰包,提前对论文进行查重,因为知网只有2次审核的机会。 从网上来看,
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