人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。
从其官网介绍来看： Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
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。
声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则
云端人脸识别平台方案虽然看起来美好，但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键，这也是将AI从云到端的唯一方式。 当GMIC遇上视觉AI “黑科技”酷炫又好玩
Pokémon Go一出，新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对AR游戏进行了预研，本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用，简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
随着景区游客的持续增加，景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此，景区引入了人脸检测技术，以了解游客人数，实现景区的限流管理。
2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。
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。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。然后，系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
每当到了假期的时候，全国各个热门景区、景点迎来了巨大的客流量，到处都是人山人海。这个时候景区工作人员那是又喜又忧的。你肯定会疑惑，人多还会忧？当然啦，人一多那么就会面临游客的安全问题，如果人流太多或者超过了景区的承受量，那么很容易就会发生踩踏事件，威胁到人们的安全。
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的：
在浮层活体中，我们主打的特点就是“实时”——实时检测人脸距离、人脸遮挡等。在WebSocket诞生前，浏览器需要通过HTTP请求的方式去跟服务端索要数据。尽管后续的HTTP版本支持了或者聪明的开发者实现了各种“准实时”的索要数据的方案：轮询、长轮询、长连接等。但这些方式都离不开Request/Response对，即需要浏览器发起请求，服务器才有资格发送响应。
Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
当前 Star 2000，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K！
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
5月20日，根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技（ReadSense）在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
内容提要：口罩，已经成为疫情期间出门的标配。面对人员流动带来的疫情传播压力，车站、机场、地铁站等场合都严格检查出入人员体温、口罩佩戴情况等。百度在近日开源了一个口罩人脸检测及分类模型，除了识别人脸外，还可判断出他们是否佩戴口罩，识别及分类准确率分别达到 98% 和 96.5%。
人脸识别是目前商业应用最成熟、最广泛的人工智能技术之一，成为开发者、企业接入AI能力的首选。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
不想去照相馆？担心肖像隐私被第三方获取？不会抠图？本文实现基于人工智能的一键自动抠图生成证件照。在进入正文之前，先看最终效果：
据媒体报道，在2020年个税年度汇算查询时，有数千名学生发现自己的个人所得税App上有陌生公司的就职记录，也就是“被就业”了！ 从被法人！被老赖！被诈骗！被就业！被......！是谁在复制另一个你？ “被就业”也许对生活暂时没有影响，但信息泄露有可能让受害人信息在不知情下被进一步滥用，甚至让犯罪记录“从天而降”。 当下，依托人脸核身等AI技术的用户身份认证已成为各行业办理业务不可或缺的环节，但在用户真实意愿校验方面，市场仍缺乏针对性解决此类问题的产品。 在利益驱使下，一方面黑产攻击手法日益复杂，另一
近年来，人工智能的发展速度十分惊人，在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛，并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率，已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
以下文章来源于腾讯云AI ，作者Jerry 据媒体报道，在2020年个税年度汇算查询时，有数千名学生发现自己的个人所得税App上有陌生公司的就职记录，也就是“被就业”了！ 从被法人！被老赖！被诈骗！被就业！被......！是谁在复制另一个你？ “被就业”也许对生活暂时没有影响，但信息泄露有可能让受害人信息在不知情下被进一步滥用，甚至让犯罪记录“从天而降”。 当下，依托人脸核身等AI技术的用户身份认证已成为各行业办理业务不可或缺的环节，但在用户真实意愿校验方面，市场仍缺乏针对性解决此类问题的产品。 在利
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
本篇概览 检测照片中的人脸，用Java可以实现吗？ 当然可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，当您提交一张带有人脸的照片后，会看到下图效果，所有人脸都被识别到并被框选出来了： 📷 本篇以体验为主，不涉及具体的开发，后面还会有文章介绍完整的开发过程（包括源码） 风险提前告知 为了简化操作，接下来会用到docker，对应的镜像体积巨大，达到了恐怖的4.69G，建议您为自己的docker做好加速配置，可以减少下载等待时间； 由于opencv体积庞大，再加上javacv的依赖库也不小，这才导
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。 例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后，反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的二分之一，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0.8，归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi，如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。
如今，人们无论是在日常生活还是互联网社交娱乐，美颜SDK、美颜相机似乎已经成了大家的必备。特别是职业主播，只要露脸直播基本都会用到美颜SDK，美颜SDK为主播们提高的颜值是非常直观的，现今甚至成了直播、短视频行业的刚需，如果没有它的存在，平台将会受到巨大影响。那么，美摄美颜SDK的工作原理您知道吗？它是如何实现美颜的呢？下文小编将为大家介绍一下。
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）。
上一期我们一起体验了抖音里的各项黑科技，见证了抖音以短视频为载体，基于人脸关键点检测、图像语义分割、风格迁移、表情识别、图像分类等计算机视觉技术为用户提供了专业、新奇、搞怪的体验。
这是一篇来自知乎大神的技术文章 ---- 写在前面： 本文作者：邓卓 原文链接：本文转发修改已取得原作者授权 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34425618 声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 ---- 1 数据源 知乎话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3
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
上周百度开源业内首个口罩人脸检测及分类模型，该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。
近年来，计算机视觉一直都是热门话题，造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力，利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上，你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。 1. TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一，TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground，用户可以借此得到更好的神经网络可视化，很适合教育目的。
人脸检测（Face Detection）是各种人脸应用中的一项基本任务，目的是找出图像或视频中中所有人脸并给出精确定位。WIDER FACE共包括3万多张图片近40万个人脸，是目前国际上规模最大、场景最为复杂、难度和挑战性最高的人脸检测公开数据集。由于更高的难度、更准确的标注和评测信息，近年来WIDER FACE成为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。2018年3月，百度视觉技术部基于PaddlePaddle实现的Pyramidbox模型在WIDER FACE的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测子集中均荣膺榜首。
这是一篇来自知乎大神的技术文章
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
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