因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。在企业方面，基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估
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。
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
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。
雷锋网按：5月20日，由中国计算机学会（CCF）主办，Xtecher协办的2017 CCF青年精英大会在北京国家会议中心举行。中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣等围绕“科研·产业·融合”这个主题做了一些分享。其中，汤晓鸥教授做了题为《人工智能的明天，中国去哪？》主题演讲。 在汤晓鸥教授看来，不管中国人工智能接下来如何发展，不管年轻人如何创业或者做研究，我们要做的只有三件事：坚持、创新、以及落地。 在谈到“在中国创业是怎样一种感受”时，汤教授称，“创业的困难是一定存在的，年轻
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。
最近，百度凭借自主研发的人脸检测深度学习算法PyramidBox，在世界最权威的人脸检测公开评测集WIDER FACE的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测子集中均获得冠军，也打破了历
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，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
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。
📷 欢迎关注“计算机视觉研究院” 📷 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 明天就是春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。明晚我们计算机视觉研究院会给大家带来红包雨🧧！ 📷 📷 📷 📷 春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。 📷 计算机视觉研究院 提前给你拜年了！ 📷 二零二一 ◆ 开启鸿运 2020 Happy New Year 📷 明晚12点整，计算机视觉研究院准时给大家派送“口令红包”，大家记得准时关注文
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
首先我们先看一段预览视频，了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
夏乙 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套文档，列出全部
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一百年来，中国共产党团结带领中国人民，以“为有牺牲多壮志，敢教日月换新天”的大无畏气概，书写了中华民族几千年历史上最恢宏的史诗。这一百年来开辟的伟大道路、创造的伟大事业、取得的伟大成就，必将载入中华民族发展史册、人类文明发展史册！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天给大家介绍一个人脸检测框架，尤其在低光情况下的检测。 论文： https://arxiv.org/pdf/2007.10963.pdf 1 简
AI 科技评论按：12 月 18 日，腾讯 AI Lab 宣布，其研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。获悉这一消息后，AI 科技评论与腾讯 AI Lab 计算机视觉中心总监刘威博士进行了交流。 Face R-FCN 算法为针对人脸检测问题而设计，而 Face CNN 则着眼于解决人脸识别问题。据刘威博士介绍，目前 Face R-FCN 的部分技术细节已在 arXiv 上公布，Face C
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征，并将其分类为有用的类别，例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息，可以帮助我们轻松找到目标人物，比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。
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
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检
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
腾讯提出一种高精度双分支人脸检测器DSFD并开源。该算法曾在全球两大权威人脸检测数据集WIDERFACE和FDDB上均取得了第一。 任务介绍 人脸检测算法是在图像上检测出人脸的位置（通常以矩形框形式输出），是人脸配准、人脸属性识别、人脸核身、人脸检索等技术的基础。随着人工智能行业的发展，人脸相关技术在社交娱乐、智慧零售、互联网金融等领域得到了越来越广泛的应用，同时也对人脸检测技术提出了更多的挑战。由于场景不受控、人员非配合，人脸往往受到逆光、遮挡、模糊、姿态、尺度等因素的干扰，因此研发效果更优异的人脸检测
---- 新智元报道 编辑：桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来，饱受争议，现今，微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天，微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗？ AI识别情绪还真的不太稳定，没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图，董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗？ 还真不好说... 微软：我关了 就在今天，微软宣布，逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时，
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
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，AI顶级学术会议IJCAI 2022(人工智能国际联合会议，International Joint Conference on Artificial Intelligence)发布了论文录用结果。 转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选，内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
今天我们的目标检测综述最后一章，也是这个系列的完结，希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路！
1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性，LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下： 人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml
在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性（譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析：
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。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按香港中文大学助理教授吕健勤在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Deep Learning in Face Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
近日，知名开源社区Github上有个名为DSFD（Dual Shot Face Detector）的算法引起了业内关注，它正是来自于腾讯优图。目前，该算法已经被计算机视觉顶级会议CVPR 2019接收，并且在2018年10月刷新了两个权威的人脸检测数据集WIDER FACE和FDDB上的新纪录。
在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
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