1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
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编程马拉松（Hackathon）是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛，本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起，希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中，参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法，在短时间内用自己所熟悉的代码及环境，调用腾讯云API识别接口，并输出腾讯云AI 接入体验反馈，赢取丰厚奖品。
受疫情影响，线下考试愈发难以组织和开展，考试场地管控更为严格，安排考生出行及健康检测造成额外支出；考生参加考试流程繁琐，监考及考后阅卷耗费大量人力及时间成本等，对组织者来说都是极大的考验。 对此，线上考试场景应运而生。录题组卷、考生考试、管理员监考、考后阅卷等场景均转移到线上进行，打破了时间与空间的限制。考试环节清晰可管理，同时也节约了时间和金钱，既提升了组织效率，又保障了考试顺利进行。 线上考试存在一些难以解决的问题，比如操作流程是否便捷、是否支持复杂的考试和答题类型、阅卷和成绩统计分析是否标准化等等。
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
今天是2021年的2月2日，可以说我把一件压在心底很久的一件事做了，今天我用代金卷买了4个月的云服务器，申请了备案，并且配置了MYSQL，有兴趣的可以往下看看，如果是奔着标题来了的，可以直接看下面。
招募时间：2018年 1 月 22日-2018年 3 月 18日
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【人工智能与机器学习】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
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。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
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~
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
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。
由于现在做互联网业务，很多时候需要核身用户的真实身份信息，避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
在现代化企业中，工厂实施安防视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等目标进行实时全天候视频监控。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
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，
中兴视觉大数据报道：在2018年5月7日的时候，珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合，使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时，该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对，并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性，无论在判别速度还是准确度上，都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
全国各地疫情反复，全球疫情防控形势依然复杂严峻，变异毒株检出，面对常态化疫情防控的管理需求，华智将人工智能、物联网、云计算、大数据、互联网＋等技术应用于员工通行、考勤签到、访客通行等园区管理的方方面面，实现对人员的体温测量、口罩检测、身份核实、健康码核验、核酸信息核验等功能。温度高于设定值、健康码异常（红码或黄码）、核酸信息为阳性/过期时均会自动触发警报，解决人工核验耗时、费力、漏检漏报的烦恼，让防疫更加智慧高效，营造健康、安全、稳定、有序的工作生活环境。
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。
前期我们做了一个小程序，实现集体照片的自动分发。简单来说就是用户上传一张集体照，凡是出现在集体照中的人都能自动关联到此张照片，有点类似 QQ 和 FB 之前的标记用户，但是整个过程是自动的，无需人为分发，问题就出现在自动上。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
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
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
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。
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由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。 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”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
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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。
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
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
雷锋网按：本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是，银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗？本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
在WiderFace数据集上的实验结果表明，YOLOv5Face在几乎所有的Easy、Medium和Hard子集上都能达到最先进的性能，超过了特定设计的人脸检测器。 Github地址：https://www.github.com/deepcam-cn/yolov5-face
人脸识别，一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听，但你知道它是如何实现的吗？ 📷 人脸识别技术包含三个部分： 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的
数据猿报道，人类对人工智能一直非常着迷，好莱坞给大众塑造了众多未来世界的场景，却也使人工智能被过度神化而给人一种可望不可及的距离感，事实上，人工智能已经悄然走进了我们的生活。4月22日，旷视科技(Fa
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。
深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征。本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程，文章通过几个简单的例子，展示卷积层是如何工作的，以及概述了反向传播的过程，将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解。那么我们首先从最基本的数学计算——卷积操作开始。
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
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）！
上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。
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