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    【破译大脑识别人脸原理】人脸识别判断人贫富程度,准确率53%

    【新智元导读】 多伦多大学的一项研究发现人脸能够泄露我们的经济地位,这是因为与生活经历相联系的表情会在脸上留下印记。研究者称:平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经济状况的因素,并且可以影响人际关系和职场的成功。这一研究表明,表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码),这对于揭示人脑识别人脸的原理是一个较大推动。 细微的脸部线索也能让其他人根据第一印象来判断你是富有还是贫穷。 一项新的研究发现,平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经

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    局部人脸识别的动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

    【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务,尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而,到目前为止,很少有人关注PFR,因此,识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算,对整个输入图像进行一次特征图的计算,大大提高了速度。

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    李彦宏两会提“人脸+打拐”布道AI,章子怡梦想照进现实

    每届两会互联网行业最关注的都是李彦宏和马化腾的提案——另外一位大佬马云不是两会代表,因此没有提案。今年提案跟往年一样,马化腾侧重于数字经济、信息安全、未成年人上网等应用层面,工程师出身的李彦宏的提案则更具技术范儿,依然是站在工程师角度思考问题,希望用技术解决现实民生问题。 为何李彦宏的提案全都与AI有关? 李彦宏今年一共提交了三个提案,分别是:1、利用人工智能和大数据技术,帮助解决走失儿童问题。2、打造智能交通信号灯,缓解交通拥堵问题。3、在人工智能上制定国家层面的总体行动计划,大力推进“智能+经济”的发

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    清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

    自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

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    清华大学发布:人脸识别最全知识图谱

    自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

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