现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷 / 后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。
现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。
他们提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型，用端到端网络增强曝光不足的照片。
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
目标检测的应用场景很广泛，我们也用得比较多，从检测公司logo，到合同文档的页眉页脚，到楼道里的消防设备等，趁着周末就总结一下。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
孙庆凯表示，2018年，是正儿八经能够把技术真刀真枪拿出来比试好坏的一年。 2017年2月27日，国家发改委高技术司公示2017年“互联网+”人工智能基础资源公共服务平台承担项目名单，作为唯一的初创公司，云从与百度、腾讯、科大讯飞同为入选项目。而在今年1月初，云从科技再次入选国家发改委2018“人工智能”重大工程。 创始人出身中科院、接受中科院的投资、入选国家重大工程支持项目之一……在业内，云从已经是名副其实的“AI产业化国家队”。 看好行业前景和云从团队实力 他选择加入云从 “我加入云从不到一年时间，这
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。
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来，他不愿意录入真实人脸信息，作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
中兴智能视觉大数据报道：武汉石化与华中科技大学合作开发的现场安全智能管理系统，近日，在武汉石化炼油结构调整项目装置施工区域投用，该系统是迄今中石化重点建设项目首家采用。 这套集人脸机器视觉识别、人机实时位置跟踪、电子围栏准入管理功能于一体的智能管理系统的投用，可对不安全行为、状态追溯，提高安全风险管控水平和效率，强化对承包商现场施工作业的安全管理。
实际上，无论是jupyter lab还是juputer notebook其工作目录都是对应在实际磁盘的某个区域的，可以使用%pwd命令进行查看，如下图所示
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别领域，中国队再次传来捷报。 全球最大规模人脸数据集发布。 首次包含数百万ID和数亿图片。 这就是由芯翌科技与清华大学自动化系智能视觉实验室合作，所推出的 WebFace 260M，相关研究已被CVPR 2021接收。 并且，基于其所清洗的数据集 WebFace42M，在最具挑战IJBC测试集上，也已经达到了SOTA水平。 而它所带来的“全球之最”还不止于此。 以这项数据集为基础，芯翌科技在最新一期的NIST-FRVT榜单上，戴口罩人脸识
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，也助力了产业智能升级和降本增效。 其中生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认证
公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
【CSDN现场报道】6月4日，第七届中国云计算大会全体大会上午的主题演讲环节，中国大数据专家委员会顾问、中国科学院院士张钹发表了题为《大数据与人工智能研究的思考》演讲，他表示网络数据和传统数据的区别主要是：粗数据、数据与用户（社会）关联两方面，而这也导致了传统信息处理在分析网络数据方面面临的根本困难，之后，他详细介绍了从传统信息处理以及人工智能等方面是如何处理这些网络数据的，最后他提醒人工神经网络也不是完美的，今后大数据处理会将传统信息处理和人工智结合起来，传统信息处理是数据驱动方法，而人工智能就是知识驱动
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
---- 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，
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月10日，中科视拓对外公布，获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立，并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后，首次公开融资消息。 去年初秋，中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动，如今整整一年过去了，人脸识别领域繁盛如烈火烹油，而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月，机器之心来到中科视拓，与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、人工智能抢饭碗，未来怎么养活家庭？ 2、人脸识别的发展水平？ 3、最近区块链满天飞，个人信息泄露严重
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近，越来越多的行业人士对本届大会即将分享的行业干货保持着高度关注，本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生（商汤科技联合创始人、副总裁，EGO 北京分会会员），就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。 以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。 “AI更大的价值在于跟不同的行业结合” 杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等；杨帆认为，AI技术并
相比于金融、安防的笼统应用，第六镜让我们看到了更多日常生活中出现的人脸识别技术。 做《镁客|请讲》栏目到现在，我们也采访了不少硬科技行业的创业者。如同多数行业领域一样，在硬科技行业，能够毅然决然进入创业圈的多是拥有丰富从业经历、或是有着强硬技术的男性。 2014年，很多人还在拼搏学业或是忙里忙外找实习的时候，彼时还在西北工业大学读大三的叶雨桐和刘闯就开始琢磨起创业的事情。 说起创业，起步的时候总是那么的艰难 因为同是学生会成员，叶雨桐和刘闯之间经常会有交流，慢慢的，两个人就开始想着搞事情。那时，恰逢西北工业
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
近年来，前端技术的发展迅速，但因为前端知识面庞大，在实际学习当中往往无法理清其中的脉络。下面从各种库、框架、插件的层面上，对前端知识点做一些简单的梳理。从软件工程上，将前端分为四个由浅及深的层面或阶段。 一、基础层（浏览器原生支持html/css/js） HTML超文本标记语言，用标签构建网页的内容。HTML5扩展了标签及其功能。 CSS层叠样式表，控制页面内容的表现。CSS3增加了更多的特效，比如文本效果和2D/3D转换，以及动画。 JavaScript的原生API（包括DOM、BOM、Style样式、C
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。
近日，位于江苏南京的中国药科大学被推到了舆论风口浪尖，原因就是在教室使用人脸识别系统。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
---- 新智元报道 来源：2018 中国图灵大会 演讲人：朱珑（依图科技联合创始人、CEO） 【新智元导读】主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会5月19日在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。 在美国学习
最近，莫斯科的公交司机有点慌，在聊天群里，大家纷纷询问：“如果看到亚洲面孔的人乘车我该怎么办？”“我如何确定他们是不是中国人？直接问他们吗？”
在王孝宇看来，基于对场景的精准把握和计算机视觉技术的娴熟应用，最大化做好产品是一家公司的重点所在。
如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
最近前端团队越发觉得目前API接口有些不好用，所以我也借此重新理一下我们的API接口。
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
现在，图灵奖得主、AI三巨头之一Yoshua Bengio领衔的研究机构Mila宣布，要联合英伟达、杜比、三星、PyTorch官方、IBM AI研究院等公司和机构，做一个新的开源一体化语音工具包：SpeechBrain。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资，创下AI融资记录。当下，人脸识别技术做到了什么程度？未来计算机视觉创业还有没有机会？在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上，微软全球执行副总裁沈向洋主持，商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起，共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里？他们怎么看待彼此和整个行业？本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资，引起热议。 2
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
