数据猿导读中国联通与淼盾物联合作，共建智慧消防大数据服务中心；专注“物联网+大数据”的深度融合，云顶科技获2000万元A轮融资；为企业提供以大数据为核心的信息化解决方案，羽实箫恩正式登陆新三板……以下为您奉上更多大数据热点事件 作者 | abby一、百度人工智能定了一个小目标，从四大方向发力人脸识别说到近些年来我国人工智能行业的发展，百度公司可谓功不可没。 近日，百度深度学习研究院主任林元庆也在一次采访中表示，百度公司也已经为2017年定了一个“小目标”，即从智能闸机、交通、金融以及手机四大方向深入探索人脸识别技术，从而帮助百度实现软硬件的有效结合，进一步在行业中奠定领先地位 根据此次签订的合作协议显示，双方将共同建立智慧消防大数据服务中心。届时，该中心将借助物联网及大数据技术，为各地政府、行业、企业提供安全隐患分析服务，从而全面推动消防大数据应用的发展和落地。? 据了解，羽实箫恩成立于2009年9月17日，是一家专注于金融领域，并为企业提供以大数据为核心的信息化解决方案供应商，公司具备丰富的数据仓库、数据挖掘、报表管理平台、ODS数据存储等BI应用实施和研发经验
腾讯征信在2015全球移动互联网大会上首度亮相。 据介绍，腾讯征信提供的服务包括大数据征信和身份核实。吴丹表示，未来腾讯征信的服务对象主要分企业和个人两类。 在身份核实方面，腾讯征信则依靠腾讯积累的反欺诈技术和黑名单库，而腾讯实时在线校验身份的工具包括账号安全服务、等级服务和腾讯人脸识别等。 近期腾讯财付通已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作。腾讯的人脸识别技术还可以识别人脸到底是一张图片还是人的活体。 见京华网：腾讯征信即将拿牌照 将采用人脸识别和大数据技术
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目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款，手机开锁，车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。 人脸识别属于生物特征识别技术，人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时，也存在着个人信息被过度采集的风险。 人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息，在大数据时代下，人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题，一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私，通过隐私也可能会泄露个人的数据。 一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖，所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。 人脸识别数据的采集：1，通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据，2，采集公共场所摄像头采集到的人脸数据3，在各种人脸识别系统的应用下，只要识别一次，就可以采集一次新的公开数据信息通过人脸识别采集的到数据
作者：junerver链接：https:www.jianshu.compb41f64389c21在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程，本文我们接着来看看 ，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 还是来了解几个概念人脸追踪 FT年龄检测 Age性别检测 Gender其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 View.OnTouchListener 、CameraSurfaceView.OnCameraListener，第一个监听器用于设置触摸对焦，第二个监听器就是我们实现人脸识别的最基础一步：设置、获取摄像头的数据 这里在废话几句：FD与FT引擎功能大致相同，完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 数组中检测识别出人脸的位置 Rect 与角度信息。
转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale( image,#必选参数，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在 minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域) # 处理人脸探测的结果print ({
1.人脸识别的难点用户配合度相似性易变形2.人脸识别的评测方法LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It”（可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms）?再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。摄像头向IoT平台发送消息，以示匹配成功? Oceanconnect后台收到数据?Oceanconnect后台可下发指令至IoT平台?
该系统主要分为：1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能)? 2.深度卷积神经网络该网络包含10层和最后一层softmax函数，在softmax层之前的隐藏层采取作为输入图像的特征。最后表示然后用PCA模型进行特征约简。论文详细如下：?????
人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。 优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间 人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据 )、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
目录1 读取图片2 将图片灰度转换3 修改图片尺寸4 绘制矩形_圆5 人脸检测6 检测多张人脸7 检测视频中的人脸8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据8.2 人脸识别1 读取图片# 导入模块import 6 检测多张人脸import cv2 as cvdef face_detect_demo(): # 将图片灰度 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 8 训练数据并人脸识别8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels ) recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 人脸识别import cv2import face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
人类的大脑会自动组织、分类这些不同的声音，形成自己的认识。随着时间的推移，大脑接收到的声音数据越来越多。 机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型 只要数据量足够，分类准确率就能提高到足以满足我们需求的级别。 日本程序员提供的源码利用了keras这个深度学习库来训练自己的人脸识别模型。 前面已经说过，OpenCV对人脸的识别也不是100%准确，因此，我们截取的人脸图像中会有些不合格的，比如误把灯笼当人脸存下来了或者人脸图像很模糊。 利用keras库训练人脸识别模型CNN擅长图像处理，keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型，万事俱备，就放开手做吧。
原文博客：Doi技术团队链接地址：https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历前言开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。 所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。 公开人脸数据集公开的人脸数据集有很多，本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。 有些图片有多个标注数据，因为这个数据集的图片中多人脸的，跟前面的数据集不同，前面的都是一张图片只有一张人脸。 该项目可以分为两个阶段，第一阶段是人脸图片的获取和简单的清洗，第二阶段是人脸图片的高级清洗和标注人脸信息。人脸信息的标注和清洗使用到了百度的人脸识别服务。
“如今，Face++人脸识别云平台日调用量接近2000万次，服务300余家企业和6万名开发者，并在3年内以云服务的方式为超过1亿人刷脸，成为世界上最大的人脸识别平台。” 随着需求和用户数量的日益增长，旷视科技也意识到一个健康、完整的智能生态不仅是未来行业发展的核心引擎，同时也是支撑开发者创新和产品生长的土壤，而这更加强了旷视的决心——将世界最大的人脸识别云平台Face+ “重要的是，4年来，因为有了云计算与大数据技术，每一次旷视科技的创新奔跑，都变得更加轻盈有力。” 此外，旷视科技还将亮相2016杭州·云栖大会，展示曾协助警方抓住逃犯的天眼系统，该人脸识别技术不仅能够毫秒内识别罪犯，还可以预测人的年龄与性别等。 据了解，2016杭州·云栖大会将于10月13日开幕，大会持续4日，呈现超450场主题演讲、数万平米的科技体验展区，有在人工智能、科学研究等领域的重大合作发布。来源：PCHOME
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章：OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理 》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载人脸检测器，加载人脸模型。3、人脸检测4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; 建立用于存放人脸的向量容器 vector faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小，使用双线性差值
大家好，欢迎来到我们人脸表情识别的专栏，这是专栏的第一篇文章，今天我们讨论的问题是关于表情识别的基本概念和数据集。 但最近几年，由于深度学习技术的发展，以及越来越多大规模人脸表情识别数据集的开源，人脸表情识别的相关研究也发生了比较多的变化。 2 研究现状在早期的人脸表情识别的研究中，大部分常用的数据集都是让研究人员或者专业的演员在实验室条件下（laboratory-controlled）进行“摆拍”获得的。 图1｜人脸表情识别存在的遮挡、头部姿态变换、光照变换问题在人脸表情识别中，按照数据格式、表情定义类型的不同，可划分为更加细致的方向。 按照数据格式划分，可分为基于图片的人脸表情识别以及基于（音）视频的人脸表情识别；按照表情定义类型的不同，可划分为基于离散标签的人脸表情识别，基于连续模型的人脸表情识别以及基于人脸活动单元系统（Facial
在一些场景中，需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪，因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。接下来专栏的两篇文章，将为大家介绍当前基于视频的人脸表情识别的研究现状和最新进展。 作者&编辑 | Menpinland1 基本概念在许多的研究中，研究者通常会把人脸表情识别区分为静态的人脸表情识别（static facial emotion recognition）和动态的人脸表情识别 左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列2 常用数据集跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。 位参与者在实验室条件下摆拍指定表情获得 表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立、轻蔑；AU 数据集大小：593个视频序列，分辨率640*490或者640*480，基于图片的人脸表情识别中常常取最后几帧作为样本 ，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。
鉴于本文实质是我理解人脸识别这一需求的一个思维过程，所谓文章整体会比较墨迹，干货部分我会加黑处理，大家可以选择性阅读。 ，我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸注册即将一张图片中的人脸信息，提取出特征值，将该特征值与人员信息建立联系。人脸识别 （FR引擎）当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。 第三步：经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。if (! ：人脸位置 Rect 及该 Rect 的 Bitmap；人脸特征信息实例 mAFR_FSDKFace；接下来我们来将人脸特征信息与人员信息建立关联，并且将人脸特征信息保存到本地，这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程
image.png1.检测人脸请求{ImageWidth:540,ImageHeight:960,FaceInfos:,RequestId:8232377f-2d71-4133-bccb-519275d93b1b }返回了正确的人脸的描述信息说明这段base64码被成功解析2.人脸验证请求{Score:100.0,IsMatch:true,RequestId:7741b229-df5a-4d83-9661-e65758c369b0 }用我的照片去比对人脸库中的一个女生和一个40岁的大叔都能判断为同一个人3.创建人脸请求{SucFaceNum:0,SucFaceIds:,RequestId:34c3d67e-d1a6-488e-94e3 -9aea015e2b6b}文档中说-1102是base64解析错误,但是1请求都已经通过并返回人脸的正确位置
该论文由于京东探索研究院联合悉尼大学以及腾讯数据平台部完成，针对当前用来训练人脸识别模型的真实人脸数据存在隐私权限、标签噪声和长尾分布等问题，提出利用生成仿真的人脸数据来代替真实数据去对人脸模型进行训练 论文链接：https:arxiv.orgabs2108.079601研究背景近年来，人脸识别任务取得了巨大进展，其中大规模人脸训练数据集扮演了非常重要的角色。 再者这些数据没有人脸具体特性的标注（如表情，姿态，光照条件等），故而使得我们无法去系统性地分析这些因素在人脸识别里面的具体影响。 2探索分析 为了解决上述问题，我们准备引入生成数据代替真实数据来进行人脸识别模型的训练。 此外我们对于人脸的不同特性进行了系统性分析，揭示了训练数据集的深度与宽度对于最终识别率都有很大影响，随着两者的增加，识别率也会随之上升，但是饱和情况会先出现在深度维度，即说明宽度更为重要。
前言最近在做机器学习下的人脸识别的学习，机器学习这个东西有点暴力，很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据，通过一个博客的指导，浏览了几个很知名的数据集。 几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载，几个小型数据集直接在网页的链接下载，还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。 权衡了数据量的需求，最后选择Pubfig的数据集，于是就自己写了一个python图片采集程序，里面用了urllib和requests两种方法.分析Pubfig提供的下载文件的特点? 这个数据文件提供了在数据集中出现的所有人物 ? 这个数据文件提供了每个人的urls可以看出来这个数据集的处理其实非常简单了，可以通过readlines的方式存进列表用空格分开一下数据就可以把urls提取出来了。
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