人脸识别不光能解锁手机，抓逃犯…它还可能检测你是直男还是 Gay？ 也许你已经听过了这一消息。...去年，斯坦福大学的 助理教授 Michael Kosinki 和同事 Yilun Wang 在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征，来识别某人是否是同性恋。...而当测试者在提供五张面部图片的情况下，人脸识别算法的准确度增加到了 91％（男）和 83％（女）。...不过，当被问及他是否会利用 AI 进行犯罪检测这种类似研究时，却表现得犹豫不决。...对于人脸识别技术检测同性恋，你怎么看？
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。...随着人工智能技术的不断发展，传统出租车行业正在得到AI技术的赋能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。...这个系统除了能自动识别学生的出勤情况外，还能识别出学生是否认真听讲，课堂上抬头低头了几次，低头是否在玩手机，是否闭眼打瞌睡等。 除了中国药科大学之外，某小学也在使用同一套系统。...起初，人脸识别技术仅限于2D识别，但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，识别率不够理想，因此3D人脸识别应运而生。...相比较而言，3D人脸识别技术不仅识别率高，且在使用方便性上也远远高于2D人脸识别。
你能想象出来，说话的人长什么样么？...点我 : 完整音频 通过语音识别人脸 MIT研究人员，设计和训练的神经网络Speech2Face，就能通过短短的语音片段，推测出说话者的年龄、性别、种族等等多重属性，然后重建说话人的面部。...更具体地说，是利用人脸识别模型VGG-Face，并从倒数第二层的网络提取一个4096-D面部特征。...模型有时候也能正确预测结果，比如让一个亚洲小女孩说英文，虽然恢复出的图像和本人有很大差距，但仍可以看出黄种人的面部特征。...比如：变声期之前的儿童，会导致模型误判性别发生错误；口音与种族特征不匹配；将老人识别为年轻人，或者是年轻人识别为老人。
原文： https://arxiv.org/abs/1902.04238v1 在不“丢脸”的情况下实现人脸识别 这一研究提出了一种新的面部识别方法，在保持必要面部特征的高视觉质量的基础上，这一算法可以隐藏其他的面部特征量...该算法基于深度神经网络，不改变原有的人脸也不会合成新的人脸，而是采用预先训练的人脸属性转移模型，将人脸属性映射到多个志愿的人脸供体上，实现了自然的人脸外观，同时保证了合成数据中的身份变化。...潜在应用与效果 通过这种新的方法，人工智能研究人员可以放心地在不损失原始数据质量的情况下实现人脸识别，并且仍然可以避免可能的人脸识别诉讼。...现在我们已经能够自动识别图像中的一个物体或一个人了，这事实上距离推测一个物体或人在图像中的样子已经不远了。...我们的孩子会成长于一个图像不可靠、不客观、不永恒的世界。我相信以前一切都很好，以后也会很好。但是对于我们这几代人来说，我们已经习惯了相信我们所看到的，相信事情将永远不会改变。
照片噪点也能当手机的「身份证」 由于元件尺寸和衬底材料的不可控，即使是同一型号的相机也会在传感器上有细微的差别。...准确率99.5%，比指纹识别强在哪里？ 随iPhone X 兴起的人脸识别实际上并不安全，前段时间接连出现双胞胎、母子甚至是同事破解Face ID 的例子。...相比人脸识别，指纹识别是目前更为成熟的验证方案，不过仍然存在安全漏洞。 制作假手指来骗过手机的指纹识别并不难，CITER 的研究人员就曾基于一张图像来制作3D 打印模具。...和人脸、指纹、虹膜等生物识别方式相比，用照片来追踪手机是一个全新的概念。尽管研究人员在安全协议中已经防范了很多被攻击的可能，但技术的普及还要考虑商业成本和用户接受度。...不管是用作ATM 取钱，还是零售店支付，人脸识别、指纹识别已经足够便捷。即使这项技术可以实现，也只能作为现有身份验证的补充。
顺着这个逻辑，研究团队使用有遮挡的不完整人脸照片作为测试集，下面是一个测试集的示例图片，以及计算机对不完整人脸照片的识别过程。...经过演进，现在也可以支持多元分类，同时经过扩展，也能应用于回归问题。在本实验中，研究团队对两种SVM都进行了测试，发现当使用部分面部作为测试集的时候，线性SVM能够获得更好的效果。...例如，对于右脸颊，线性SVM的识别准确率达到了24.44％，而具有径向基函数的非线性SVM的识别率仅为2.77％。 遮掉半张脸，准确率也能高达100%！...(10°到180°) 在FEI数据集上使用SVM和CS分类器的人脸识别率(基于训练集中没有和有旋转人脸图片) 一个在FEI数据集中缩小(10%到90%)人脸的例子 利用SVM和CS分类器对FEI中缩小后的人脸进行快速识别...一些来自LFW数据集的人脸图像样本 来自LFW数据库的面部部分样本 在LFW数据集上，分别使用SVM和CS两种分类器对训练中未使用/使用的人脸各部分进行识别 在LFW数据集上使用基于SVM和CS分类器的人脸旋转的人脸识别率
文件含义 进入百度网盘可以看到多个文件，但是都是干什么的呢？应该下载哪个来用呢？...图中可以看到，人脸图片的名字只是简单的编号，那肤色、发色、眼镜、性别等特征标签在哪呢，在之前的“Anno”文件夹中： 第一个“list_attr_celeba.txt”文本文件就记录了每一张图片的特征标签...这样我们就有了图片和特征描述了，那怎么筛选出我们要的人脸图片呢？ 处理标签 假设我们要把所有人脸分成戴了眼镜的和没戴眼镜的两份集合，来训练从戴眼镜到不戴眼镜的转换。...最后，我统计了一下有无戴眼镜的人脸的数量，结果是： 筛选图片 得到两个记录了有无戴眼镜的图片名集合txt后，我们就可以根据这个来筛选图片了。...Image.fromarray(face_image) pil_image.save('face%s'%imgName) 这份代码就是遍历文件夹中的所有图片，用face_recognition库去识别出人脸位置的上下左右坐标
这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。 策划&撰写：伶轩 即便是戴着口罩，AI也能精准进行人脸识别了。...近日，腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法，即便戴着口罩也能精确进行人脸识别，准确率高达99.5%。除此之外，腾讯优图官方介绍还称，这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。...具体来看，腾讯优图的这套AI算法可以识别5种佩戴口罩方式的人脸，分别是未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部和正确佩戴口罩。...算法通过优图的人脸质量模型，先对要识别的人脸进行口罩遮挡判断，再对口罩遮挡区域进行信息提取，判断准确率目前已达99.5%以上。 ?...不过需要强调的是，在一些对安全性要求极高的场景中，如人脸支付等，该AI算法会在对口罩遮挡状况进行相应判断后，再决定是否引导面部遮挡较多的人员进行其他方式的身份验证。
腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...除了刷脸支付、刷脸进站、刷脸解锁手机屏幕外，我们也在银行系统里面也看到了刷脸验证用户身份的案列，这些构成了2017年最火热的人工智能落地方向之一。...现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头”...此外，较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月，腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...在平台和机型普适性上，仅靠普通的屏幕和摄像头，无需定制硬件，能支持所有移动设备和刷脸机器的使用。
疫情之下，口罩识别有多难，问问你的iPhone用户朋友就知道了。 在“刷脸时代”，戴口罩的人脸识别已然成为一个大问题。...传统的人脸识别算法，已经无法hold住这种大面积遮挡情况，主要难点有三： 一张口罩“封印”半张脸，直接丢失大量脸部特征； 短期内无法收集大量戴口罩人脸图像，算法训练难度大； 人脸识别系统包含检测、跟踪、...戴口罩人脸识别之难： 如何快准狠 “三座大山”怎么翻？ 首先是第一个难题，丢失了大量脸部特征，如何进行检测。 在人脸识别的过程中，会提取面部大量的特征点，而这些特征点的分布并不都是均匀的。...优化了识别效果之后，在佩戴口罩情况下人脸识别，准确率出奇的高，速度出奇的快！ 但单从理论上解决难题是不够的，应用到急需的场景中才是关键。...，包括复杂场景多人脸检测、多人脸跟踪定位、实时模型预测、戴口罩人脸识别。
行早 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别又上热搜了。 就在最近，央视网曝出了一种分分钟攻破人脸识别的方法： 只需要一张照片的那种。...△ 图源：央视网微博 在视频的演示中我们可以看到，随便一个人，用一段包含点头、摇头、说话等动作的驱动视频。 原本照片里的人物也会随之做出一样的行为。...虽然我们知道一张静态图，现在大概率是无法解锁人脸识别。 但这样动起来之后，结果可就不一样了。...△ 图源：3DCAT 张钹：人脸识别算法非常不安全 而这样逼真的DeepFake人脸处理，只是诸多方法中的一种。 每一种方法都是人脸识别系统的潜在威胁。...这说明视频中展示的人脸识别算法还是存在着很大的漏洞。
就好像你看到云朵会产生联想一样，Deep Dream模型会放大它找到的相似之处。...对于视频识别任务（如动作分类）和视频生成任务（如未来预测），需要构建一个能理解如何进行转换场景的模型。然而，创建动态模型十分具有挑战性，因为物体和场景的变化方式有很多种。 ?...这个项目叫做“神经人脸（Neural Face）”，是一种能生成逼真脸部图像的人工智能技术。...△ 使用算术运算，我们可以将非微笑的人脸图像转换为微笑的人脸图像，或者向一张没有戴眼镜的人脸上添加眼镜。 这种方法的基本原理是，把图像的每一列都表示成一个向量X，把所有X平均后得到均值向量Y。...然后对向量Y执行诸如加法和减法的算术运算，来创建单张图像，即向量Z是通过戴眼镜的男人减去不戴眼镜的男人，再加上不戴眼镜的女人得到的。
本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。...目前腾讯云人脸识别服务所提供人脸检测与分析、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、多脸检索、静态活体检测等功能，为了方便演示，本教程只介绍人脸检测与分析API的使用，更多接口使用请参考腾讯云人脸识别文档。...图片上传到服务器，我们看到小程序返回了一个json数组，这里返回的数组是腾讯云人脸识别接口返回的数据，证明人脸已经识别成功，这是请求成功返回的数据，这里的数组到底是什么意思呢？...glass为false表明不戴眼镜。mask为当前是否面部被遮挡。这里返回值为0证明未被遮挡。hat这里的数值为0证明没有带帽子。beauty为魅力，根据表格，这里的魅力为81。...我们看到腾讯云的API还是非常准确的，那是因为腾讯云人脸识别立足于社交数据大平台，借助腾讯优图领先的人脸识别技术，可应用在美妆美颜、面部动效合成、安防监控追逃、金融领域身份认证等场景，解决各行业客户的多种多样的人脸特效处理及用户身份确认等需求
本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。...目前腾讯云人脸识别服务所提供人脸检测与分析、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、多脸检索、静态活体检测等功能，为了方便演示，本教程只介绍人脸检测与分析API的使用，更多接口使用请参考腾讯云人脸识别文档。...[1542101790739] 图片上传到服务器，我们看到小程序返回了一个json数组，这里返回的数组是腾讯云人脸识别接口返回的数据，证明人脸已经识别成功，这是请求成功返回的数据，这里的数组到底是什么意思呢...glass为false表明不戴眼镜。mask为当前是否面部被遮挡。这里返回值为0证明未被遮挡。hat这里的数值为0证明没有带帽子。beauty为魅力，根据表格，这里的魅力为81。...我们看到腾讯云的API还是非常准确的，那是因为腾讯云人脸识别立足于社交数据大平台，借助腾讯优图领先的人脸识别技术，可应用在美妆美颜、面部动效合成、安防监控追逃、金融领域身份认证等场景，解决各行业客户的多种多样的人脸特效处理及用户身份确认等需求
SaGAN原理 设计理念 SaGAN是一种用来做面部属性编辑的方法，比如一个不戴眼镜的人脸图像加上眼镜，或是一个戴眼镜的人脸图像移除眼镜。...)=1G1(0)=1和G2(1)=0G_{2}(1)=0G2(1)=0这样，使用两个模型； 由于spatial attention的引入，SaGAN对属性无关区域的保留非常出色，如何要使用GAN做人脸识别增广的话...上图就是SaGAN的网络结构，例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。...此外，SaGAN还特意在CelebA是FLW上做了个人脸识别的实验，为了验证上面提到的数据增广对人脸识别的促进作用。 数据增广是这样： ? 识别效果提升是这样： ?
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》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试...：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸...人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自己训练分类器了。...又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、不同光照、不同表情(睁眼闭眼、笑或者不笑)、不同人脸细节(戴眼镜或者不戴眼镜)下采集。...检测出人脸之后改变大小使之与ORL人脸数据库人脸大小一致。通过加断点在Locals里面或者是ImageWatch可以看到ORL人脸数据库人脸的大小是92 x 112。 ? ?
陈桦 编译自 QZ 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 蒙着脸就没人能认出你了？ Naïve！帽子围巾墨镜，全都挡不住AI。 人工智能带来的监控能力，超出你的想象。...十字路口的摄像头背后，有人脸识别软件，有些甚至具备了同时识别数千人的能力。 一项最新研究表明，人工智能可以用于识别戴着帽子、墨镜或围巾来掩饰自己身份的人。...这项研究表明，在面部被部分遮掩的情况下，进行人脸识别仍是有可能的。不过，提高这项技术的准确性和可靠性仍有很长的路要走。 研究人员使用深度学习算法，找出人脸上的特殊，并分析这些点之间的距离。...这样的取样点表明，即使只佩戴大眼镜也会迷惑算法，不过论文作者并没有披露只佩戴眼镜的测试结果。 此前，研究人员曾研究过利用眼镜来规避面部识别。...不过，面部照片并不是识别某人身份的唯一方法。其他人工智能研究表明，人类走路的方式也能起到类似指纹的效果。研究人员利用深度学习算法，尝试在154人中识别出某人的步态，准确率高达99%。
随后跟我说，最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒，提示号主某年某日在某条街道不按人行横道信号灯标识通行，行为违法且被交通技术监控等设备记录，要求号主尽快接受处理。 ?...广泛应用的的人脸识别 从2015年到2017年，人脸识别技术经历了从快速落地到多领域应用的井喷式发展。如你所知，现在iPhone X 可以刷脸解锁，坐车、支付能刷脸，走在路上也离不开刷脸。...比起虹膜识别、指纹识别、声音识别等生物识别技术，人脸识别以其独特的特征获取了广泛的市场认可。早期面部识别软件的技术不够成熟，容易受到光线、方向或遮挡物等的影响，导致对比结果不标准。...而从另一个层面来说，路上抓拍到违法者照片然后能迅速识别出其身份，匹配到姓名、身份证号信息，甚至发送短信，这背后庞大的数据库信息“功不可没”。...只能期待手握庞大身份数据库的各大机构和组织，能“妥善”地保护好这些信息，既不要被“不法分子”盗取，也不要在所谓的“合法范围”内滥用。
记者在走访科勒卫浴门店时，发现我们日常随处可见的摄像头，内有乾坤，这些摄像头有人脸识别功能，一旦顾客踏入科勒卫浴的门店，就会被捕捉和记录人脸信息，以后科勒卫浴都会知道你去了哪家店、去了几次。...科勒卫浴的摄像头提供商是万店掌，记者在后台查看到自己进入门店后，不到两分钟，就被抓拍了三次，虽然角度不同，但其人脸编号都是相同，不同门店的人脸信息编号也相同，与记者同一时间段进入科勒卫浴门店的其他顾客也一样...据万店掌工作人员表示，其人脸识别率非常高，不戴口罩的人脸识别率有95%，戴口罩的话约 80%-85%。” 在人完全不知情的情况下，系统自动分析出顾客的性别、年龄、戴不戴眼镜、亚洲人、心情是不是平静。...除了万店掌外，悠络客电子科技股份、广州雅量科技有限公司、瑞为信息技术（深圳）有限公司也有类似的人脸识别系统。...据万店掌工作人员表示，使用总账号就能看到各个企业的所有人脸数据，目前拥有的人脸数据量有上亿了。
实验需要判断人脸是否戴了眼镜，所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。...环境如下： macOS 10.13.2 Python 2.7 TensorFlow 1.2.0 数据集： 要训练我们当然需要训练集，这里我采用的是CelebA的人脸图像数据集，从中筛选出戴了眼镜的人脸和没戴眼镜的人脸分别一千多张也就够了...，如何筛选CelebA人脸数据集可以参考我这篇博客：处理筛选CelebA人脸数据集 将两个分别装有戴眼镜与否的人脸图片的文件夹放到我们工程目录下，然后开始写代码。...，所以这份代码不需要具体写所有目录，代码会识别有两个目录，也就表示图片有两个类别——戴眼镜与不戴眼镜。...五张测试用的明星脸 “face_dict”数组保存了分类结果的说明，训练后如果分类为1表示戴了眼镜，如果分类为0表示没戴眼镜，最后的代码也可以看到结果输出是用这个数组来转换结果的。
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