2017年8月17日,主讲人曾经做过一个分享:《我,女生,程序员》,讲述了自己从非计算机专业转行成为程序员的经历。
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
苹果新品发布会,也是一年一度的段子手吐槽大会,iPhoneX发布后网上所流传的段子,几乎都与FaceID有关,这说明这个新功能最受大众关注。从官方演示和外媒评测来看,FaceID比指纹识别更加安全、便
昨天,雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论:“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁?”
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中,我们介绍了小程序的上传基本使用教程,文末我们留下了一个引子。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。
人脸识别技术在当下已经十分成熟,但主要在移动端和专有设备应用上较为普及,而在Web端并不多见,本着学习的目的从零实现web端的人脸登录功能。
【新智元导读】Saleforce Einstein 的机器学习工程师 Melissa Runfeldt 开发了一款可以摘除眼镜的深度学习应用方法——iSee,效果非常自然。深度学习的应用非常广泛,这个有趣的应用证明集成数据可以用于训练神经网络,识别并去除图像中的抽象物体。 2016 夏季硅谷数据科学大会上,就职于 Saleforce Einstein 的机器学习工程师 Melissa Runfeldt 展出了自己的研究成果,她开发了一款可以摘除眼镜的深度学习应用方法——iSee。 戴眼镜的朋友们应该都不陌生
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
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,这是谁的脸。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
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久,也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别,到人脸的三维重建等,都有非常多的数据集被不断整理提出,极大地促进了该领域的发展。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
作者:Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
CalebA人脸数据集(官网链接)是香港中文大学的开放数据,包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集,经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛,其人脸图像来自网络,且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了,这一点挺方便的。
安防领域目前已经成为国家大力重视的方向。公安部科技信息化局党委书记谭晓准在2016年北京安博会“中国安防政府论坛”讲话中提及,在中央综治办、国家发改委、公安部等35个部委强力推进公共安全视频监控建设联网应用工作之下,2015年以来,各部门、行业安装的摄像机数量已近2500万。在国家“十三五”开局之年,进一步强化问题导向,突出重点、提速建设,力争到2020年,基本实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”。00万台摄像机仅工作一个小时,所产生的录像时长叠加,就需要2850年的时间才能播完。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域
近几年来,人脸识别给我们生活带来众多便利:手机开机刷脸,坐火车刷脸进站,购物刷脸支付……然而有人正一声不吭偷走你的“脸”。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别,不同的脸型适合的眼镜发型不同,那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢?
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间,从最早的子空间方法,到后来的局部描述子方法,再到现在的深度学习方法,历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文,基于近期的两项人脸识别应用,深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期,微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”(TwinsOrNot.net),只需任意上传两张人物照片,就可以知道他们长的有多像,比如,测试你是否和某个明星长得很像,或者夫妻/男女朋友是不
上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后,很多朋友希望得到源码,这里附上地址:
在极具科技感的概念惹足了一波眼球后,AR眼镜的消费级市场之路一直未有太多实质进步。1月9日,一年一度的CES在赌城拉斯维加斯如约而至,作为带有未来色彩的科技盛会,CES也成为诸多前卫科技产品的发布首选地,这其中就包括极具未来科技感的AR眼镜,来自中国的科技公司Rokid发布了消费级AR眼镜Rokid Glass。
2月27日,成立于2016年,位于纽约的面部识别应用服务公司Clearview AI向美国福克斯新闻网证实,公司所有的客户列表、账户数量以及客户进行的相关搜索数据遭遇了未经授权的入侵。
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。
由FERET项目创建,此图像集包含大量的人脸图像,并且每幅图中均只有一个人脸。该集中,同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
在美国陆军协会年度会议上,一家美国的视频分析和云计算公司正在向美国陆军推销人工智能技术IronYun,该技术可以用无人机镜头标记汽车,人员和武器。IronYun同时推出了多种算法,能同时运行情报、监视和侦察的功能——可以节省数千个工时的人为监视时间。
9月底的时候,一个同学拉我参加一个比赛,思考了一下之后就报名了(最后一天报的名)。报完名后就开始搞小程序,什么都没考虑,直接就开始写,试了几个方向之后,就决定调用腾讯 AI 的接口进行人脸检测与分析,最后把『颜值检测仪』做出来了。
这一次我将从人脸检测,关键点检测,人脸识别,人脸表情,人脸年龄,人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单,不全也有9成全吧。
为了测试新的Face ID阵列,苹果开发了一款适用于iPhone 12的手机壳,上方有一排传感器阵列。
编者按:一年前,Facebook发布了照片分享应用Moments,于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能,力推Moments应用,该应用运用了人脸识别技术。不过,Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示,除了简单的人脸识别技术,Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利,如尝试开发计算机的移情能力,当然,这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
人脸识别是计算机视觉的一个子领域,它的应用范围非常广泛,现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状,未来这项技术还会有更大的需求空间,所以作为机器学习的学习者,自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
由于篇幅原因,后面一篇写各个算法背后的原理,原理背后的相关知识的了解,人脸识别项目总遇到的问题
大家知道,目前,人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事,登上了头条,遭到万人上书抨击。此外,国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头,来监控学生。
【导读】来自英国伯恩茅斯大学实验室的研究人员作出的贡献。近年来,人们对具有较高识别能力的人越来越感兴趣。然而,对这些人的识别主要依赖于一次单一的人脸记忆测试的标准性能。目前调查旨在审查30名警察的高级人脸识别技能的一致性,既包括进入同一过程的测试,也包括进入人脸处理不同组成部分的测试之间的一致性。各相关指标的总体绩效指标被发现,以孤立的测试分数确定不同的优秀表现。此外,不同表现的目标现值和目标缺席指数,表明信号检测措施是最有用的绩效指标。最后,观察到优越的记忆和匹配性能之间的分离。因此,超级识别器筛选程序应该包括总结相关测试多次尝试的总体指数,允许个人在不同(有时非常具体)的任务上进行高度排序。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下,人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升,不少消费者开始关注家庭级安防产品,一方面是应对用户日渐苛刻的需求,而另一方面也是减少人工支出成本,安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施,越来越多的地方普及高清监控,随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息,智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面: 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
本篇文章主要简单介绍下其中的 Vision API 的使用(Vision更强大的地方是可以结合Core ML模型实现更强大的功能,本篇文章就不详细展开了) Vison 与 Core ML 的关系 Vi
生物识别技术在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破解各种人脸识别应用,包括苹果的 Face ID。
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
你的新手机不错,借我刷一下脸? 人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下,19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免,全部被快速破解。 具体来说,RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试,覆盖不同价位的低端机与旗舰机。
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。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份识别的一种生物识别技术,又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
选自arXiv 作者:Mahmood Sharif等 机器之心编译 参与:Panda 生成对抗网络(GAN)已经是人工智能领域内的一个常用词了,但你听说过对抗生成网络(AGN)吗?近日,卡内基梅隆大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究者在 arXiv 上发布的一篇论文提出了这种网络,可实现对当前最佳的人脸识别模型的神经网络攻击。 深度神经网络(DNN)已经在人脸验证(即确定两张人脸图像是否属于同一个人)方面超越了人类的水平。不幸的是,研究还表明使用对抗样本(adversarial example)就可以轻易
简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。它有很多应用场景,比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证,会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是,在大多数场景下都需要你先提供一个证件,然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外,但也要求你提前注册一张人脸,然后再进行比对。这是最原始的形式,由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式,相当于做一个二分类。
我想每个看过好莱坞系列电影《007》的人都一定羡慕过007所拥有的Q博士,每一次007出任务前Q博士都会为他配备一些新的高科技装备,这也是007每次使命必达的关键因素。 然而现在我们对概念性智能硬件的
如今,数十家初创企业和科技巨头正在向酒店、零售店、甚至学校和夏令营销售人脸识别服务。这一业务的兴盛归功于新算法,现在的算法在辨认人脸方面比五年前的更精确。
打字游戏,随机出现一个单词打乱字母顺序往下落,需要在落下前按顺序拼写正确,每对一个字母,会消失一个,不同难度对应不同长度的单词和下落速度。(动图超过300上传不了,只能放两张照片了)
抗击疫情,腾讯云在行动。AR(增强现实)技术正在成为新一代基础设施建设中的重要组成部分。营销、教育、娱乐、会展等行业已大量使用AR技术提升用户体验,获得更好的传播效果。制造业也正陆续采用AR技术应用于设备巡检、操作指导和远程协助等场景,提升效率、降低出错率。美军一直重视AR技术在军事上的应用。计算机视觉技术+移动互联网通讯技术+人机交互,在公共安全领域也有着广泛的应用场景。
舒石 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人脸识别越来越常见,今年春运已经能刷脸进站,iPhone的相册就能用人脸分类照片,社交网站上能根据人脸标记照片。然而如同央视315提醒的那样,这项技术距离无懈可击还有一段距离。 比如说,一副成本1块钱的眼镜,就能骗过人脸识别的AI。 一个能够愚弄人脸识别AI的眼镜 来自卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员表示,佩戴专门设计过的眼镜架,可以愚弄最先进的面部识别软件。一副眼镜,不单可以让佩戴者消失在人工智能识别系统之中,而且还能让AI把佩戴者误以为
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云