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人脸识别是怎么做到的？看懂TOF与结构光的区别

在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？...这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。...图片2.png 另外一种TOF时间飞行法的原理是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断并计算出物体的距离信息。...3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。...例如在刷脸支付领域，国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D结构光摄像头，为支付宝、中国银联提供模组支持，通过3D人脸识别，可以实现快速安全便捷支付，目前刷脸支付设备已经成功落地全国。

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OpenCV-Python 人脸眼睛嘴识

1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('....face_zone: 13 cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2) 14 15 # 人脸切分...destroyAllWindows() 　　代码第一行：　　　　导入图片 　　第二行：　　　　　　灰度化处理 　　第六--九行：　　　　读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 　　第十--十三行：　　　进行人脸识别...　　第十五--二十一行：　进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理 　　第二十三--二十五行：　　识别眼睛 　　第二十八--三十行：　　识别嘴　 　　将人脸眼睛替换成自定义眼睛： 　　...# 替换 image[y+ey: y+ey+eh,ex+x:ex+x+ew] = eye2 　　eye2 = cv2.resize(eye,dsize=(ew,eh))    将读取的图片换成识别出的眼睛大小

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【前沿】见人识面，TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...—imdb 使用imdb数据集,—nworks 8 表示8核心的cpu并行转换数据。因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。.../data/test/test-000.tfrecords …… 我们的CNN深度网络采用基于inception-resnet-v1的FaceNet架构来提取特征，为了加快训练速度，我们使用预训练好的模型权重

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QQ全城助力再获戛纳大奖，人脸识别是幕后功臣

不乏有李奥贝纳这样的年年拿奖、手握几十只狮子的超级广告狂人，不过科技公司特别是中国科技公司，能有如此好的表现，可谓稀罕。 “QQ全城助力寻亲项目”今年拿到的两个都是实效奖，也来之不易。...人脸识别与社交结合的爆发力 互联网公司做寻人项目的不少，知名的有谷歌、百度、360、搜狗、阿里等公司，QQ全城助力寻亲项目不同处在于两个。...去年，其在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试（Challenge1/FaceScrub identification）中拔得头筹，击败了Google...将AI技术特别是人脸识别技术与社交结合将是腾讯落地AI战略的一大优势。一方面，作为中国最活跃的社交网络，腾讯有大量的人脸数据；另一方面，腾讯有大量的场景来应用和训练算法。...QQ全城助力寻亲项目就体现出这两个优势：腾讯接入了千万级的失踪人口人脸数据，有全城助力的社交场景，有优图实验室的顶尖计算能力，进而取得了出人意料的效果。

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以“懒”识人！在社交媒体上，你和ai的区别是，你有多“懒”？

在庞大的虚拟AI用户占比和信息爆炸的夹击下，我们如何分辨一个账号究竟是真实的人类，还是虚拟的AI账号？...以“懒”识人！随着话题演进，人类用户原创内容递减 最近，《物理学前沿》发表了一项新研究，主要研究的正是人类用户和AI用户之间的区别，他们发现人类用户和AI用户并非无法区分。...另一个可能的解释是，随着时间的推移，用户接触到更多的帖子，因此增加了他们对内容做出反应和互动的概率。 无论是哪种情况，机器人都被证明不受这些因素的影响，没有观察到它们的行为随时间发生变化。...也就是说，区分人类用户和AI用户的关键点在于是否能从他们的推文中察觉到“懒”的痕迹。 AI：有被摆了一道的感觉。...对此，研究人员关注的社交媒体行为包括转发数、回复数和推文中提及话题的次数，以及推文本身的长度。也就是说，他们关注的是能够刻画用户参与社交互动的数量和质量。

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人脸识别VS虹膜识别，智能机器人识人技能大比拼！

据悉，耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico，它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身，认识自我。 不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。...这一先天的觉知条件，贯穿了整个影片，使得所有围绕大卫的抒情和感动顺理成章。 ? 而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...虹膜识别技术就是通过采集、提取、分析和比较这些复杂纹理的差异性。 目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。...未来智能机器人识别的主流方向或许就是科技感十足的虹膜识别。只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时，原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来，比如先设计一个标准人脸的模版，包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。

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人脸识别该如何测试

01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时，原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来，比如先设计一个标准人脸的模版，包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

小石阿.90后天秤座.喜欢分享 人脸识别技术的发展，你的脸就是身份证 人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!!...01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时，原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来，比如先设计一个标准人脸的模版，包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。

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CVPR2022 Oral | CosFace、ArcFace的大统一升级,AdaFace解决低质量图像人脸识

一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。...这里人脸图像是本文的重点，可以在各种灯光、姿势和面部表情的设置下捕捉到的图像，有时也可以在极端的视觉变化下捕捉，如对象的年龄或妆容。这些参数的设置使得学习过的人脸识别模型很难完成识别任务。...尽管如此，这项任务还是可以完成的，因为人类或模型通常可以在这些困难的环境下识别人脸。 图1 然而，当人脸图像质量较低时，根据质量程度的不同，识别任务变得不可行。...图1显示了高质量和低质量的人脸图像的例子。不可能识别出图1最后1列中的对象。 像图1最下面一行这样的低质量图像正越来越成为人脸识别数据集的重要组成部分，因为它们会在监控视频和无人机镜头中遇到。...2.3 低质量图像的人脸识别 最近的FR模型在人脸属性可识别的数据集上取得了较高性能，例如LFW、CFP-FP、CPLFW、AgeDB和CALFW。

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专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东：数据驱动人工智能引发行业变革

可否为我们介绍一下「刷脸」支付背后的人脸识别技术？ 陈继东：人脸识别是「刷脸」支付技术的基础。传统上意义上，人脸识别技术有三个核心：人脸检测，关键点定位，特征提取和比对。...选择人脸识别是基于用户的非接触式体验，这不同于指纹识别；还有一个原因是人们拍照是比较自然的一个习惯；另外，人脸照片可以拿来与证件上的照片、以及本人进行交叉比对。那么，我们为什么选择和眼纹识别结合呢？...机器之心：能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求？ 陈继东：在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率，是人脸识别金融级精准度的基础要求。...在一般的互联网场景下，99% 的准确率通常假设 0.1% 的误识率（在一千次识别有一次识错）的情况下，识对的概率也能到达 99%。...我们至少是需要万分之一，甚至十万分之一，到未来是百万分之一的误识率。在这个误识率的情况下，你识对的概率能到多少呢？

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你用Deepfakes给小电影换个脸，人脸识别AI也看不出来：95%萌混过关

但是，AI看视频可不是为了痛快：比如在安防领域工作的人脸识别系统。 那么，人脸识别AI能看出哪些视频是Deepfakes生成的么？ ?...人脸识别已阵亡 数据集有了，就要选择测试对象。 研究人员决定让两个开源的预训练模型接受测试：一个基于VGG，一个基于Facenet。 两个模型都是如今人脸识别领域的前沿。 ?...△ a的脸给了b，就得到c 95%分不清 考核标准是误识率 (FAR) ，指的是两段视频里的人物不同、却被AI判断为同人的概率 (越低越好) 。...误识率高，表示VGG和FaceNet都没有敏感地察觉视频被换了脸，还以为是同样的人。 对比一下，只投喂天然视频的时候，两个模型的误识率分别是0.00%和0.03%。...△ 脆弱的人脸识别 所以团队觉得，在人脸识别系统之外，还需要另外的检测方法，来分辨Deepfake换脸视频。

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面部识别是如何工作的？

how-facial-recognition-software-works-800x300-1.jpg 面部识别是通过技术识别人脸的一种方式。面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。...在您看到人脸的地方，识别技术可以看到数据，可以存储和访问该数据。例如，根据乔治敦大学的一项研究，美国所有成年人中有一半的图像存储在一个或多个面部识别数据库中，执法机构可以对其进行搜索。...那么面部识别是如何工作的呢？技术各不相同，但以下是基本步骤： 步骤1.从照片或视频中捕获您的脸部照片。你的脸可能单独出现，也可能出现在人群中。你的图像可能会显示你直视前方或几乎是侧面。...步骤2.面部识别软件读取您的脸部几何形状。关键因素包括眼睛之间的距离以及额头到下巴的距离。该软件可以识别面部标志（一个系统可以识别其中的68个），这是识别你的脸的关键。结果是：你的面部特征。...如果您选择是，它将创建一个指向其个人资料的链接。Facebook可以以98％的准确性识别人脸。 商业活动的入口和限制区域。一些公司已经将安全徽章用于面部识别系统 。 宗教团体的礼拜场所。

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中国团队“霸屏”全球权威人脸识别竞赛，依图夺冠！

由于竞赛评测标准的严谨性、一致性和全面性，FRVT十多年来一直被业界作为人脸识别算法性能的“黄金标准”。...最新一次的FRVT测评结果是2018年10月中旬提交，本次共有39个厂家参与，相比4个月前多了7家，分别是Anke、比特大陆（Bitmain）、大华股份（Dahua）、商汤科技（Sensetime）、Saffe...人脸识别算法性能一年内提升80%，中国初创公司展现世界一流实力 在 1：1 人脸识别领域，业界通常以误识率（False Match Rate，FMR）、漏报率（False Non-match Rate...简单说，“误识”就是把不应该匹配的人脸当做成功匹配，“漏报”则是应该成功匹配的没有查找出来。 一般来说，在误识率相同的情况下，识别准确率越高，漏报率越低，都意味着算法的性能越好。 ?...2018年10月中旬FRVT测评，Visa测试集上误识和漏报相关（ROC）曲线。

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jpg和jpeg的区别是什么_jpeg和jpg的区别是什么

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 JPG文件的优点是体积小巧，并且兼容性好，因为大部分的程序都能读取这种文件，这是因为JPG格式不仅是一个工业标准格式，而且更是web的标准文件格式。...JPG文件如此拥有如此便利的条件，难怪得到了业余玩家的推崇。...不过另一方面，JPG之所以很小的原因是：当文件在创建的时候会有一些数据被遗失，即通过“有损”的压缩方式来建立文件，这就是其文件小的原因所在了。...就打印而言，用当今最好的色彩管理软件（德国的BEST COLOE）加上最好的打印机技术（墨滴为4微微升），输出的图面质量也没有印刷品好！特别的暗部的过度！但他可以做到比印刷品质丽！但很硬！...就打印而言，用当今最好的色彩管理软件（德国的BEST COLOE）加上最好的打印机技术（墨滴为4微微升），输出的图面质量也没有印刷品好！特别的暗部的过度！但他可以做到比印刷品质丽！但很硬！

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== 和 equals 的区别是什么？

在编写代码的时候我们经常会使用 equals 和 == 来判断两个对象是否相等，那么两者有什么区别呢，主要有以下几点区别： 首先的区别是，equals 是方法，而 == 是操作符； 对于基本类型的变量来说...对于基本类型变量的比较，使用 == 比较， 一般比较的是它们的值。...对于该类型对象的比较，默认情况下，也就是没有复写 Object 类的 equals 方法，使用 == 和 equals 比较是一样效果的，都是比较的是它们在内存中的存放地址。...，接下来会比较字符串的内容是否 相等，所以 String 类中的 equals 方法会比较两者的字符串内容是否一样。...，因为变量的定义方法是 i2(i3) = 10 它们的变量会置于常量区，两个变量的内存地址相同。

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腾讯优图团队再创佳绩，刷新人脸识别世界纪录

不同于实验室环境下各种受限条件下采集的人脸库，LFW主要取材于新闻图片中的真实人脸，在视角、姿态、表情、光照、遮挡（如衣领帽子）甚至年龄等方面具有较高的多样性。...在众多模式识别的应用领域中，人脸识别是一项兼具研究价值与应用价值的课题。解决人脸识别的关键在于能否找到一种稳定的，不轻易随着光照、视角、姿态、表情等外部因素变化而变化的，描述人脸身份ID的特征表达。...不仅如此，UFACE模型也展现出巨大的应用价值，在业务数据集的测试表明，采用UFACE模型进行人脸身份比对，相较非深度方法在同等误识率条件下漏识率降低了50%以上。...早在2014年，优图团队通过人脸技术在各项业务中的落地，积攒了千万量级的人脸身份数据，毋庸置疑这为团队在人脸领域的全方位技术突破提供了巨大的潜在优势。 2、人脸研发主线上的持续投入。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。

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NodeJS人脸识别(2)

我们可以先看看如果人脸库存在userId的情况： ? 我们跑下测试下效果： ? 可以看到userId存在的情况下会成功更新人脸并返回图片新的face_token以及人脸相对图片的位置信息。...这样的返回其实也是可以的，但是人脸识别本质就是为了提升用户体验，降低操作复杂性，所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该人脸静默注册到人脸库,就是添加参数action_type: REPLACE...这个接口与人脸删除接口最大的区别是人脸删除接口是将某个用户组中指定用户的指定人脸进行删除，本接口是删除某用户组指定用户。 ? 我们先看下测试结果： ?...frr_1e-4：万分之一误识率的阈值；frr_1e-3：千分之一误识率的阈值；frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。...误识率越低，准确率越高，相应的拒绝率也越高 可以看到返回的thresholds值为0.97.代表基本上不可能为同一个人。因为我选择的是两张不同的网络图片。

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