【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。...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。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。
“QQ全城助力寻亲项目”凭什么成为戛纳国际创意节上的中国奇迹呢？...一个是跨年龄识别技术的应用——基于腾讯优图实验室人脸识别技术，它可以深度学习五官的变化规律，能够实现跨年龄对比识别，这对于走失儿童在容貌大变后的找回有重要价值。...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。...在腾讯生态中，优图人脸识别技术不只是应用到了公益上，目前，优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业，前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。
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。 不难发现，在许多科幻电影或动漫中，强大的机器人的必杀技往往就是拥有认人的本事。...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。 ?...为什么虹膜识别适应性极强？因为在采集虹膜图像时，虹膜识别系统对虹膜区域的大小等会进行校正，以便解决瞳孔下意识的缩小和放大。同时，由于眼盲没有这种生理反应，所以不能被注册。...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。
你能想象出来，说话的人长什么样么？...下面就是AI听声识脸，给出的结果： 左边一列是真实的照片，右边一列是神经网络根据声音推断出来的长相。 讲真，这个效果让我们佩服。 这篇论文也入围了今年的学术顶级会议CVPR 2019。...AI正是根据语音和相貌的关联性做出推测。...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。...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。
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？...这项技术的原理是通过将激光散斑图像投射到物体表面，再由红外相机接收物体表面反射的散斑信息，交给ASIC处理芯片，最后根据物体造成光信号的变化计算物体位置和深度信息。...图片3.png 为什么会选择结构光 从两种技术的对比上看，TOF技术虽然实时性好、算法简单，但存在传感器技术不成熟、图像分辨率低、成本高、功耗高等问题，目前其更多应用在物体测距等领域。...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。
为什么人脸识别系统总是认错黑人？ 文 | 木子Yanni 技术不懂什么是种族偏见，人脸识别却一再翻车。 从良民到罪犯，有时候就是这么简单。...（二）谁蒙蔽了人脸识别的眼睛？ 人脸识别频频认错人，是技术的沦丧，还是“机”性的扭曲？欢迎收看本期真相揭露：人脸识别之深肤色尴尬了。...这件事爆出后，Google 承认，在图片识别标签中，他们确实删掉了“大猩猩”，给出的解释是：“图片标签技术仍处于早期，很不幸，它离完美还差得远。” 这、说什么好呢？...在样本数据不足的情况下，人脸识别算法一般的做法，是根据特定的面部特征，比如眼距、肤色等，开启预测模式，但算法预测所依赖的面部特征，本身就不准确，势必会导致识别失误，比如把深色皮肤的女性识别成男性，或者把良民识别成罪犯...黑人德西说：“看看我进入画面时会发生什么。”尴尬的是，什么都没有发生，摄像头完全追踪不到德西的脸。 但是，当白人旺达的脸出现在摄像头面前时，面部追踪系统就开始工作了。
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业?...灵云智能人脸识别能力平台以私有云的方式让每一家企业都能拥有人脸识别能力，不但保证了身份认证信息存储的安全性，而且能根据企业业务需求，零活挂接灵云声纹识别、指纹识别、证照识别等身份认证技术，快速构建多种生物特征识别技术融合应用的身份认证体系...人脸识别+活体检测给机器一双能识人的慧眼 人脸识别技术，相当于给机器一双慧眼，让机器能像人一样去观察、分析人脸，进而辨识人的身份。...，准确、快速识别出人脸身份。...灵云智能人脸识别能力平台实现人脸+声纹+指纹+证照识别技术的融合应用 随着深度学习技术的应用，人脸识别等生物特征识别技术取得了突飞猛进的发展，但是，单一生物特征识别技术准确率无法到达，就像我们在辨认一个人的时候
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。...机器之心：在众多生物识别技术中，为什么选择人脸识别结合眼纹识别的验证方式？ 陈继东：生物识别在金融级的应用始于需求。短信、密码体验差，很多人记不住。...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？...但是当我们的数据集里累积到很多不同的镜框，就能学习出到底什么样的镜框有什么样的影响，以及他们之间细微的差异，甚至我们后来还可以模拟出各种各样的镜框，也能达到在较低误识率的情况下依然能保持较高的准确率。...例如，指纹识别是通过电容、电感传感器来检测是否是活体、是否真实；虹膜识别是通过红外摄像头来完成识别活体的。然而，对于人脸来说，我们很难用特定的设备部署于手机上，比如红外摄像头目前在手机上普及率就很低。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。...人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？...image.png 一、人脸识别作用 人脸识别从广泛意义上来说有三个作用：一是提升安全性，通过人脸识别自动开启门禁，使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入，从而提升区域的安全性；二是提升便捷性...，像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情，比起普通的方法，人脸识别显然是提升了便捷性；三是提升科技性，无论是在哪一个方面，人脸识别依靠着先进科技，完成它的使命，实际上也是提升了整个社会的科技性...二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。
前段时间，JD搞了个猪脸识别的比赛，大家都看得沸沸扬扬，但是这个其实是一个很不错的AI+畜牧业的应用，比如在养牛行业。大家知道吗？...人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。...除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。...整个方法用到的动物是horse,然后全论文的核心其实是，人脸的特征和动物脸部的特征本身的差异很大，但是当动物的脸部做了一个变形warping之后，就会和人脸比较相似了，所以，我们要找到一个warping...首先，先找到人脸和动物脸pose相似的图片，然后，找到动物中的和人脸相似的部位作为关键点，接着训练获得一个warped network，得到了warped network之后，把原来的动物脸图片做变换，
你能区分机器学习和模式识别吗？ 当今要是说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？...我们会识别出这张图表现的是一只猫而不是其它动物，是一张照片而不是绘画。我们为什么能快速识别出这些特征呢？...通过上面的例子我们应该明白了模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类，我们通过识别的英文单词recognition也能看的出来，re-cognition就是再认识的意思。...因此，我们搜集大量的人脸和非人脸图像，再选择一个算法，然后冲着咖啡、晒着太阳，等着计算机完成对这些图像的学习。这就是机器学习的思想。它的关键就在于学习！...3、区别与联系 模式识别是根据已有的特征，通过类比分析的方法从而达到判别目的；机器学习侧重于在特征不明确的情况下，用某种具有普适性的算法确定事物之间的关系或者联系。
#人脸识别#、#猴脸识别#、#动物面部识别# 人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术...那“猴脸识别”技术要专项用于猴子身上？ 还是将被广泛适用于动物身上？ 那，这项技术的意义又是什么？ 意义就是：保护这些可爱的猴王！...猴脸识别 与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别，系统可自动认猴、命名，搜集它们的行为。”...Tri-AI 系统框架示意图 西北大学金丝猴研究团队首次开发出动物个体识别系统——Tri-AI 系统。经验证，系统平均识别精度达 94.1%，识别速度每秒 31 张图片。...研究团队采集的秦岭金丝猴脸部特征样本 资料照片 - 新华社发 而相比人脸识别，猴脸识别技术的不同在于，金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求
根据最新公布的全球权威人脸识别供应商测试 FRVT 结果，旷视、商汤和依图这三家视觉独角兽首次在公开场合同台竞技，最终由依图拿下第一。 ?...根据报告，排在第一名的是依图科技今年10月提交的算法，也是参赛团队中在千万分之一误报指标下，唯一将漏报率降到1%以下的团队。...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。 ?
拍摄以后，我们会在云上进行，OCR 识别是在云上完成的，我们不仅会去识别身份证上面的信息，还会去识别这个身份证的一些分类。由于不同的业务场景不同，这个分类信息会反馈给用户，用户来判断是否接受。...在很多严肃的场景下，很多客户可能只能接受身份证原件，识别出来的文字我们也会根据用户的业务不同做相应不同的处理，因为有些客户就要我们识别出来的文字，用户是不能去修改身份证号和姓名的。...先通过手机的摄像头去采集，在我们的云端去完成 OCR 识别以及物体分类，可以去判断是不是真实的身份证。有一个需要讨论的问题是，为什么我们把 OCR 放在了云端，而不是放在手机的 SDK 端呢？...这是我们基于大量的人脸数据训练出一套叫 FMP 的深度神经网络，并且根据线上的数据进行实时返回和调整，不断去识别准确率，这也是我们整个活体检测里一个最重要的技术难点。...前者主要是比较两张人脸识别是不是同一个人，它的原理是我们去计算两张人脸表示的距离，如果这个距离小于一个域值，我们就会认为这个是同一个人，如果是大于某一域值，我们就认为它不是同一个人，在不同的误识率下，我们会提供不同的域值
本篇文章使用腾讯云人脸识别能力，快速实现人脸搜索，可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。...1、创建API密钥：https://console.cloud.tencent.com/cam/capi，密钥是唯一的凭据，请妥善保存哟 image.png 2、登录人脸识别控制台，在人脸库中新建一个人脸库...1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分。...10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分。...30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值。...这一步要做的事情就是要检测人脸中的关键点，然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。...有了这些关键点后，我们就可以把人脸“校准”，或者说是“对齐”。解释就是原先人脸可能比较歪，这里根据关键点，使用仿射变换将人脸统一“摆正”，尽量去消除姿势不同带来的误差。...但如果对人脸识别问题同样采用这样的方法，即，使用卷积层最后一层做为人脸的“向量表示”，效果其实是不好的。如何改进？我们之后再谈，这里先谈谈我们希望这种人脸的“向量表示”应该具有哪些性质。...那么训练人脸特征表示的正确姿势是什么？其实有很多种方法。一种方法就是使用“center loss”。
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，搜索，检测功能。可以看到其实抛开用户量不说，其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。...今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？...groupId指定从什么用户组删除人脸信息，如果同时从多个用户组删除则用逗号隔开。 ? 我们先看下测试效果： ?...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。
2017年2月份开始，NIST开始组织新的人脸识别测评，不同于以往的测评，这次测评没有截止日期，参加测评者可以根据自身进度提交算法，NIST会对算法进行测试，并且每隔一段时间出一次报告。...FNMR（拒识率，就是把应该相互匹配成功人脸当成不匹配的人脸），FMR（误识率，就是把不应该匹配成功人脸当成匹配成功人脸）。是不是很绕口？...在实际系统中，拒绝识别（FNMR）和错误识别（FMR）代价往往不太一样，比如金融领域的人脸识别，误识会是一个很严重的事故（想像一下，如果ATM依靠刷脸取款，无需其他信息验证，如果有人和你长的非常像，则很有可能会进入你的账户取款...所以当给出一定的测试集时候，如果只统计识别率，并不能全面反映一个算法性能。通常反映算法性能可以调节算法阈值，得到不同拒识率和误识率，然后画出拒识和误识相关曲线（即ROC曲线）。...假设我们依然想根据FRVT测评结果做一个综合性排序，可以简单的采取平均策略，即根据参赛算法在不同测试集上表现，大致做一个平均，根据平均分数高低确定最终排名。
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。 ?...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。...辉煌与忧伤 让人类飘飘欲仙，也让人脸识别AI无动于衷，视频换脸果然是一门得天独厚的技能。 ?
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小米手机的相机里，隐藏了一个“智能识物”的AI。你只需要拍摄一张照片，这个AI就能识别出来你拍的是什么。...在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。...（本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ? 家电？...但出身小米的智能识物AI却和微软AI“心灵相通”，它的识别结果是这样的： ? 五个在我们人类看来奇形怪状的生成物中，其中三个小米智能识物都成功识别出是鸟类。难道，小米和微软“串供”了？...有一张AI根据人类文字描述生成的图。描述是：一个女孩正在吃一大块蛋糕。生成的图片如下方右侧所示…… ? 如果单独给人类看，大多数人可能无法准确猜出这幅画什么意思。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
