人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后，多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果，此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后，商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法，随着PK的不断升级，人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新，固定识别通过率为90%，识别误匹配率指标被降低了好几个数量级，此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等，这里不一一赘述。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数，即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN，其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目：A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者：Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015，
【新智元导读】计算机视觉很厉害，但是，只要稍加修改，比如使用美图软件加一个滤镜，计算机视觉就错误频出。MIT报道把这一缺陷称为计算机视觉的“阿喀琉斯之踵”，认为这是目前视觉领域的一个致命缺陷。如果计算机视觉要得到应用，比如用人脸识别侦察罪犯，但却连“美图秀秀”都搞不定的话，那确实是一个比较严重的问题。 现代科学最伟大的进步之一就是机器视觉的发展。在短短的几年里，新一代的机器学习技术已经改变计算机“看”的方式。 现在，机器在人脸识别和物体识别上比人要厉害。在众多基于视觉的任务中，如驾驶、安全监控等，机器视觉
EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统，在多人环境下，低像素的输入仍能够保持正确性
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
随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近，越来越多的行业人士对本届大会即将分享的行业干货保持着高度关注，本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生（商汤科技联合创始人、副总裁，EGO 北京分会会员），就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。 以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。 “AI更大的价值在于跟不同的行业结合” 杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等；杨帆认为，AI技术并
近日，在腾讯优图实验室、腾讯图灵盾安全、腾讯云牌照资质团队支持下，腾讯云慧眼人脸核身（V3.0）顺利通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心安全检测（以下简称“检测中心”）。
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，图片又经过网络传输到局域网进行对比，匹配识别（这个处理过程比较速度太慢），使得实际效果大打折扣。在大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
还有一个有趣的结果，像来自商汤、旷世这样的亚洲算法，白种人和黄种人之间的误判差距就小一些。
不久前，一则新闻引起巨大震动，三年前弑母案中的嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场被抓，有人透露吴谢宇进入机场不到十分钟，警察便找到了他。这场所谓的“完美犯罪”是否完美我们不敢妄下论断，但是带领我们抓捕嫌疑人、走进真相的“天眼系统”，或许并不全是完美。
过去十四年来，每当夏季结束，威尔士南部的波斯考尔（Porthcawl），都会一改往日的宁静，被狂欢者“入侵”。
AI 科技评论按：上周，斯坦福大学一篇识别同性恋的论文引起了轩然大波。 这是一篇用深度神经网络识别同性恋的论文，即将要发表在美国心理学会的「人格与社会心理学」期刊上，然后上周突然火了起来。 面前有一张
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本，就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则，约束是：u为单位正交向量。推导结果是，正交向量就是归一化的协方差矩阵的特征向量，对应的系数就是对应的特征值。使用PCA方法提取特征脸的步骤如下：
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
新年伊始，关心国外动态的同学一定清楚，现在全美最关心的可不是什么新冠疫情，而是全国各地到处在发生的各种歧视黑人的种族歧视游行，尤其是不断有白人警察恶意对待黑人群众的新闻爆出，犹如星星之火可以燎原，有愈演愈烈之势。 这不，又有人翻出一起去年发生的案件，但这次被指责的除了白人警察却牵扯上了人脸识别功能。究竟是怎么一回事呢？ 案件发生在去年1月，在美国新泽西州伍德布里奇市的一个名为汉普顿的酒店，酒店人员向警方报案，声称有人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食。待警方赶到后，嫌疑人提供了一张驾照作为身份证明。 可以清
什么，只要一行代码就能搞定人脸识别？当然是假的啦。 虽然不能一行就搞定，依靠python强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更远。 face-r
为了帮助各位学术青年更好地学习前沿研究成果和技术，AI科技评论联合Paper 研习社（paper.yanxishe.com），推出【今日 Paper】栏目， 每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你学习参考。以下是今日的精选内容——
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。
深度学习在物体识别中的应用 ImageNet图像分类 深度学习在物体识别中最重要的进展体现在ImageNet ILSVRC3挑战中的图像分类任务。传统计算机视觉方法在此测试集上最低的错误率是26.172%。2012年，欣顿的研究小组利用卷积网络把错误率降到了15.315%。此网络结构被称为Alex Net，与传统的卷积网络相比，它有三点与众不同之处：首先，Alex Net采用了dropout的训练策略，在训练过程中将输入层和中间层的一些神经元随机置零。这模拟了噪音对输入数据的各种干扰使一些神经元对
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。
AI 科技评论按：提到计算机视觉领域的研究，大家可能最先想到的是人脸识别，其实还有一个更为实用的研究应用——行人再识别。行人再识别是利用计算机视觉技术在图像或视频中检索特定行人的任务，面临着视角变化大、行人关节运动复杂等诸多困难，是一个极富挑战的课题。本文就来为大家重点介绍一下行人再识别的一些基础知识及最新研究进展。 2017年，行人再识别研究飞速进展。例如，在公开数据集Market-1501上，一选正确率从2016年ECCV中较高的65.9%提高到2017年ICCV中的80+%，arXiv近期一些pape
人脸识别是最近几年计算机视觉领域取得长足进步的领域，这得益于不断进步的深度学习强大的模型拟合能力和有标注的大型数据集的建立，已经出现了用于人脸识别的有标注的百万量级的数据集。
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
“某男子9秒被骗245万元”、“某老板10分钟被骗430万元”、“AI换脸不雅视频敲诈勒索”等案例相继出现。
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
随着AI时代机器学习模型在实际业务系统中愈发无处不在，模型的安全性也变得日渐重要。机器学习模型很可以会遭到恶意攻击，比较直接就能想到的如：人脸识别模型的攻击。训练出具有对抗性的机器学习模型，在业务系统存在着越来越重要的实际意义。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
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
在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。
output:如果图片是对应的K人中的一人,则输出此人ID,否则验证不通过 ,人脸识别比人脸验证更难一些,如果一个人脸验证系统的正确率为99%,即错误率为1%,将这个人脸验证系统应用到另一个人脸识别系统,犯错几率就变为了K倍.即K%
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
【飞桨开发者说】李增保，2019年于安徽工业大学取得学士学位，目前在东南大学攻读硕士研究生学位，主要的研究方向为分布式无人机集群协同控制、算法设计与优化等。
深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味，这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
导读： 深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味。这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
暴风集团收问询函，深交所要求公司说明未在规定时间内披露业绩预告的原因，目前的进展情况及解决措施。同时，要求公司尽快按照规则要求披露2019年业绩情况。
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
大多数人懒得给照片加标签。如果你属于这一类（大概率事件），那么你一定知道搜索某张照片有多辛苦。 但这很有可能即将成为过去。 本周，Facebook 披露了其机器学习平台 Lumos 的更多信息： Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索，而不是图片名称或是标签。 Facebook 应用机器学习负责人 Joaquin Quiñonero Candela 解释说： “换句话说，搜索‘黑衬衫照片‘时，系统能识别出每张照片里是否有黑衬衫，并据此搜索；即便照片并没有被添加标签也没有关系。 Lumos 利用了计
针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
5.dropout（0.5*0.5*0.5）+BN（without biases）：
这是本学期机器学习课程的项目。通过这个项目了解了不少东西，希望通过博客记录下整个项目过程。 ---- 国外有一个网站 http://www.alllooksame.com/ 上有一个非常有趣的测试，他们在街头收集了一共18名中国人、韩国人、日本人的照片，放在网站上，让人去识别。博主自己尝试过一次，18个对了7个，38%的正确率，跟猜的概率并没有相差太多，恰好刚在学习深度学习一些模型，了解到可以通过深度的学习模型构建分类器去识别。在一时冲动之下，有了这个项目。废话不多说，直接开始博主完成整个项目的过程。 --
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析，使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。
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