面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
腾讯云神图·人脸试妆（FaceMakeup）基于腾讯优图领先的人脸识别算法，提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能，只需上传图片即可在线试妆，为开发者和企业提供高可用的人脸试妆服务。可应用于社交传播、营销推广等多种场景，满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
本发明公开一种基于人脸动态情绪识别的检测方法和装置,通过接收终端发送的原始识别数据;对原始识别数据进行识别,得到语音特征数据和人脸特征数据;将语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配,获得语音变化数据;根据人脸动作信息,基于深度卷积神经网络进行人脸微表情动作检测,获得第一人脸情绪变化数据;根据人脸动作信息,通过静态特征和动态特征进行人脸识别,获得第二人脸情绪变化数据;根据所述第一人脸情绪变化数据、第二人脸情绪变化数据、所述语音特征时间信息和所述人脸动作信息对所述语音变化数据进行验证,得到情绪识别结果。本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率。
本发明公开了一种基于深度学习的多维度多任务学习评价系统,包括第一瞌睡疲倦识别模块,通过张开闭合眼睛动作识别,以及眼动轨迹识别;张开闭合动作识别用于识别用户疲倦瞌睡状态,以及结合眼动轨迹判断用户的注意力;结合头部姿态识别用户判断用户的看书学习姿势正确和错误,结合眼睛的动作判断用户的疲倦瞌睡状态等。本发明具有人脸识别功能、瞌睡疲倦识别功能、学习情绪评价功能、自动阅卷评分模块、近视识别功能等,能对学习进修多维度评价等。
AAAI Conference是由美国人工智能协会（the Association for the Advance of Artificial Intelligence）每年举办一次的人工智能方面的顶级会议。近期AAAI2019的录取结果已出，投稿数量高达7745篇，录用率仅为16.2%。中科院自动化所研究所智能感知与计算研究中心7篇论文入选。
市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告，预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元，2024年将增长至79亿美元，复合年增长率为16.6%。
本文为人脸识别算法系列专题的综述文章，人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。请大家关注SIGAI公众号，我们会持续解析当下主流的人脸识别算法以及业内最新的进展。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 高考分数刚刚出来，各地考生与家长还在纠结报志愿的时候，进北大要看脸了。 嗯，是说进北大校门。 今天，北大正式启用人脸识别门禁，进入校门可
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。
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。
事件一出，公众沸腾了。而就在这短短几天内，包括天津、南京、杭州在内的多个城市纷纷出手，力求在政策层面“禁止”人脸识别的应用。
Pokémon Go一出，新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对AR游戏进行了预研，本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用，简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
这是发生在2019年的事情，被错误逮捕的对象，是一位名叫Robert Williams的黑人男子，在交了1000美元后，他才被保释出去。
网红脸的标准：大眼睛、尖下巴、高鼻梁，面对上百张的网红照片，你能正确进行匹对吗？事实证明，这不仅是个眼力活儿，还是一个脑力活儿。 近日，蚂蚁金服的官方微博发布消息称，其研发的人工智能生物识别机器人“蚂
李杉 若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 三星的新手机又有点问题…… 刚刚发布的Galaxy S8配备了新的面部识别功能，只要盯着前置摄像头即可解锁手机。外媒的简短测评显示，这项功能的速度甚至超过指纹识别。 燃鹅，很快有用户发现，虽然速度有了，但这项功能并不安全。 根据已经公布的视频演示，只需要一张照片，即可成功骗过Galaxy S8的面部识别。虽然花费的时间略长，但确实有效。 有意思的是，可以用S8拍出的照片欺骗另一台S8手机。 在这段视频发布后，三星发言人在声明中表示：面部识别不
【新智元导读】苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10）。这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。在发布会现场，苹果介绍了A11生物神经网络引擎”这一AI芯片，近期，以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势，我们将在文章中进行重点介绍。另外，本文也会介绍苹果在人工智能上的实力储备情况：主要从四篇经典论文谈起。 北京时间9月13日凌晨，苹果在新的总部召开发布会，发布新的智能手表、电视和手机等一系列新产品。这是最受科技界关
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。 打开这个 H5 界面，从“2007-2017、1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别，点击“穿上军装
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目，人脸登机是其中的一个功能模块，当时只是写了后台的接口，调用人脸识别设备的api，给闸机回传数据信号，以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度紧张，手里还有其他项目赶进度，也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候，突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司，当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西
禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
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。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
2013年，苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及，它告诉各大手机厂商，指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如，今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X，而这款产品不仅带来了黑科技，也让解锁技术得到进一步的变革。当然，更值得一提的是，iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
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。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，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。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
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。
瑞士Idiap研究所的科学家，用GAN给300多段视频换脸，然后测试了两套先进的人脸识别系统：一个基于VGG，一个基于Facenet。
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
雷锋网按：本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是，银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗？本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
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。
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
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
这是人脸识别系列的第5篇文章，前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到，这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
