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。...在大多数可用的CNN中，softmax损失函数被用作训练深度模型的监视信号。为了增强深度学习特征的识别能力，本论文为人脸识别任务提出一种新的监视信号，称作中心损失函数（center loss）。...实验中，model A是单一使用softmax损失函数监视的模型，model B是softmax损失和对比损失联合监视的模型，model C是softmax损失和中心损失联合监视的模型。...用MegaFaceChallenge数据集实验 MegaFace中的人脸图像样本： ? 我们对使用不同方法的模型进行了人脸识别和人脸验证实验，结果如下： ? 人脸识别任务中不同模型的正确率 ?...人脸验证任务中不同模型的正确率 结果显示，使用 softmax 损失函数和中心损失函数联合监视的 model C 能得到更高的正确率。
拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...人脸识别背后的算法模型 softmaxLoss 其实人脸识别与imagenet的图像分类比赛并没有本质的区别，苏宁在早期拍照购物中累积的商品识别项目经验很多都可以用在人脸识别的项目中，比如早期的VGG...在N如此大的情况，要求误识率很低，又要保证模型对相似人的分辨能力，甚至能区分双胞胎，仅靠前面提到的全局margin是很困难的。...图7 商品晒单图像清洗流程 人脸识别的当下与未来 除了模型的改进和源源不断高质量的人脸数据，行业内各家技术比拼还体现在算力上。俗话说天下武功，唯快不破。...夜晚苏宁的酒店走廊里可能光照比较暗，而在一些门店的条件又限制了摄像头安装的角度和高度，同时也不希望摄像头的安装影响顾客的购物体验，这都对人脸识别的落地提出了挑战。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...0.1372 (II) werewolf=0.6698, vampire=0.2119, monster=0.1531, creature=0.1511, teenagers=0.1279 如果我们再来考虑两个模型的前...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
我们可以达成的效果 人脸识别的技术关键——活体检测 一般提到人脸识别技术，即指人脸比对或人脸匹配，即将待识别的人脸和系统中已经提前录入的人脸信息（如身份证照片）进行特征的比对，而在使用神经网络提取特征进行比对之前...如图所示，图例中的攻击样本是以打印出来的人脸作为攻击样本，或者露出五官中的部分结合打印人脸一起作为攻击样本，当然还有别的攻击样本制作的形式。...然后就开始训练了，期间会打印出一些训练过程中的loss、acc、acer等信息，如需要别的日志信息可自行修改。...32 --batch_size 8 验证集上结果，ACER=0.0358 模型效果测试 调用训练好的模型，对视频中的人脸进行活体检测。...测试结果示例 扩展 关于模型训练，可继续调参以期在验证集获得更好的效果。 关于数据集，可以使用全部三种模态的数据，使用FaceBagNet模型进行多模态人脸活体检测模型的训练。
ASM(Active Shape Model)早期的基于统计学习的人脸配准算法 AAM (active appearance model)是ASM的改进算法 CLM constrained local...model CR级联回归 LBF (local binary feature)局部二元模式 ERT (ensemble of regression tree）集成回归树梯度提升的学习方法，并提出了提取有效像素差特征的距离先验...ESR：提出了两阶段的学习策略和像素差特征，并通过随机蒛来回归人脸关键点的位置； LBP：在ESR的基础上提出了稀疏的局部二值化特征，并用随机回归森林进行学习。...FDG(first derivative of Gaussian operator)是一种多方向的梯度算子，在指定方向角θ后，其计算公式为 ?...FDG具有很强的抗噪声能力，能够很好的保留图像的边缘信息。相比较Gabor等其他梯度特征，更适合人脸配准实时性的要求。
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。...立足于在人脸分析领域内的多年深耕与积累，腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术，在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索，最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...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。...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。...相比较其它IT巨头组建的研究团队（百度、Google），优图在深度学习领域起步较晚，但已取得了相当不错的成绩。
最早在 20 世纪 60 年代，人们就已经开始研究人脸比对算法了；80 年代后期，随着是计算机技术和光学成像技术的快速发展，不同的算法模型应运而生，最早的就是基于人脸的局部特征的识别模型；之后，更多的是提取全局特征后...，再做一些特征的变换；再后来还有基于二维、三维模板做人脸建模的识别模型。...以前人脸识别的准确率只有 70%、80%，而通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练，最近两年已经能够到达 99.6%、甚至 99.7%，已经到了可以商用的程度。...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。...人脸的角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、照片质量等方面会使同一个人差异比较大；在机器识别的人数增加的时候，不同的人出现长得比较像的概率也会增加，差异反而变小，这是人脸识别一个最大的难点。
原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道的现状下，用户认证、授权的几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式的具体细节。...OAuth 2.0主要解决的是第三方client的授权问题。 User context: Y: 代表被授权的资源是和当前User相关的。 N: 代表被授权的资源是和Client相关的。...App type: web app: 这类App的代码在服务器上执行，用户通过User-Agent（浏览器）下载App渲染的HTML页面，并与之交互。比如，传统的MVC应用。...native app: 这类App安装在用户的设备上，可以认为这类App内部存储的credential信息是有可能被提取的。比如，手机App、桌面App。...答案是可以的，但是有条件，在SSO认证流程的最后一步——获取用户信息——的通信必须是confidential的。
httpd工作模式中的prefork、worker、event优缺点: http服务,需要客户端和服务器端建立连接,httpd有三种工作模式:prefork worker event 优点:在资源够用的情况下服务稳定...worker:这个就是改进之前的工作模型,就是让一个进程处理多个响应. event:这样模型就是让一个进程产生多个线程,让每个线程处理处理客户端请求,并且每个线程可以处理多个线程 查看MPM,可以使用...http 2.2和2.4的区别 httpd2.2 可以通过修改配置文件来改变当前服务器所试用的模块. http2.4 :两种方式: 静态模块 动态模块 如果把MPM编译成静态模块,那么要改变MPM,只能通过重新编译安装...每个子进程在生命周期内所能服务的最多请求个数 StartServers 4 服务开启时,启动的子进程的个数; MaxClients...,并且自己测试,才能得到比较满意的配置
TCP/IP模型与OSI参考模型有许多相似之处。 首先，二者都采用分层的体系结构，将庞大且复杂的问题划分为若干个较容易处理的，范围较小的问题，而且分层的功能也大体相似。...首先出现的是协议，模型实际上是对已有协议的描述，因此不会出现协议不能匹配模型的情况，但该模型不适合任何其他非TCP/IP的协议栈。...第三，TCP/IP模型在设计之初就考虑到多种异构网的互联问题，并将网际协议IP作为一个单独的重要层次。OSI参考模型最初只考虑到用一种标准的公用数据网络将各种不同的系统互联。...后来OSI参考模型认识到网际协议IP的重要性，因此只好在网络层中划分出一个子层来完成类似于TCP/IP模型中IP的功能。...无论是OSI参考模型，还是TCP/IP模型都不是完美的，对二者的讨论和批评都很多。OSI参考模型的设计者从工作的开始，就试图建立一个全世界的计算机网络都遵循的统一标准。
，有手机验证码登录，当然还有逼格比较高的人脸识别登录，手机验证码登录其实是一个很简单的，所以我可能会在后期写一下处理的过程，今天我们大概说一下人脸识别的一个过程，当然因我不是写后端的，所以这里是不能贴后端的源码的...业务需求 最近在做登录的模块，有人问了，我怎么做项目和别人不一样啊，怎么是反着的，别人都是登录先做好，再实现别的，其实这个是没什么的，我们是先简单的实现了一个账号密码的登录的过程，然后就开始实现里面具体的一些业务了...，现在里面的已经做了一部分，可以进一步的完善我们的登录模块了，登录的方式很多种，其中一种就是人脸识别登录了，就是当用户点击人脸识别登录的时候，直接打开摄像头，看到自己以后进行比对，实现登录的一个过程。...，其实人脸识别就是一个前端给照片，后端进行比对的一个过程，所以本质上说我画的也是对的。...：首先说一下我的需求，我因为是多种登录方式，所以需要注意的是用户登录的时候不确定点击哪一种登录，所以需要将扫描人脸作为其中一种验证的方式，那么用户点击别的登录方式的时候就不可以进行摄像头捕捉人像了，点击人脸识别的时候再调用
以貌识人、以貌取人是人的本性，也是最自然、最常用的身份确认和交互方式之一。...互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的（比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传），因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注...在上一期中已介绍了我们团队在人脸检测与人脸识别上所取得的世界领先的原创性成果，迄今为止，我们团队在人脸检测的国际最权威评测平台WIDER FACE的所有三个测试子集、人脸识别的国际最权威评测平台Megaface...该项目的难点在于待识别的敏感人物会以各种形式出现在图片当中，比如漫画和处理过的照片都是比较难的情况。...我们采用自主研发的人脸识别模型对该问题进行了建模，同时利用TEG信安提供的业务数据对业务场景进行了优化。 我们的人脸技术接入的另一个重要业务是MIG互联网+合作事业部政企项目组的腾讯慧眼项目。
import numpy as npimport cv2# 人脸识别分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml...')# 识别眼睛的分类器eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_eye.xml')# 开启摄像头cap = cv2.VideoCapture(0...)ok = Truewhile ok: # 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的判断参数 ok, img = cap.read() # 转换成灰度图像 gray = cv2....cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 人脸检测 faces = faceCascade.detectMultiScale( gray,...scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(32, 32) ) # 在检测人脸的基础上检测眼睛 for (x, y,
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。...))) return torch.cat([x1,x2.to(torch.device("cuda:0"))],dim = 1) # 传回GPU-0，便于计算loss 以一个200万类别的模型为例...在两个GPU上计算loss 人脸识别里面的loss计算往往比较复杂，所以这种负载不均衡的情况会变得更加明显，为了缓解这种情况， class face_model(torch.nn.Module):...将模型拆分之后，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。
import cv2import os# 调用笔记本内置摄像头，所以参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1，2cap = cv2.VideoCapture(0)face_detector = cv2...从摄像头读取图片 sucess, img = cap.read() # 转为灰度图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸
import numpy as npfrom PIL import Imageimport osimport cv2# 人脸数据路径path = 'Facedata'recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create...getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)] # join函数的作用
Bard 和 ChatGPT 分别是由 Google AI 和 OpenAI 开发的大型语言模型（LLM）。它们都具有惊人的学习和生成能力，在自然语言处理领域取得了重大突破。...两者的比较 特性 Bard ChatGPT（3.5） 参数量 1.56 万亿 1.37 万亿 训练数据 书籍、代码、其他文本 书籍和代码 任务 生成文本、翻译语言、写不同类型的创意内容、回答问题 回答问题...加强对事实性问题的理解和回答，使其能够成为更可靠的信息来源。 提高对不同语言的理解和处理能力，使其能够为全球用户提供服务。 开发新的功能，例如翻译、写作、创作等，使其成为更加多功能的工具。...例如，ChatGPT4 生成的故事既有趣，又有情节。 总结 Bard 和 ChatGPT 都是强大的语言模型，各有优势。...Bard 和 ChatGPT 的出现，标志着大型语言模型在自然语言处理领域的应用进入了一个新的阶段。随着它们的不断发展和完善，将为我们的生活带来更加便利和丰富的体验。
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。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。...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。
第二是由于光照、年龄、胡须、还有眼镜等等因素，人脸识别的稳定性会比较低。...第三是指纹识别、虹膜识别都有主动性，人脸识别具有被动性，这也是之前 iPhoneX 刚出来的时候，很多人担心不经意被人错刷，或者去误刷支付或者检索等等——弱阴私性，弱稳定性还有被动性，就对人脸识别的商业化应用提出了更高的技术要求...我先简单跟大家介绍一下人脸识别的一个基本原理：首先我们会从一幅图片里面去做人脸检测并做出标识，相当于在一张图片里面找到这张人脸，并且表示出整个人脸上的一些基本关键点，如眼睛、眉毛等等。...然后基于这样的表示，在人脸识别里边有两个比较大的应用，我们分别叫做 1：1 与 1：N 的识别。...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
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