本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
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。
起步阶段（1950s-1980s），这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究，所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
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。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
端到端深度人脸识别系统由三个关键要素构成：人脸检测（face detection）、人脸对齐（face alignment）和人脸表征（face representation）。其中，人脸检测的作用是定位静止图像或视频帧中的人脸位置。然后，人脸对齐将人脸校准到一个规范的视角，并将人脸图像裁剪到一个标准化像素大小。最后，在人脸表征阶段，从对齐后的图像中提取具有鉴别性的特征用于识别。
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是，一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。
中兴视觉大数据报道：从人脸识别技术在智能安防下的一个具体应用场景开始：你在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像，对图像进行识别；识别后如果发现是个人，并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后，就会及时报警给户主；或者，在夜晚的时候发现有物体移动，对物体进行识别，如果是可疑的物体就主动报警。人脸识别技术在安防领域已经有了很大的应用，未来将有更广阔的应用空间，因此对安防企业来说，人脸识别技术的市场潜力无可估量。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不得强制索取非必要个人信息！ 就在刚刚，最高人民法院发布司法解释，对人脸识别应用进行规范。 这真的是响应了广大人民群众的心声啊。 网友们对此纷纷表示：支持！ 要知道，前段时间人脸识别会走光还在网上引起热议，暴露出人脸识别在应用上还存在很多不规范行为。 现在，最高法对小区物业、商场、应用程序等场景下的人脸识别做出司法解释，将进一步减少人脸识别被滥用的情况。 不得将人脸识别作为唯一验证 现在有许多小区，都选择用“刷脸”代替“刷卡”。 这确实能够让业主
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
一位浙江理工大学的特聘副教授将杭州野生动物世界告上法庭，认为该动物园强制收集个人生物信息，时隔8个月，近日这起案件终于开庭了。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
去年4月30日，在微软的开发者大会上，其介绍了一个网站——“How-Old.net”，然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式，比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图，让人不禁掬一把同情泪。不过，不管是被系统认定为小鲜肉，还是老腊肉，如果忽略年龄的话，单从结果来看，该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中，关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。 在跨越了一年多的时间后，人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。此前，“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 学习人脸识别，论文是必不可少的部分。 深度之眼专门推出人脸识别论文精讲直播，为期2天，邀请算法研究员Johnson老师主讲统计学习方法在人脸识别领域应用的开山之作《Eigenfaces For Recognition》。 —— 主讲老师 —— —— 直播内容与安排 —— 第01天 人脸识别技术发展脉络与论文泛读（3月9日） 1.人脸识别技术的发展历程 2.基础知识点讲解（PCA算
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来，他不愿意录入真实人脸信息，作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
“人脸识别”作为人工智能的应用之一，近些年随着技术发展，已逐步渗透到日常生活的方方面面。
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
当前，全国两会正在进行时，最高人民法院办公厅主任郭竞坤就最高人民法院工作报告和最高人民检察院工作报告中提到的人脸识别技术被滥用等内容进行了解读。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
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? 捷通华声作为国内
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本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
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
雷锋网按：本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来，主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
▌SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning
昨晚的央视315晚会上，人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下，仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App，分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟，成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞；但对于普通观众来说，他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解？为什么一个换脸App软件就能轻松换脸？它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大，即使只是出于提醒消费
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 本文总结8 篇人脸识别相关论文，包含低光条件下、极端姿势下、人脸关键点检测等。 1. A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 本文介绍一种从自然图像中学习非线性纹理模型的方法，它可以用于生成具有完全分离姿势的合成身份的图像，不需要专门捕获的面部纹理扫描。 通过用合成的三维 GAN 图像增强数据集，large-pose
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
当前，各种高科技不断应用于互联网金融领域，无论是传统金融，还是互联网金融，都将面临高科技带来的技术革新的机遇，同时，也意味着一旦在这场攻守战中失败，则很可能被市场淘汰出局。 “人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业，以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。这两项技术到底有何奇妙之处？它们在加速行业发展的同时，又带给投资人哪些不一样的投资体验？ A 模式创新 互联网金融行业突飞猛进 近年来，特
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%。
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
当地时间6月8日，IBM高调宣布不再提供任何人脸识别服务和人脸分析软件，正式退出这一市场。不仅如此，今后IBM也不会继续研发相关技术。
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