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。
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。
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
这家为47家美国最大的警察机构提供摄像设备及软件的公司,这一次竟然割爱,主动放弃了人脸识别这一在安防领域颇具潜力的技术。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
李杉 编译 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 美国的AI刷脸是不是该管管了? 过去一年,硅谷一直在因为如何处理数据、选举和言论而应接不暇。现在,他们又有了新的担忧:人脸识别。 就在过去几个星期,批评人士指责亚马逊将人脸识别技术卖给地方警察局,还对Facebook获取欧洲居民许可,以便在其照片中识别其身份的方式提出质疑。 微软最近同样遭遇批评,原因是该公司员工抗议美国移民和海关执法局与之签订的云计算服务使用协议。 微软表示,那份合同并不涉及人脸识别。在人脸识别领域,提供给其他公司使用的微软服务识别白人
近来,很多公司的APP都实现了人脸识别登录的功能。今天呢,银鹏带大家从头到尾做一下这个人脸识别登录。
导读:目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准,人脸识别的技术目前已经相对成熟,一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3:终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片,在影片中,主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角,以人猿“换脸”,展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下,安迪演绎了这个不可能的角色,大量自然光照下的凯撒的面部特写,技术上,近乎100%的以假乱真的真实程度,动作捕捉技术,本质上就是一种数字技术的化
王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险? 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩,而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法,已被CVPR 2023接收。 一般来说,人脸识别系统都采用客户端-服务器模式,通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征,并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露,但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像,还是威胁了大家的隐私安全。 因此,浙江大学网络空间安全
编辑导语 于2015年3月13日正式上线,目前一登已经服务了1400+个开发者,为386个Android应用,306个iOS应用提供身份验证服务,已经积累了超过141万用户;今年2月一登获得乐体创投2000万人民币的A轮融资,乐体创投是乐视体育旗下投资基金,一登将会在体育场景与乐视体育展开全面合作;资金将会用于场景落地的拓展及团队扩充。 追求用户体验提升多方合作场景落地 一登于去年底推出了SuperID2.0版。在产品性能方面,一登对产品进行了改进,提升了比对的准确性以及对不同光照环境的适应性,可以自动识别
6月9日,IBM首席执行官Arvind Krishna宣布,由于“人脸识别技术可能存在种族和性别歧视”,IBM将不再开发和提供人脸识别技术以及相关服务。
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
3D人脸识别的市场正在逐渐打开,相较于当前的2D识别,这种主动式,不易受光线影响的识别方式,也涌入了不少新入局者。
这是五角大楼针对恐怖分子发布的一项新的生物识别项目Jetson,即使在200米外,隔着衣服,也能准确的辨别心跳特征,进而精准的识别出这个人是谁,识别准确度甚至超过了人脸识别。
来自韩国Kakao公司的研究人员,在论文 GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition 提出一种新的概念:人脸的组感知表示,通过在网络中学习人脸的隐藏组表示,并与实例级人脸表示结合,实现了更高精度的人脸识别。
在使用过程中,发现还是应该写一个demo,这样才更好入门,今天要做的就是这个demo:使用FastAPI来部署一个人脸识别引擎。
导读:一位新西兰的公民,因为不愿使用公司的人脸打卡系统,而遭到了解雇。面对这样的局面,他向相关机构发起了劳动纠纷仲裁,最终的调查在近日得以宣布。
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”。
我可以很激动地说,我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了!在这篇文章中,我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块,这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的,该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
近日,关于人脸识别侵犯个人隐私的事件层出不穷,美国科技巨头的CEO也纷纷对此发表了个人看法,以欧盟要暂时禁止面部识别的提议为例,Alphabet CEO桑达尔·皮查伊表示非常支持,而微软总裁兼首席法务官布拉德·史密斯则反应冷淡。
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验。
《中国新闻周刊》(记者:苑苏文) 李红(化名)万万没想到,诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元,如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账,需要用户在手机银行App上进行人脸识别,并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套,她的手机短信被拦截,手机号被设置了呼叫转移,令她的验证码落入他人手中,且无法接听银行的确认电话。 更严重的是,“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示,在进行密码重置和大额转账时,“李红”进行了6次人脸识别比对,均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作,登录者的IP
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
来源:机器之心 本文约1200字,建议阅读5分钟 研究者们提出,人们有望在不久后让人们用耳朵进行识别,而不是用人脸或指纹。 口罩暂时摘不下来,人耳识别可能会更方便? 后疫情时代,人们依旧需要带着口罩,卫生意识也大有提升,同时也因此愈发需要高效的身份验证措施。人耳识别,听起来是一项不错的选择,并且有着独特的优势:被动、无接触、非侵入式,且不涉及任何表情。 在佐治亚大学的一项新研究中,研究者们提出,人们有望在不久后让人们用耳朵进行识别,而不是用人脸或指纹。 论文地址: https://ieeexplore.
一直以来,关于AI技术和AI伦理的争辩从未停止,这也是不断有“技术向善”诉求表达出来的社会现实背景。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对,即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁,终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入,讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
机器之心报道 编辑:袁铭怿 口罩暂时摘不下来,人耳识别可能会更方便? 后疫情时代,人们依旧需要带着口罩,卫生意识也大有提升,同时也因此愈发需要高效的身份验证措施。人耳识别,听起来是一项不错的选择,并且有着独特的优势:被动、无接触、非侵入式,且不涉及任何表情。 在佐治亚大学的一项新研究中,研究者们提出,人们有望在不久后让人们用耳朵进行识别,而不是用人脸或指纹。 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9887947 该研究的主要作者、佐治亚大学工程学院副教授
后疫情时代,人们依旧需要带着口罩,卫生意识也大有提升,同时也因此愈发需要高效的身份验证措施。人耳识别,听起来是一项不错的选择,并且有着独特的优势:被动、无接触、非侵入式,且不涉及任何表情。
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别,这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法,一种是FisherFace算法,一种是LBPH算法。
作者:熊霖 赵健 徐炎 采访:闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别,美国国家技术标准局(NIST)主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军,项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访,分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而,实现这一点难度非常大,因为“无约束”需要人脸识
大家下午好,我主要是针对智慧工地履约考勤系统的应用实践跟大家进行一次交流。这次的讲解分六个部分,前沿,产品分析,系统架构,主要技术,功能分析,应用展望。做一款产品肯定有特定的原因:响应交通运输部公路品质工程建设的号召,加强四新技术的应用。我们在小学课本里面学的赵州桥、都江堰,包括今天国家游泳中心,水立方、鸟巢都是典型的品质工程。品质过程当中要求加强四新技术的应用,四新技术包括新材料、新设备、新技术以及新工艺的应用。
为了对抗未经授权的人脸识别行为,反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分,包括数据收集、模型训练和实时识别等方面,旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段,但其中一些工具已经发布了公共软件版本,并受到了广泛媒体关注,例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异,并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向,有必要对这些工具进行综合分析和研究。
最近在对接公司一些新闻接口的时候,发现接口茫茫多:CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是,由于新闻推送场景不同,每条新闻的配图尺寸也就不同,比如PC要求高清大图,而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图,一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了,难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS?
2019 年 1 月的一个周六,两名警察来到一家酒店。几十分钟前,他们接到报警,说有一名黑人男子在礼品店里偷吃零食,被店员逮了个正着,你们赶紧来看看呀。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
日常生活中我们喜欢的就可以拿python写出来了,不要放弃,python很简单,很多时候我们可以先调用别人的API实现出来。
今年7月份,两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取,引发全社会关注。其实,因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节,系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
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?
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析,并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
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。
中兴智能视觉大数据报道: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。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,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。
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。
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析,并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
目前谈论起人脸识别,已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过,切切实实的走进了人们的生活中,也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比,小区的人脸识别门禁,超市的人脸识别储物柜,再到家庭的人脸识别智能锁,手机上的人脸识别解锁,人脸识别支付,各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认,我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展,谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
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。
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