在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。...（本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ? 家电？...胸，贴？ 为不熟悉的朋友们科普一下，这是一种可以有效防止胸部激*凸的道具。看来小米智能识物懂得很多。 ? 虽然平常吃饭的时候量子位经常把姜片当成肉，但能把姜认成玉米的，这还是头一个。 ?...卖“坚果”的罗老师会给雷布斯发子弹短信投诉的吧？ ? 屏幕截图。。。原来内置了这种抖机灵回答，凡是认不出来又闪闪发光的东西都可以是屏幕截图啊。 ? 明明是寿司拼盘，却认成了卡通动漫人物。...想必是小米成功上市了，小爱同学家里不差钱吧。 第三样，原谅色指甲油。 ? 手机？难道，小米内部已经有这么小的手机了？ 《震惊！小爱同学透露小米新战略，研发迷你手机可藏手心里！》
实证NFC安全产品的推出，可说是顺应行业所需，产品优势突出： 1/读取快速准确 贴证后1s完成识别，无需手动拍照上传并确保识别正确。...2/ 支持多种证件 支持二代身份证、护照、港澳通行证等多种证件类型的NFC识读，适配不同用户的身份认证场景。...4/ 服务接入便捷 支持SDK服务接入，打通证件NFC识读与刷脸核身全流程，已接入人脸核身的客户可快速接入产品能力。...a.对于权威库源无法核验的外籍人士，可使用NFC读取的身份人像照片进行人脸比对。 b.对于不支持NFC识别的手机设备，证件识别方式可平滑切换为OCR识别或手动输入方式。...其次，智慧酒店开始受到追捧，酒店自助入住机可集成实证NFC服务，用户贴卡进行身份信息的自动读取，自动完成入住人信息的填写，帮助用户更快办理房卡、完成入住。
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：在众多生物识别技术中，为什么选择人脸识别结合眼纹识别的验证方式？ 陈继东：生物识别在金融级的应用始于需求。短信、密码体验差，很多人记不住。...可能用户在不同网站上设置相同的密码，使密码容易被撞库得到。在生物识别方面，不光人脸识别，我们一直也在研发声纹，眼纹，然后包括虹膜、掌纹、笔迹甚至是行为的特征，也一直在进行比较。...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。
无独有偶，英国警察使用人脸识别系统的误识率更高，高到准确率只有 2%（注：误识率的具体计算数据并未给出），这是今年 7 月初，在伦敦议会听证会上，大都会警察局局长 Cressida Dick 透露的数据...误识率如此之高，人脸识别技术真不是来给警察叔叔帮倒忙的？另外，即便这项技术也遭到民众的抗议，但也没有阻止英国执法机构固执地要尝试这项新技术。...目前，亚马逊的人脸识别系统已在全美的一些执法机构投入使用，但由于存在这些实质性错误，ACLU 继今年 5 月后再次呼吁国会暂停在执法时使用人脸识别技术，而 5 位此次被人脸识别系统误匹配的“受害者”议员也对贝佐斯发出公开信...国内人脸识别的使用倒不涉及有色人种歧视的问题，加上这片土地的人民本身对隐私不怎么在乎，这就为这项技术的应用扫清了障碍，剩下的就看硬技术实力了，人脸识别在国内的表现可谓战功赫赫。...相比国外，国内公司在人脸识别上的“技术自信”还是有的。 还有件事，人脸识别技术在这片土地上已经在与无处不在的摄像头无缝对接了（没人会想去抵制吧？）
这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～ 功能增加是这一版本的重大亮点： 之前只有：人脸检测、特征点定位、人脸识别； 此次增加...：活体检测、人脸图像质量评估、年龄性别识别、口罩人脸检测和识别。...人脸图像质量评估主要用来对低质量的图像的拒识，虽然看似功能不起眼，但在52CV的人脸技术交流群里却经常有人问如何实现这一功能，在真正人脸应用部署的时候，这是一个要考虑的问题，此次功能开放也会帮开发者省不少自研的力气...年龄性别识别从技术来说（多任务模型）已经不算有太高的门槛（虽然做的精准也不容易），不是人脸识别应用的核心，但也算锦上添花吧～ ? 口罩人脸检测和识别则是当下疫情期间人脸识别应用的重要卖点了。 ?...其实公布也没多少意义，我看国内做人脸识别的公司，没有一家公司的识别精度不是99%以上的。 ? 精度这事，还是得看你在实际场景测试结果。
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...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。...因此人脸比对有一个阈值的概念。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。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...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。
本篇文章使用腾讯云人脸识别能力，快速实现人脸搜索，可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。...入参需要传入腾讯云账户secretId，secretKey,此处还需注意密钥对的保密 // 密钥可前往https://console.cloud.tencent.com/cam/capi网站进行获取...1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分。...10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分。...30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。 一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
基于手机拍照实现花卉识别，主动提示百度百科内容；同时还可智能推荐赏花地、导航信息，并引入百度贴吧，方便花友们交流。...据说李彦宏最喜欢逛的贴吧不是“李彦宏吧”，而是“白皮松吧”、“植物吧”等等。除了在自家花园种植外，李彦宏连去国外出差也不忘抽空网购植物。 Robin酷爱花草，这在百度内部已经不是秘密。...随着百度魔图凭“PK大咖”功能迅速走红，百度在人脸识别技术的进展获得业界关注。与此相似，“识花应用”也是“视觉搜索”的一种，视觉搜索更直白地说是“以图搜图”。...比如这个识花应用，就可能在进一步突破之后，纳入百度APP的移动搜索当中。 视觉搜索的难点 见微知著，“赏花宝典”虽然是个技术demo，却也集中体现了未来视觉搜索技术发展需要解决的问题。 1．...例如条码、二维码、人脸、图书、CD封面，这些在iOS版的手机百度APP中都已经作为标配置入了。但这也是垂直品类的细分，生活中的物品千千万，类别是无法穷举的。
1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...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。...因为检测出的低质量人脸照片对后续的人脸识别工作帮助甚微，而算法的性能优化却可以让人脸识别的应用场景大大增加。...从识别的准确率考虑，通过实验发现要保证人脸识别的准确率，人脸照片中双眼瞳距之间要大于80个像素，这就意味着在选择摄像头时要充分考虑焦距和分辨率两个指标。...经我们测试，75%的jpeg压缩率对人脸识别的性能影响可以忽略，却可以节约几倍的带宽资源。
一种常用的CAPTCHA测试是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字，扭曲变形是为了避免被光学字符识（OCR, Optical Character Recognition）之类的电脑程序自动辨识出图片上的文数字而失去效果...这种在论坛中长期存在灌水的现象，比如贴吧，不断发送帖子。现在百度贴吧已经针对用户发帖的时间做了一个时间的限制，当一定时间内发帖过多是无法继续发帖的。 防止恶意的请求。...这一点属于个人观点，当我们提交表单的时候，如遇到一些有趣的验证码方式，能够增强用户对网站的喜爱程度。 获取用户信息。这一点在现目前的站点中是屡见不鲜的事情了。...网站在拿到用户的电话号码之后会给手机号主发送一些营销信息。 环境配置 只需要本地安装了PHP的GD扩展库即可使用。如何查看呢，创建一个PHP文件在该文件中写入<?php phpinfo();?
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。...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。...早在2014年，优图团队通过人脸技术在各项业务中的落地，积攒了千万量级的人脸身份数据，毋庸置疑这为团队在人脸领域的全方位技术突破提供了巨大的潜在优势。 2、人脸研发主线上的持续投入。...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。...优图团队是腾讯旗下专门研究机器学习，智能识别的团队，该团队在近期推出了腾讯优图开放平台，将人脸识别技术免费开放供开发者使用。
，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，放弃了人体其他重要信息的利用，例如衣着、姿态、行为等，另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片，但在很多场景下无法满足要求，例如低头、背影、模糊身形、帽子遮挡等等。...而跨镜追踪（ReID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足，行人重识别能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。...而作者新设计了一个多分支的端到端的深度网络，使得不同级别的网络分支能够关注不同粒度的分辨信息，也能够有效兼顾整体信息。...「刷脸」是计算机视觉领域的重要的应用，而「识人」将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技作为人脸识别领域的领导者之一，同样对行人识别的技术前景、应用场景、社会价值有极其深刻的研究。...云从科技希望能够与业内一起推动计算机视觉在「识人」这个方向上的发展，让大家能够更快地体会到「识人」的人工智能对智能安防、人机互动、自动驾驶、智能商业、家居生活等各方面的帮助与提升。
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。...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...大家可以看一下左侧的这张表，然后这边的返回值里面提供了千分之一、万分之一、十万分之一不同的近似度，这些表示的是误识率，在不同的误识率下会有一个域值，假设我们认为在千分之一误识率下，如果分数大于 60 分
人脸识别的测试集很多，大致发展脉络是从受控环境向无约束环境发展。...FNMR（拒识率，就是把应该相互匹配成功人脸当成不匹配的人脸），FMR（误识率，就是把不应该匹配成功人脸当成匹配成功人脸）。是不是很绕口？...在实际系统中，拒绝识别（FNMR）和错误识别（FMR）代价往往不太一样，比如金融领域的人脸识别，误识会是一个很严重的事故（想像一下，如果ATM依靠刷脸取款，无需其他信息验证，如果有人和你长的非常像，则很有可能会进入你的账户取款...），相比之下，拒识结果相对可以接受（还是ATM刷脸取款，如果完全依靠刷脸取款，本人去ATM机刷脸，ATM无法正确识别你的身份，这时候你无法进入自己的账户，但是你的存款相对还是安全的，如果是紧急情况，甚至可以去银行柜台取款...通常反映算法性能可以调节算法阈值，得到不同拒识率和误识率，然后画出拒识和误识相关曲线（即ROC曲线）。FRVT测评同样也是用的这种方式，在测试集上画出了不同算法的ROC曲线。
说起这个人脸识别，还真有点缘分。记得逆天以前在学生时代参加创新大赛的时候，题目就是人脸识别打卡 解决别人替人打卡的问题，想想看，要是用微软的faceapi那还不是很容易实现的？...，请在消息框中选择否 不要求人脸识别的就选否，每个月Api次数是有限的 先生成缩略图：（后期可以添加缩略比例的调节） 异步的方式开始干活了 好了之后会通知你（很多人用异步的方式不会捕获异常和完成后的通知...一起看看吧，有利于理解官方sdk： 首先定义了一个人脸识别的专用异常类：（别问我为啥不直接用Exception，不知道百度下~） 下面进行场景还原，为什么这样封装，很多人不写方法，直接贴代码，看的容易晕...catch (FaceAPIException ex) { throw ex; } } 先这样吧，...WPF不是很擅长，凑合着用吧~~
1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一。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。...互联网图片端到端任务上的排名 互联网图片端到端任务部分结果如下图所示，详细结果可在网站上查询：http://rrc.cvc.uab.es/?
但是，如果你认为现实中的刑侦仅仅依靠人脸识别技术，那么你就已经Out了。不论是在刑侦、公安还是在智能交通领域，你不经意的“Freestyle”（如步态动作等）都能成为AI识别的重要因素。...作为一种新兴技术，“步态识人”将逐步成为继人脸、虹膜识别后又一生物识别的新里程碑。...作为中国步态识别的“国家队”，银河水滴早已将此类技术广泛运用于安防、刑侦、轨道交通及工业识别等诸多领域，“步态识人”的技术红利正在逐步突显。...2.步态识别+人脸识别，构建泛身份识别新模式 那么针对此种情况，是否可以将个人行为特征与生理特征结合起来，以提高识别的便捷度和精确度呢？银河水滴构建的泛身份识别模式为这一问题提供了“最优解”。...银河水滴泛身份识别模式，即充分运用个人行为特征与生理特征，通过“全视角步态识别+全类型人脸识别”的方式，构建泛身份识别新模式，助力生物识别发展。 对于步态识别而言，其避免了其他生理特征识别的缺陷。
作者：微软亚洲研究院首席研究员 孙剑 摘自：CNET科技资讯网 网站：http://www.cnetnews.com.cn/ 从茹毛饮血的蛮荒，到钢筋水泥的城市，人类逐步将自身能力投射到计算机上。...计算机为何总是“雾里看花” 尽管人眼识别的奥秘已经被逐步揭开，但直接应用于计算机上却非易事。我们会发现计算机识别总是在“雾里看花”，一旦光线、角度等发生变化，计算机难以跟上环境的节奏，就会误识。...因此，人脸识别的核心问题在于，如何让计算机忽略同一个人的内部差异，又能发现两个人之间的分别，即让同一个人相似，不同的人有别。 ? 对人工神经网络的引进是计算机视觉超越模板识别的关键。...其次，需要往这个带有卷积结构的深度神经网络里投入很多的图，训练系统识狗的准确度。...如果能够各扬其长，歌词中所唱的“借我一双慧眼吧”或许将会实现。 人类通过不断发明的新技术来替代旧技术去更高效和经济地完成任务。
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