人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
【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
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
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
根据最新公布的全球权威人脸识别供应商测试 FRVT 结果，旷视、商汤和依图这三家视觉独角兽首次在公开场合同台竞技，最终由依图拿下第一。
不得不说，江苏卫视选择在一个很好的时机播出了这段早已录制好的人机大战节目。 AlphaGo 本周刚以 Master 的名字在围棋赛中横扫中日韩高手斩获 60 连胜后，在昨日，江苏卫视播出的节目最强大脑第四季中，百度的人工智能机器人“小度”也在中国版“人机大战”中胜出。“小度”首战告捷：在跨年龄人脸识别任务上，以 3：2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。 有人将这场比赛称之为 “中国电视史上首次人机对战”的比赛。但平心而论，这场比拼在科技领域的意义并不大。 找错了对手 首先，选择和小度对战的王峰并不是人脸
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上，有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧，或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物，就无法获得完整的正脸。因此，使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
作者：Yitong Wang、Dihong Gong、Zheng Zhou、Xing Ji、Hao Wang、Zhifeng Li、Wei Liu、Tong Zhang
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
上一篇我们讲了使用OpenCV进行人脸识别的最基础操作。但是从最后的效果可以看出，识别率、效率都很低，而且误检率比较高，识别过程中，系统资源占用相当大，实在是没办法在实际场合中使用。在opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar算法实现的，不仅检出率低，而且脸的角度稍大一些就检测不出来。但是随着深度学习领域的发展，涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法。
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
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。
主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。
近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
如今，AI的发展显然已经进入了一个临界点，即AI跨过了概念阶段，下一个便是怎样能够更好地在各行各业实现落地式应用。即使之前的AlphaGo人机大战，显现出了AI的强大，但是人们更关心的是AI怎样协助人类在各行各业中更加落地的应用。 值得高兴的是，AI如今在各行各业中的落地应用，已经开始有了阶段性的成果。 目前，随着各大巨头们对AI的不断研究及深度学习的不断发展，AI技术在经历了三次浪潮之后，终于迎来了春天。AI目前在金融、医疗、安防、教育以及法律等不同领域都已经得到了大量的应用，并且都有着较好的发展。
近日，密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块，将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」（或者说「增龄」），从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
在英国脱欧后，谷歌计划让英国用户的账号脱离欧盟的隐私监管政策，改用美国司法标准。尽管这样的修改让数千万英国用户的个人信息置于较少保护之下，但这些信息更容易被英国执法部门获得。
随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近，越来越多的行业人士对本届大会即将分享的行业干货保持着高度关注，本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生（商汤科技联合创始人、副总裁，EGO 北京分会会员），就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。 以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。 “AI更大的价值在于跟不同的行业结合” 杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年，在微软任职期间，他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作，包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等；杨帆认为，AI技术并
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
自动化所智能感知与计算研究中心在生成对抗网络（GAN）基础上提出高保真度的姿态不变模型来克服人脸识别任务中最为经典的姿态不一致问题。该模型不仅在多个基准数据集的视觉效果和定量指标都优于目前已有的基于生成对抗网络的方法，而且将生成图像的分辨率在原有基础上提升了一倍。该论文已被神经信息处理系统大会(NIPS)收录。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
2020年，基于福州市“e 福州”平台架构及资源基础,福州市建立起城市级人脸识别公共服务平台，在此平台上建设“地铁刷脸通行”应用场景，及其他五个拓展试点应用场景(校园刷脸点名、医院刷脸取号、图书馆刷脸借书、政务服务刷脸取号、园区企业刷脸考勤)，并将逐步拓展至生活服务、社区管理、城市管理等其他人脸识别应用。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
②加载人脸数据并进行处理，并将其划分为训练集和测试集。每个人的图像按顺序排列，训练集包含每个人前6张图像，测试集包含剩余的图像。每个图像都被转换为像素值列表，并与相应的标签一起存储。
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。
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。
近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自Google、微软中国、百度、腾讯等公司的AI团队。 数
随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
机器之心报道 作者：吴欣 在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord（Vocord 是国际老牌安防厂商，长久以来超越 Google 等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT 是由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的
搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Face detection, alignment, verification and identification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的特征点定位，人脸校验和人脸识别。（后两者的区别在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。 今天先介绍第一部分和第二部分。 主要说三篇顶会文章。 =====================
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” （基于生成数据的人脸识别）的解读。
最近，相关科技媒体报道了最新一期的NIST人脸识别测评比赛，在仔细阅读了FRVT官方发布文档之后，发现国内有些媒体报道不是特别准确，因此在这篇报道中，结合自己专业知识探讨一下FRVT测评结果。
也许对于你来说，区分你自己、邻居和同事是一件轻松又随意的事情。其实，只有只有少数的动物和人能通过镜子测试，即把动物置于镜子面前，看它们能否意识到镜子里的生物就是自己。令人意外的是初生儿、猫和狗都不能认识镜中的自己。看来识别自我并没有我们想象中那么简单，但是在2012年的时候，没有大脑神经的机器人却能意识到这点。 据悉，耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico，它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身，认识自我。 不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。
AI 科技评论按：近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中，以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候，其也就结束了淘金的黄金时期，当前的人脸识别正处于这一阶段。
认脸对于人来说不是什么难事，除非是韩国小姐才需要最强大脑。但是计算机做同样的事情就要困难得多了。不过Facebook正在尝试让计算机赶上人的能力，据其名为DeepFace项目的结果，Facebook人
《智能刷脸，打开新“视界”》一文主要讲述了在人脸识别技术领域，中国的人工智能团队通过不断努力和创新，赢得了全球竞赛，并且该技术有着广泛的应用前景。文章中提到，人工智能技术能够提高效率，降低成本，使得在传统领域的应用变得简单，例如安防、医疗和金融等。同时，计算机视觉技术的进步也带来了新的挑战，尤其是当计算机识别出人类视觉能力的时候，需要解决数据存储和算法效率等问题。尽管面临着诸多挑战，但中国的人工智能领域发展迅速，有着巨大的优势和潜力，同时也需要加强技术人才的储备和市场环境的完善，以应对全球竞争的挑战。
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。
以往在一些谍战或者是科幻电影中经常会有通过无人机从人群中搜索锁定目标的情节。现在，这种技术已经成为现实。在今年的Secutech 2017展会上，中国台湾无人机厂商经纬航太展示了与NEC联合研发的人脸识别无人机系统，其人脸识别技术主要来自NEC方面。 📷 数据显示，NEC的人脸识别技术在美国NIST标准测试当中，识别率高达99.2%，连续四次全球最佳。 不过，人脸辨识要应用于无人机上却面对不少技术挑战。 人脸辨识的先决条件是要拍到解晰度足够的影像，可是无人机的拍摄高度却远高于一般监控镜头的
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
AI 科技评论按：在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord （Vocord是国际老牌安防厂商，长久以来超越Google等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT是由美国国家标准技术局NIST(National Institute of Standards and Technology)组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的权威性是全球工业界
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。
最近两个月，格灵深瞳首席科学家&算法部负责人张德兵与算法团队参加了全球人脸识别算法测试(FRVT、Face Recognition Vendor Test)。虽然是第一次参加此比赛，格灵深瞳还是取得了不错的成绩，排名世界前五，在国内领先，且具体的成绩接近世界最好水平(见表一)。
我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
无论是加速前期的疫情科研攻关，还是协助一线的疫情诊疗和现场防控，以及后端的信息化平台搭建，都已经出现了人工智能技术和解决方案的身影，并且取得了实际效果。
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