前段时间在一个朋友那么得到的灵感，想到可以用音乐播放页面作为一张海报图片。其实接下来要讲的和海报还是有差距的，而具体实现也只是简单的图片粘贴，但是在效果上还是不错的。效果图如下，希望大家喜欢：
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
作者：刘凌歌 在上一篇晓技巧中，有很多朋友好奇如何设置透明头像和昵称，知晓君表示不允许我们读者居然不会这么简单的技巧，先分享为敬！ 透明头像的设置从娃娃抓起 常规的头像设置很简单，在「我」页面中点击资料栏就进入了「个人信息」页面，点击「头像」后即可更换为自己手机相册的图片。 而设置透明头像也不难，需要你准备以下工具： 一部 Android 手机：如果用 iPhone 手机设置透明头像，透明图会变为白色。 一张 PNG 格式的透明图片：在「知晓程序」公众号后台回复「常规」获得我们为你独家定制的透明图片。 具体
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
云开发CloudBase是云开发团队为开发者提供的一站式云服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。 在具体的开发过程中，云开发提供了许多实用的扩展能力，包含图像标签、图像安全审核、图像处理、图片盲水印等。本文就以人脸识别小程序为例介绍一些云开发扩展能力的应用。 使用方法简述 完整文档见： https://docs.cloudbase.net/extension/introduce.html 1、打开 云开发扩展控制台； 2、选择希望安装的扩展； 3、单击【安装】，进行扩
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
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？
在周二的一篇博客文章中，Facebook社交网络的新母公司Meta宣布，该平台将删除超过10亿人的人脸模板，并关闭其人脸识别软件，这种软件使用一种算法来识别上传到Facebook的照片中的人。
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。
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”。
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。
这两天被朋友圈里@微信官方要求戴帽的消息刷屏了，会玩的都悄咪咪地用美图秀秀一类的app给自己头像p一顶然后可高兴地表示“哎呀好神奇hhhh”，呆萌的当然就一直等啊等。作为一名坚信“用技术解决需求”的萌新，在这个无聊的周末尝试用python来搞一波事情。 主要思路 准备两张图，一张头像，一张帽子。先祭出人脸识别定位头像中的人脸，给出人脸像素坐标；再根据这个坐标确定帽子放置的坐标；最后将两张图片拼接后输出。（需要注意的是，帽子是不规则图像，除了主体外背景应该是透明的，因此必须是四通道png格式）。gakki酱亲
【新智元导读】业界公认人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果出炉：百万名人识别子命题，Panasonic-新加坡国立大学合作夺得第一，CIGIT和中科院合作队伍与美国东北大学位列第二第三。MS-Celeb-1M 数据集有效填补了工业界跟学术界的空白，通过有针对的评估指标设计，竞赛实现了人脸“端到端”识别，有助于参赛模型投入现实应用。最后，竞赛识别单一训练样本的名人子命题的冠军团队成员分享了他们的思路方法和参赛经验。 2016 年 6 月，微软向公众发布了大规模现实世界面部图像
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。
网页上的元素实际渲染的时候，其实都是方形的。由于很多图片有白色或者透明的背景，对于设计师来说，打开最终的网页并不能看出页面上的图片是否有按自己的设计实现。
作者：eckygao，腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。 1.2 部署效果 由于该游戏还在线上服务中，此处就不放出具体操作的视频了。 1.3 玩家体验 玩家发现并进入空间后，在显示屏看到自己在当前场景出镜的实时画面。 玩家靠近观察时，捕获当前帧进行人脸识别，实时画面中出现水印字幕“认证中” 人脸认证失败时，实时画面水印字幕变更为“认证失败”，字幕
实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。
2019年国庆，帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着这个春节宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。
话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？
欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
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。
借助人脸识别，人们可以登录 iPhone，在人群中追踪犯罪分子，在商店中辨别出忠实顾客。此项技术并不完美，但正处于快速改进之中。它基于学习识别人脸的算法以及人脸的数百种特征。
作者：腾讯 ISUX 交互设计师 梁睿思 在刚过去的考试月里，别人家的期末考试都在一本正经的考“老九门”，南京的一所高校期末考试居然考起了表情包！而面对这样的“无厘头”题目，学生们也是绞尽“墨汁”认真作答。无图无真相： [1501470264828_6886_1501470265284.jpg] 在现代互联网的社交中，斗图已然成为一种聊天方式，不发表情感觉都没法好好聊天！出题的这位老师在出考卷时，就是看到学生们正在群里斗图，才灵机一动想到了这道题目，以表情包作为考点，考查学生对“用户体验与心理”的认知。
此次决议呼吁全面禁止在公共场所进行自动面部识别，并对警方使用AI进行预测性警务活动实施严格限制措施。欧洲议会以 377 票赞成、248 票反对、62 票弃权的结果通过了决议。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
Pokémon Go一出，新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对AR游戏进行了预研，本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用，简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
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
导读：本次分享系统介绍计算机视觉的基础知识，如何利用这些识别算法实现一个应用，同时进行部署、推广这一整套流程。主要包括以下六个部分：
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 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
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
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
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
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，图片又经过网络传输到局域网进行对比，匹配识别（这个处理过程比较速度太慢），使得实际效果大打折扣。在大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
这是人脸识别系列的第5篇文章，前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到，这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
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
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
人脸识别是目前商业应用最成熟、最广泛的人工智能技术之一，成为开发者、企业接入AI能力的首选。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
腾讯云人脸识别产品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、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，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。
苹果一改传统，以新闻稿和网络商店更新的方式推出了春季新品。此次新品发布的方式虽为低调，但新品质量可一点都不含糊，大红色的iPhone7/plus、采用视网膜显示屏的9.7英寸的iPad，难道你就不心动
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