继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录...LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。为了方便研究人员快速复现我们的工作，已发表文章的代码全部在TFace中开源； ?
return pwd.toString(); } } 第二步:准备相关代码 保存SIGN 或者每次都生成一个也可以 方便测试就直接每次生成一个了 开始识别图片之前需要工具类...System.err.println("result:" + result); return result; } } 第三步:测试一下人脸检测接口...com.xiaoshuai.test.Base64Util; import com.xiaoshuai.test.FileUtil; public class DetectFace { //人脸检测接口..."; System.out.println(getDetectFace(imagePath)); } /** * 检测图中人脸信息
近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。...立足于在人脸分析领域内的多年深耕与积累，腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术，在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索，最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...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。
这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。 策划&撰写：伶轩 即便是戴着口罩，AI也能精准进行人脸识别了。...近日，腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法，即便戴着口罩也能精确进行人脸识别，准确率高达99.5%。除此之外，腾讯优图官方介绍还称，这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。...具体来看，腾讯优图的这套AI算法可以识别5种佩戴口罩方式的人脸，分别是未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部和正确佩戴口罩。...算法通过优图的人脸质量模型，先对要识别的人脸进行口罩遮挡判断，再对口罩遮挡区域进行信息提取，判断准确率目前已达99.5%以上。 ?...与此同时，腾讯优图还表示，所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务，以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商，都可以免费或以一定优惠额度享受该AI算法服务。 ? ?
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...不同于S3FD和Pyramid Box，在利用有限元法中的感受野放大和新的锚设计策略后，对于步长、锚和感受野三种尺寸满足等比例间隔原则的情况，都是不必要的。因此，DSFD具有更大的灵活性和鲁棒性。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果
本文着重以人脸识别为例介绍深度学习技术在其中的应用，以及优图团队经过近五年的积累对人脸识别技术乃至整个人工智能领域的一些认识和分享。...图10：常见人脸识别场景类型 互联网上有海量的人脸照片，通过搜索引擎优图也积累了海量带身份标注的互联网人脸数据。...这部分数据无论从人数，图像数、数据多样性上都是最好的，为优图人脸识别技术的研发提供了基础条件。...图12：优图人脸识别祖母模型 在基于局部双分支模型族建立完成后，我们也开始尝试使用更复杂的局部多分支组件来进一步提高模型效率，丰富我们的祖母模型族。...套用在人脸识别问题上，只需要将训练好的优图祖母模型在新场景的新数据上进行精细化调整。 ? 图13：优图祖母模型的进化 这种传统的迁移学习方法确实能帮助祖母模型更好的完成新场景下的人脸识别任务。
来源：腾讯优图 近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。...在竞争越来越激烈的情况下，本次ECCV 腾讯优图实验室共入选8篇论文，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别、人体姿态估计、动作识别、物体检测等热门及前沿领域，再次展示了腾讯在计算机视觉领域的科研及创新实力...以下为部分腾讯优图入选ECCV 2020的论文： 01 链式跟踪器：基于目标对回归的端到端联合检测跟踪算法 Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression...为了提升人脸识别模型在困难样本上的性能，我们提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。...，以防御照片、面具、屏幕翻拍等多种方式的攻击，保证人脸识别安全。
新智元报道 来源：GitHub 编辑：永上 【新智元导读】6月10日，腾讯优图实验室开源了一款深度学习推理框架TNN，高效解锁计算机视觉算法。...这次腾讯优图开源TNN，也是希望其推理框架能够进一步完善，共同为AI构建一个开放共进的生态环境，同时保持不断的迭代更新。...腾讯优图已在GitHub上开源的TNN，可以通过下面的网址进入 https://github.com/Tencent/TNN 计算优化，算力强 TNN对主流平台的适应性强，对CPU: ARMv7， ARMv8...， GPU: Mali， Adreno， Apple) 深度调优。...腾讯优图不断对优质项目持续开源，促进构建友好开发者生态，为中国企业的科技力量添砖加瓦。 参考链接： https://github.com/Tencent/TNN
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...不同于S3FD和Pyramid Box，在利用有限元法中的感受野放大和新的锚设计策略后，对于步长、锚和感受野三种尺寸满足等比例间隔原则的情况，都是不必要的。因此，DSFD具有更大的灵活性和鲁棒性。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
作者：Edison_G ECCV 2020即将要开始，很多互联网络公司都有技术论文中标，腾讯优图就8篇入选，涵盖了目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域。 ? ?...1、前文摘要 今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！...（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本） ? 目前基于深度学习的人脸识别算法已经可以较好的处理简单样本，但对于困难样本（低分辨率、大姿态等）仍表现不佳。...为了提升人脸识别模型在困难样本上的性能，提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。...利用SotA人脸识别引擎，从两种样本中获得相似分布：简单样本和难样本。
针对人脸识别训练的数据安全问题，腾讯优图实验室研发了一种基于联邦学习的人脸识别训练框架，通过引入局部联邦动量和联邦验证，可以有效提升联邦范式下的人脸识别效果，不仅能够解决数据孤岛问题，同时还具有模型质量无损...近日，腾讯优图实验室优Tech分享系列以「基于数据安全保护的人脸识别方法」为主题，分别从人脸识别数据安全背景、人脸识别技术介绍、基于联邦学习的人脸识别训练等角度，进行了详细讲解。...02 人脸识别技术介绍 人脸识别技术流程 人脸识别应用通常由如下几个流程组成，输入一张图片后，首先会经过人脸检测、人脸配准、人脸活体、人脸识别提特征四个步骤，然后再去做1v1以及1vN的比对。...局部联邦动量 针对Client drift问题，优图提出了一种局部联邦动量方法。...针对上述现象，优图提出了联邦验证方法，对不同的权重组合进行验证，从中寻找出最好的权重。这个框架核心的模块包括了客户端的训练器、参数服务器以及验证器。
本次，腾讯优图实验室共有20篇论文被收录，其中Oral论文4篇，涵盖人脸识别、对抗攻击、时序动作定位、视频动作分割、无监督人脸质量评估等前沿领域。...视频内容 以下为腾讯优图本次大会入选论文： 本论文已被CVPR 2021接收为Oral论文。...同时，我们的方法在不同的识别系统上显示出良好的泛化性。后续我们将开源该工作。 人群偏差是实际人脸识别系统中的重大挑战。现有方法严重依赖准确的人群标签，还不够通用。...为此，算法设计了一种新颖的感兴趣掩模池化（Mask of Interest Pooling, MoIPool），用于提取任意形状分割的固定尺寸的像素精确特征图。...此次入选了20篇论文，也是对腾讯优图实验室现阶段科研及创新能力的一种认可。未来，优图将继续努力，为大家带来更多可能的“视”界。 微信图片_20210311101208.jpg
本次腾讯优图实验室共有14篇论文被收录，涵盖语义分割、图像着色、人脸安全、弱监督目标定位、场景文本识别等前沿领域。...人脸识别技术已广泛应用于各种智能系统中，与此同时，无穷无尽的“人脸表示攻击”不断地威胁着智能系统的安全。...随着人脸编辑技术的快速发展，人脸内容取证引起了广泛的关注。...10 基于伪任务知识保存的 行人重识别持续学习方法 Lifelong Person Re-identification by Pseudo Task Knowledge Preservation 现实应用中的行人重识别数据来源在时空上通常是分散的...常规的局部特征点匹配方法直接从全图考虑，进行特征点提取匹配。本文提出的OETR方法，在借助CNN和Transformer强大特征交互能力，直接估计出两张图片之间的Overlap区域。
AI科技评论按：近日，腾讯优图实验室在国际知名人脸识别数据库MegaFace中，以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试（Challenge1/FaceScrub identification）...而在上个月，腾讯优图实验室也在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。...MegaFace是第一个在一百万规模级别的面部识别算法测试基准，与LFW数据库侧重于对比两张人脸照片是否具有相同身份不同，MegaFace以海量人脸注册情况下的识别率为重要指标，难度更大。...根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...集成多个数百层深的深度学习模型后，优图最终在MegaFace取得100万级人脸识别准确率83.290%的好成绩。
优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。...笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术...开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。 图1、人脸检测结果举例（绿色框为人脸检测结果） 2....图6、人脸验证过程说明（最右侧“是同一人”为人脸验证的输出） 7. 人脸识别 “人脸识别(Face Recognition)”是识别出输入人脸图对应身份的算法。...对于希望对这些技术有进一步深入了解的读者，可以多搜索优图人脸相关的文章。
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。...笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术...开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。 ? △ 人脸检测结果举例（绿色框为人脸检测结果） 2....一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。...对于希望对这些技术有进一步深入了解的同事，可以多搜索优图人脸相关的文章。
人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储
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