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《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

近日,江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩,在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终,“小度”以2:0的战绩战胜对手,并以3:1的总战绩,斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”:通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中,让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后,从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中,准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束,但对于相关人工智能识别技术的

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大咖 | 清华大学王生进教授:人像态势识别及其在智能视频监控中的应用

大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势? 10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多

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中兴智能视觉大数据:3场演唱会抓3个逃犯,“逃犯克星”

中兴智能视觉大数据报道:张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称,原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别,所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称,该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作,在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后,便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地,协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说,通过前端部署动态人像识别系统,AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息,” 每一个人从摄像头前面走过时,人脸的关键信息会从视频流里抽取出来,通过深度学习算法将其结构化,之后再同数据库进行比对,做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”

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【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕,人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早,大家纷纷发表声明,表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应,由此也可以看到,这些科技公司是否真的“躺枪”?人脸识别技术近年来持续火热,那么真实的行业发展状况如何?商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破?来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕,伴随着人工智能的火热,相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场,主持人现

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银行人脸识别系统被攻破:一储户被偷走 43 万元

《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

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专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东:数据驱动人工智能引发行业变革

机器之心原创 作者:高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础,要做到从实名到实人,生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求,正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月,阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术,同年年末,蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日,蚂蚁金服「刷

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“智慧安防”之下,旷视科技如何推进数据结构化的应用落地?

安防领域目前已经成为国家大力重视的方向。公安部科技信息化局党委书记谭晓准在2016年北京安博会“中国安防政府论坛”讲话中提及,在中央综治办、国家发改委、公安部等35个部委强力推进公共安全视频监控建设联网应用工作之下,2015年以来,各部门、行业安装的摄像机数量已近2500万。在国家“十三五”开局之年,进一步强化问题导向,突出重点、提速建设,力争到2020年,基本实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”。00万台摄像机仅工作一个小时,所产生的录像时长叠加,就需要2850年的时间才能播完。

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局部人脸识别的动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务,尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而,到目前为止,很少有人关注PFR,因此,识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算,对整个输入图像进行一次特征图的计算,大大提高了速度。

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