中兴视觉大数据报道:从人脸识别技术在智能安防下的一个具体应用场景开始:你在门口安装了摄像头,当有物体出现在摄像头范围内的时候,摄像头自动拍摄下图像,对图像进行识别;识别后如果发现是个人,并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后,就会及时报警给户主;或者,在夜晚的时候发现有物体移动,对物体进行识别,如果是可疑的物体就主动报警。人脸识别技术在安防领域已经有了很大的应用,未来将有更广阔的应用空间,因此对安防企业来说,人脸识别技术的市场潜力无可估量。
牧北 若朴 采访/整理 量子位·QbitAI 出品 “世界上的四家人脸识别的独角兽都在中国。这个市场没有大到可以支撑四个独角兽”,李开复说这是中国特色。 从另一个角度理解,人脸识别这个人工智能最火热的领域,接下来肯定会有最火热的拼杀。即便你不在这个行业,也能感受到一点点。方法很简单,百度一下。 上周,如果你在百度上搜索“云从科技”,最上方的结果是一个引导你跳向Face++官网的广告,而你搜“Face++”第一个结果是跳向云从科技的官网。 两个人脸识别的同行,互买对方百度关键词,也只有这两家互买对方关键词……
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在iPhone自带的“照片”应用中搜“brassiere”,它就会把所有内衣照(如果你有)都给你汇总在一起展示出来…… 这你知道嘛? 反正美
如今,人脸识别作为新兴的生活方式,已经在乘车、打卡、支付、办证、公安司法等环境中快速普及。
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。”
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来,他不愿意录入真实人脸信息,作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
2018 Geekpwn CAAD(对抗样本挑战赛)继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式,但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月,吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF,这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
在视频的演示中我们可以看到,随便一个人,用一段包含点头、摇头、说话等动作的驱动视频。
导语:对不少企业来说,如何开始一个 AI 业务是一个难题,需不需要 AI 来进行业务的辅助?是否需要组建一个自己的算法团队?我们整理了格灵深瞳创始团队:苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务:以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
这是关于人脸的第①篇原创!(源码在第三篇)
在机器学习中,您标注的数据是AI模型的基础,因此选择正确的方式十分重要,建立质检流程,跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速,人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候,比如,科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
【新智元导读】人工智能对社会的渗透远比你能看到的更多。在具体的AI应用中,人脸识别是最广泛的几大技术之一,不管是执法、广告、管理甚至教堂,人脸识别都在发挥作用。在人脸识别领域,最新的技术甚至做到了“无脸识别”,也就是说,在图像模糊和变形的情况下,机器也可以根据此前学习到的模型正确识别出人脸。《经济学人》副主编Tom Standageis撰文指出,现在的人脸识别为AI技术的负面效应提供了一个例子。由AI引发的伦理和监管窘境并非是理论上的:它们已经发生了,就在你的智能手机里。 人脸识别的最新进展:无脸识别 根据
【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
李根 发自 融科资讯 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 小米911发布会 雷军说,这是小米年度最重要的发布会。 9月11日,苹果新一代iPhone发布的前47个小时,小米在北京发布了是那款
场景描述:「人工智能进课堂」的话题近日登上微博热搜,学生上课无论睡觉、玩手机还是其他小动作,都会被监控系统实时捕捉到。学生党纷纷感叹「做学生太难了!」其实,课堂监控系统在亚洲早已不是新鲜事,印度德里曾宣布,所有公立学校都要安装摄像头,监控学生上课状态。这一项目已在今年 7 月启动。
市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告,预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元,2024年将增长至79亿美元,复合年增长率为16.6%。
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。
此次的人机大战,代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩,与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”,他们的识别对象是数百名网红,根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知,网红的特征
早在很久之前,公司同事已经实现了在网站的登陆模块加上人脸识别认证登陆功能,自己也就萌生了动手在自己的系统中加上这样的功能,通过不断的学习和搜所资料,发现百度已经提供了这样一个接口供我们去调用,帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能,而且这个接口可以无限次调用。
9月26日,中国智能锁市场领军品牌德施曼正式官宣迪丽热巴为其品牌代言人,并同步推出全新单品德施曼3D人脸大屏智能锁Q50FMax,继续稳扎高端市场。消息一经公布就引发大量关注与讨论,#迪丽热巴代言德施曼#的话题也在双方官宣后登上了微博热搜。智能锁这个曾经悄然生长的千亿级品类市场,随即进入公众视野。
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID:xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架,然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测,并结合代码进行了详细说明。最后,通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
这是发生在2019年的事情,被错误逮捕的对象,是一位名叫Robert Williams的黑人男子,在交了1000美元后,他才被保释出去。
说起产品,很多技术人都爱恨交织。明明是相依为命的关系,却总是因为“需求”而忍不住mmp。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI诈骗现在有多凶猛? 这两天,一条#AI诈骗成功率接近100%#的词条直冲微博热搜。 点进去一看,原来是福建一家科技公司的法人代表在10分钟内就被骗走了430万元…… 怎么骗的? “好友”通过微信视频联系到他,说自己的朋友在外地竞标,需要430万保证金,且需要公对公账户过账,就想要借他公司的账户走一下。 基于视频聊天信任的前提下,他在收到转账截图后没有核实钱款到账就立马“转回去”430万元。 转完之后,他主动给好友发微信告知却收到了一个问号,这才恍
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 「一张人脸照片,只值0.002元,2元钱就能买到上千张」; 「不法分子用公民照片,加上AI换脸技术,直接登录金融app…..」 这些,都是央视新闻最近曝光的人脸识别背后的黑色产业内幕。 捆绑了AI技术的公民隐私泄露风险,普通人该怎么避害? 遏制如此猖獗的违法行为,在技术和立法两方面,各有什么进展? 用你的脸,刷你的卡 买卖人脸信息的“产业链”稍后再谈,先了解一下不法分子如何利用人脸图像实施犯罪。 今年8月13日,杭州钱塘新区公安部门抓获两名犯
来源:Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实,人脸检
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。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
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。
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
近期全球新型冠状病毒肆虐,疫情严重地区(如武汉)几乎人人戴口罩,具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集,并向社会开放,为当前及将来可能的类似公共安全事件智能管控积累的数据资源。基于口罩人脸数据,设计相应的口罩遮挡人脸检测和识别算法,帮助社区封闭时的人员进出管控,车站,机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级,适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能,用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋,反而有点恐慌。
南京江宁区玉堂花园小区南门,一位戴着口罩的居民走到门禁前,系统很快通过人脸识别识别出他的身份和健康状况,闸机门自动打开。
指纹识别的地位正在被人脸识别、虹膜识别所取代。 据外媒报道,近日,来自纽约大学和密歇根州立大学的研究人员开发了一种“万能指纹”,解锁成功率高达65%。 此前,在iPhone 5s配置指纹识别之时,苹果
现在,有一家公司来拯救脸盲了,不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司,而是一家动图表情包网站:GIPHY。
刚刚,清华大学的一条重大发现,利用人脸识别技术的漏洞,“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件,引发无数网友关注。
现在,有一家公司来拯救脸盲了,不是你熟悉的硅谷 / 后厂村大公司,而是一家动图表情包网站:GIPHY。
据调查发现,有52%的用户更希望使用生物或者其他新兴密码方式,而不再热衷于传统密码,并且有80%的用户相信生物特征识别方式会更安全。 用户的这种倾向正好为谷歌的Abacus计划铺了一条康庄大道,Abacus计划推出一种融合了生物特征识别技术(包括面部识别技术和语音识别技术)和地理位置信息的登录方式,也就是说不用输入传统的密码或者PIN码,就能登录。 大部分用户对于新密码方式的强烈渴求驱动于他们的懒惰,而谷歌废除密码计划也是基于用户的这种心理推动的。Abacus可将密码替换成对使用手机方式的综合分析,然后
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务? 人工智能与深度学习 早在几十年前,美国就已诞生了人工智能技术,而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。 深度学习和
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。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 高考分数刚刚出来,各地考生与家长还在纠结报志愿的时候,进北大要看脸了。 嗯,是说进北大校门。 今天,北大正式启用人脸识别门禁,进入校门可
今日,因为美团取消支付宝一事,双方被顶上微博热搜,也引发了业界对于“支付”市场的探讨。
作者 | 彭建宏(旷视科技产品总监彭建宏) 整理 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语,如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机,到人脸识别打卡机,甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景,在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后,又有哪些不易察觉的技术在做精准判别?算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击? 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏,他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
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