中兴智能视觉大数据报：进小区1秒人脸识别，自动打开道闸放行，业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼；有人到访只需按智能门禁，主人通过手机、IPAD就能看到是谁，不仅可以视频通话，一点击就可以开门……“智慧小区”让我们的生活更便利。据悉，中兴智能视觉大数据曾为云南智慧小区提供完整的解决方案，解决刷脸进出、智能预警、智能管理等功能，看来“智慧小区”非常受大家欢迎啊，不过在小编看来“智能小区”如果以后能大量的落地到各个小区内，将会非常便捷，更智能化啊，期待那一天的到来，随着人工智能的大力发展，相信这个时间不会太久。
E8数字楼宇对讲系统基于自主研发的沃尔卡平台开发而来，在传统门禁的的基础上发展而来，继承了传统门禁系统的优点之外还发展出了云门禁系统，使得人们可以通过手机对门禁进行操作管理。
现在，人们越来越注重信息安全、财产安全、人身安全。随着科技与人工智能的发展，门禁系统也进行升级，智慧门禁系统逐渐进入人们视野，智慧社区服务正在进行。
近年来，政府高度重视城镇老旧小区改造工作，强调要加快老旧小区改造，不断完善城市管理和服务，彻底改变粗放型管理方式，让人民群众在城市生活得更方便、更舒心、更美好。老旧小区升级改造面临以下问题：
“人脸识别”作为人工智能的应用之一，近些年随着技术发展，已逐步渗透到日常生活的方方面面。
AI科技评论按，人脸识别技术发展到今天，已经不仅仅在技术发展层面受到关注，实际上，在政策和用户隐私层面，它引起的争议越来越多，在某些区域或者领域也颇不受待见（参见此前报道）；比如说，2019 年 5 月，旧金山市对人脸识别技术发出了禁令，禁止该技术在政府机关和执法机关中使用，从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。
人脸识别是一种通过分析和识别人脸特征来辨认一个或多个人身份的技术。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，人脸识别成为了一个非常热门的领域。本文将介绍人脸识别的入门知识和常用的实现方法。
“打造方案定义式算法”是腾讯优图的定位。无论芯片厂商还是服务器厂商，都需要给客户提供一整套解决方案，优图实验室要做的，就是提供这套方案里所缺少的模块。
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
留给智慧社区的终极挑战，或许不是智能化水平的提升，而是让社区能够不断升级进化，摆脱“交付即落后”的宿命。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、龙牧雪 人工智能已经写入中小学课程标准，但在中小学阶段就已经入门人工智能的童鞋恐怕还是比较少见。戳蓝字可以看两篇小学生和中学生的编程指南： 我12岁，4年码龄，我是这么学编程的 一位16岁CEO教你如何在高中阶段入门人工智能 如果你觉得Python对小朋友来说太难，那么图形化界面的Scratch编程语言可能是个不错的选择。我们找到了一个machine learning for kids的网站，上面搜集了各种和人工智能有关系的Scratch动手项目，一共19个，包括人脸识别、聊天
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
前不久进入了智慧社区、智慧园区和智慧校园行业，于是打算就智慧社区下的智慧小区写两篇文章，一篇是介绍智慧小区，一篇是关于如何构建智慧小区管理系统。
人脸识别面临的挑战：要解决一次学习问题，通过单单 一张图片/人脸 就能去识别这个人
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
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
我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
近年来物联网技术快速发展，每一项技术革新，对事物发展都会有巨大促进作用。物联网技术在智能门禁上广泛应用，智能门禁发展如何，对智慧社区建设具有重要影响。在过去智能门禁人脸识别效率低，受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现，大大提高了人脸识别效率，及安全性。离线式人脸识别技术，为智慧社区发展提供了强大的活力。
3 月的某一天 14 点起，广州白云机场海关开始对从日本入境航班乘客测温。没有密集的人类工作人员，AI 独挑大梁，测温、口罩识别并预警，即使手持一杯热饮，也能准确识别体温。
人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。
output:如果图片是对应的K人中的一人,则输出此人ID,否则验证不通过 ,人脸识别比人脸验证更难一些,如果一个人脸验证系统的正确率为99%,即错误率为1%,将这个人脸验证系统应用到另一个人脸识别系统,犯错几率就变为了K倍.即K%
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
这项好玩的技巧，是由亚马逊首席工程师 Alok Govil 和 Venkataraman Subramanian共同完成。
【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
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统，在多人环境下，低像素的输入仍能够保持正确性
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
人脸识别一直都是人工智能领域的研究热点，并被广泛应用于公共安全、金融支付等身份验证领域。
机器之心专栏 作者：阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整，大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中，最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片，支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄，同时，FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是，网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽，「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办？」，「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢？新技术的出现总是伴
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。
在他看来，文明的变迁靠的是科技的推动，科技推动就是基础设施的革命；基础设施提升的关键在于：提升一个区域或者一个城市的智能密度。
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。
前文提到了OpenCV自带的人脸分类器，虽然准确度一般，但是含着泪也要把工作做完，巧了，OpenCV还提供了三种人脸识别算法（Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH），这几种算法各有各的特点，识别率也一般。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式，将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗？事实上，在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统，例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人，这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本，从本质上讲，找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日，来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式（Genera
他们正式对外发布了终端人工智能芯片BM1880，以及基于云端人工智能芯片BM1682 的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端以及基于BM1880的开发板、AI模块、算力棒等产品。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
科技公司或许很快会配备两个CEO：一个是Chief Executive Officer即首席执行官，另一个是Chief Ethical Officer即首席伦理官。
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