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什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
基于生物特征识别术的个人身份识别，生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面：
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
12 月初，美国著名图片博客网站 Tumblr 宣布将全面禁止任何成人内容。新规定将于 12 月 17 日正式施行。这一行为看来是主动在和「互联网的 30% 流量」说再见，长久混迹 Tumblr 的老司机们送了一首「凉凉」予它。
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈，蚂蚁呀哈哈......”过去一周，在微信朋友圈、微博、抖音等社交媒体平台，相信不少人都被这个魔性的音乐配合着夸张扭动的变脸视频刷屏了。
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑，原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而， 在生成对抗网络的使用上，目前还有未能解决的问题：由于发生器（Generator）
机器之心原创 作者：Liao 参与：Joni、Nurhachu、黄小天 近日，加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复（Generative
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
本项目利用深度学习由文本生成人脸图像，除了结合 StackGAN 和 ProGAN，作者还参考了从文本到图像的研究，并修改为从文本合成人脸。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接：https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法，该方法基于Pix2Pix，并进行了改进。首先，使用条件生成对抗网络（cGAN）生成逼真的图像，然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后，引入了实例级条件，在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件，以使生成的图像更加真实。
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。
港中文、哈工大和腾讯优图的一篇最新研究，可以将人脸照片转化成如同手绘版的卡通图，甚至还能反向转换，将二次元的卡通图像，转换成现实中可能的样子。
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
由于现在做互联网业务，很多时候需要核身用户的真实身份信息，避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。
一年一度的11.11云上盛惠如期而至。 腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限1个； @企业专区：仅企业认证用户可购买； @特惠专区：不限新老用户，多种规格资源包可供选择，低至1.5折起。 活动说明： 本次活动为11月大促AI人工智能产品专场特惠活动。 活动时间： 本活动时间 2022-11-01 00:00:00 ~ 2022-11-30
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队，提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法，该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议，它进一步混淆了数字世界与真实世界边界，带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
面部识别系统是有争议的，亚马逊上周在头版头条上向执法机构提供脸部扫描技术。中国的一些学校正在使用面部识别相机来监控学生。而研究表明，某些面部识别算法具有对某些种族内置的偏见。
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
如果你近期稍微关注到亚马逊在美遭遇的抗议和diss，想必对ACLU这个组织不会陌生。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
企业在向供应商采购时，供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣，例如：买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等，这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值，一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单，另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
拿到神笔的马良，可以画物品、画动物、画食物，而且，这些画作都可以一秒钟从画面上出来，变成真实世界中存在的东西。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
【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。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
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AI 科技评论按：该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素，如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的，其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而，即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
与其他多数职业不同的是，程序员是一个需要终生学习的职业，而学习方法至关重要！ 但据了解，超90%的人在学习一项新技术时，都是在网上随便找个学习路径，然后再搜一些相关的教程，就开始学起来。 然而这是非常低效的方法！一方面网上内容质量参差不齐，另一方面这些零散的内容，很多存在大量的知识断层，学完后知识体系并不完善。 而正确的做法是，沿着具体的学习路径，进行系统性学习，进而全面的掌握这项技术。 经常看我的粉丝都知道，CSDN作为编程技术社区，每天有百万人在CSDN上分享、学习、交流，所以我想，没有谁更比CSDN更
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