在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。
今天的互联网，有点桑感。 1、人大常委会通过加强网络信息保护决定草案 ：捅你一刀，然后给你一颗糖 决定草案作出相应规定，网络服务提供者为用户办理固定电话、移动终端等入网手续，或者为用户提供信息发 布服务，应当在与用户签订协议时，要求用户提供真实身份信息。 其实是扩大了实名制的范围。举个例子，“微博举报反腐”是发布信息；而发布信息必须要实名制。也就是以后一定要实名制举报。 我国的法制这次也算走在了前列。当然这个草案还加强了垃圾邮件的管制和用户数据等个人隐私信息保护。捅你一刀，然后给你一颗糖。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在刚刚结束的全球合作伙伴大会上，腾讯第一次把AI喊得响亮。 “Make AI Everywhere！”腾讯上上下下都在这样说。 不过，不
2017年最后一天，无心学习。本来想休息下的，结果看到了一篇Paper叫《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，比较老13年发的，但是蛮有趣的，因为通常人们做深度学习训练的时候其实是在一个黑盒环境下进行，人们也不知道模型的每一层是怎么完成图片识别的，那这篇文章给了一个很好的解释，于是就读了下，顺便也跟大家分享。 正文 大家都知道深度学习，特别是CNN结构的模型有一个很神奇的功能：可以识别图片。有一些生物尝试的同学可能了解，人脸通过眼睛对图
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉，再比关于百度的两则消息：一是百度宣布与知名娱乐商达成合作，通过“机器评委系统”进行海选，以机器方式替代人工面试筛选，网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下，机器也来凑热闹？还有就是：百度宣布内测成功"Baidu Eye"，这是类似于Google Glass的设备，据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术，并且和百度语音、百度云、百度地图等
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，
本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码，供大家参考，具体内容如下
之前机器之心报道过一个跨平台人脸识别项目，在 CPU 上就能轻松跑出 1000FPS。这次介绍的项目也是一个轻量级人脸识别项目。不同的是，该项目在保持较小参数量的前提下，识别精度要高很多，并且只需要 OpenCV 和 PyTorch 就能运行。
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
2018年6月23日，养码场将会联合袋鼠云、3W举办一场关于“数据智能实践”的线下主题技术沙龙，借着这个由头，场主成功地搭上了作为讲师之一的袋鼠云高级算法专家胡丰。
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 📷 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟，可以直接应用。 脑图地址： http://naotu.bai
前一阵子心血来潮去某研究机构面试，面的是不限方向的「机器学习研究员」。前半段聊得很顺利，主要介绍我开发过什么库写过什么论文，想要继续做什么。面试的中段面试官问：“那你的这个方向用深度学习怎么做？”我很老实，说这个方向暂时无法大规模应用深度学习，某些因素还不成熟。对方显得很失望，强调他们需要每个人都做深度学习研究，发深度学习相关的会议，因此这个机会自然也就泡汤了。
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下：
CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务，而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务，然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。
最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
How-Old.net 我想我不用介绍了，最近可谓是火了半边天了。 FACE++ 是北京旷视科技有限公司旗下的新型视觉服务平台，Face++平台通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式，将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中，人脸识别云计算平台市场前景广阔。 --摘自百度百科 我不太清楚微软的人脸识别的接口，但是对于国内的FACE++我还是稍微了解一点的。 根据百度百科的显示： 2013年10月16日，Face++ v3.0 版本上线，在这一版本中将人脸识别 API 免
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
在有一些电影里面，特别是科幻高科技电影里面经常出现的一幕，获得某人的照片然后进行各种数据对比，然后找出这个人的个人信息：姓名、年龄、性别、工作等等。
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样，想进行人脸判断，首先要有脸， 只要能靠确定人脸的位置，那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
什么是万象优图 万象优图是腾讯云为开发者提供图片智能鉴黄、图片内容识别、人脸识别、OCR识别等服务；也可以根据需求提供定制化的图片识别服务；同时也提供灵活的图像编辑服务，如裁剪、压缩，水印等，满足您的
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团数亿消费者和数百万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的网红脸，明星脸，超模脸，萌娃脸和黄种人脸生成器，也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民。
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
3月20日，在北京举行的2017“云+视界”大会上，众多视频直播行业的大咖齐聚一堂，共同探讨直播领域的新格局，新趋势。 腾讯云宣布发起行业安全把脉行动。行业安全把脉行动将先后关注直播、金融、电商、游戏等焦点行业，通过集中分享行业安全形势洞察、输出腾讯技术能力、推广行业实践案例等方式，促进行业安全能力的提升。 直播安全再度成为焦点 安全形势日益严峻，但各行业面对的最突出安全问题各不相同，腾讯云为此发起行业安全把脉行动，希望通过深入行业场景，帮助各个行业更好地应对安全困扰。会上，腾讯视频云总经理王帅透露，“今年
7月14日腾讯官方宣布微信小商店正式上线，全民电商的大趋势下，腾讯云数据万象为电商行业提供一站式图片解决方案，助力电商行业发展。 腾讯云数据万象(Cloud Infinite，CI)，将QQ空间相册积累的十年图片服务运作经验开放给开发者，实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案。 同时，数据万象直接接入腾讯云对象存储COS服务，数据上传COS时可自动触发CI处理操作，处理结果自动回调，存储+处理一步到位，节省大量理解和开发成本。 下面让我们一起看看，针
近两年来，Deepfakes让许多欧美明星吃尽了苦头，面对自己的头像被替换到各种视频中，却无能为力。
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
12月22日有两件事儿，一件是冬至，另一件是北向峰会。在太阳直射地面的位置到达一年的最南端的这一天，第三届北向峰会正式召开，启明星辰集团助理总裁、核心研究院院长周涛就人工智能发展中的解读带来主题演讲《人工智能搅乱网络安全》，得到一致认可，现场反响十分强烈。 📷 人工智能在2017年中的表现是不平凡的，国务院关于印发《新一代人工智能发展规划》的通知、工业和信息化部关于印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》的通知，分别明确我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和重点支
今天介绍一款车牌识别开源系统- yx-image-recognition，大伙需要的可以收藏哈！！！
导语丨3月21日，世界顶级信息安全峰会CanSecWest 2019在加拿大温哥华召开，吸引了Google、Microsoft、Intel、腾讯、阿里等世界顶尖公司参会。来自腾讯安全平台部的AI安全研究员唐梦云受邀参会，并发表了名为《Adversarial Examples: Using AI to Cheat AI》的主题演讲，分享了团队在AI安全攻防的一些思考。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
自从电脑诞生后，人类就有一个梦想，让它像人类一样思考。随着人工智能技术的飞速发展，计算机的思考能力突飞猛进，在很多方面已经通过了所谓的“图灵测试”。特别是在深度学习这一领域技术上，电脑不但具备了很多原以为人类才可能具备的能力，而且某些认知能力已经超过了人的水平，例如在神经网络技术的支持下，电脑在图片识别上的准确率已经超过了人类。
今年 7 月，2019 腾讯广告算法大赛「终极之战」在深圳腾讯滨海大厦顺利举行。本次总决赛现场，腾讯广告高级应用研究员石瑞超为大家带来了题为《广告场景下的 AI 视觉算法应用》的演讲。视觉算法应用于广告创意的三个阶段包括广告创建、广告审核及广告播放。研究员石瑞超为我们展示了 AI 视觉算法在解决广告落地中痛难点的优势与应用方法。以下是他的分享内容，AI 开发者做了不改变原意的整理与编辑。
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