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Android :探索CameraX

另外,CameraX 基于 Camera2 API 实现,它极大地简化了在 minSdk 21 及以上版本实现过程。...="match_parent" android:layout_height="match_parent" /> 这个 CameraView 类是一个 ViewGroup,本质包含了一个 TextureView...hasCameraWithLensFacing—检测相机是否有与 LensFaing 值对应镜头 focus—相机在指定矩形范围内对焦 当要使用拍照功能时,takePicture 方法可以从相机捕获图片...我们也有 onError 方法用来处理错误状态,在我们 UI 根据情况 作出对应反馈。...在程序中实现相机功能,尤其是不需要使用高级功能,这是一个很大进步。你将会使用 CameraView 吗?如果你有任何想分享想法或者问题,请一定要分享出来!

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【大咖来了】有道周枫:苹果Core ML对移动端深度学习意义

网易有道 CEO 周枫指出,这个新框架能够解决以往云端数据处理一系列问题,而且相对 TensorflowLite 更加成熟,值得人工智能开发者关注。...目前,周枫带领有道NMT团队攻坚基于人工智能神经网络翻译(NMT)技术,并开始进军在线教育领域。...苹果很聪明定义了一个标准模型格式(.mlmodel),提供了流行框架模型到该格式转换工具,比如你可以将你Caffe模型转换成CoreML模型格式。...开发者能够用CoreML实现实时物体识别、人脸特征点识别、跟踪运动中物体、文本分析等,这些处理过程都可以在现有的iPhone和iPad运行。...下面是CoreML能够实现一部分技术Demo: 实时物体识别(Resnet >10fps) ? 带五官位置的人脸检测(直接调用Vision Framework) ?

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IFAA为开启快速通道

---- 在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”新机型后,一条在机上实现刷脸支付“快速通道”便被成功打通了。...所以,现在无论厂商在“结构光”、“双目”等3D人脸传感器方案如何选择供应商,都将可以获得来自IFAA相应资源支持。...当天会议中,魅族和美图便已锁定了与IFAA联盟在3D安全人脸解决方案合作意向,并立即进入了相应对接流程。...在IFAA已经“通关”“难题清单”里包括了:实现从“3D传感器硬件设计”到“人脸信息采集输出”安全保障;借助创造性“双芯”模式、破解安全环境下运算能力不足问题;弥补3D活检算法及评估检测认证空白...也是在这1年多时间内,IFAA联盟成员单位除了联手突破技术难题,最终让“本地安全人脸识别”得以落地外,还完成了一整套相关测试工具——它将支持厂商在接入安全中至关重要测试工作。

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IFAA联盟推出本地人脸方案

事实,在供应链眼里,在那舞台上闪耀,并不是3万个光点。苹果在供应链展现出强大控制力,正在那里隐隐发光。...它几乎对应了iPhone X所依赖每项优势。目前几乎没有一家厂商能够在产品线上做到全流程把控,从产品配件,到技术储备——个别安厂商声称具备了相关能力,但也只能体现在个别机型。...,手机获得了从“3D摄像头硬件设计”到“人脸信息采集输出”金融级安全保障。...此前,领域的人脸算法已经存在,但3D活检算法一直是空白。基于联盟既已具备生态优势,在过去相当一段时间内,成员单位技术牵头,各环节相互协同,最终实现了今天突破。...从3D摄像头等技术与部件,到后续一系列软件与算法支撑,以及后续检测标准制定等,可以说,IFAA联盟内生态链中每一位供应商,都为此次得以追平苹果Face ID技术做出了贡献。

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资源 | 一文盘点10大移动端机器学习框架

谷歌 TensorFlow GitHub 中有超过一半机器学习项目使用了 TensorFlow,其完整版本是当下最为流行 ML 工具集。...借助来自第三方开发者数百个附件、插件和模块,TensorFlow 几乎可以完成所有的 ML 任务,诸如产品推荐、语音识别、人脸识别和物体识别等。...MXNet MXNet 是该列表中第一个 Apache 项目;它是一个有前景、活跃框架,可应用于移动端,即你可以在任何或 iOS 设备训练数据、运行计算集(computed set),该框架也可在...移动端机器学习框架 谷歌 TensorFlow Lite 目前最完整免费移动端解决方案就是 TensorFlow Lite,它最初适用于机,不过一些人也在 iOS 设备实现了该框架。...其关键特征是低延迟进行实时图像处理、可用于硬件加速,以及使计算速度快于 TensorFlow 完整版量化内核(quantized kernel)。

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AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny疫情智能防消毒机器人

充分 挖掘TencentOS Tiny AIoT系统物联网和机器视觉,可以实现室内外高精地图建立、自主消毒清洁路径规划以及智能避障,实现室内外复杂场景下人脸识别,防。...基于TencentOS Tiny疫情智能防消毒机器人,采用RT1062方案,满足低沉本高性能,替换ARM Cortex-A +高成本方案,或者Linux +QT方案。...image.png 4,软件架构 ,采用TencentOS tinyOS 整体架构,通讯采用用NB模组BC26,CAT模组ML302实现MQTT云。微信小程序控制。...基于恩智浦通用、跨界和支持Bluetooth™ MCU应用嵌入式系统开发。MCUXpresso软件和工具融合了恩智浦最佳软件功能,并支持轻松访问恩智浦支持技术合作伙伴提供工具和中间件。...面向基于Arm® Cortex®-M技术恩智浦MCUMCUXpresso套件包括设备配置工具、驱动程序和中间件、功能完备IDE和安全指配工具

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AI 开发者看过来,主流移动端深度学习框架大盘点

据介绍,Core ML 提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测、条码识别、物体追踪、图像匹配等任务 API。...Core ML+Vision 应用场景如下所示: 在相机或给定图像中检测人脸 检测眼睛和嘴巴位置、头部形状等人脸面部详细特征 录制视频过程中追踪移动对象和确定地平线角度 转换两个图像,使其内容对齐...2017 年 3 月份左右,XMART LABS 在 GitHub 开源了 Bender,它是一个基于 Metal 机器学习框架,它允许你在 IOS APP 轻松地定义和运行神经网络,该框架在底层使用了苹果...layer)工具。.../ Github 地址:https://github.com/xmartlabs/Bender 百度开源移动端深度学习框架 MDL,可在苹果系统自由切换 ?

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华为nova3引出行业预言:人脸识别将进入“私人订制”时代

系统得到影像会经过算法处理,形成“深度信息”进行活体检测——这就杜绝了照片、视频类平面图像“欺骗”设备可能。...如今,一线厂商纷纷选择IFAA解决方案入场“刷脸支付”,已经在事实为3D安全人脸方案普及定下了基调。接下来,就要看更多品牌表演了。相信一些消费者和笔者也会对同样问题抱有兴趣: 谁?...将是下一位搭载“3D安全人脸识别解决方案”玩家?它又会将“刷脸支付”机价位拉低到什么水平?...IFAA“3D人脸快速接入平台”将为普及“刷脸支付”提速 过去两年间,指纹认证支付在领域普及实质便得益于这一由IFAA提供业务模式。 早在2016年,IFAA就发布了本地免密标准2.0版本。...也正是因为这一历史参照存在,当今年6月27日IFAA联盟全球首发“3D安全人脸识别解决方案”时,整个阵营都乐于将其视为一座“里程碑”。

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深度|整容式美颜2.0技术如何实现?聊一聊背后图像识别技术

在机器学习方面,目前国际比较主流基于人脸检测计算,一是 HOG 算法,还有其他像 LBF 特征算法。...这些框架提供仅仅是构建深度学习网络工具,但是深度神经网络才是最关键东西。网络怎么构建?...最后说下手机端上经验:涂图产品在人脸检测性能方面的测试指标。 比如 iOS 和平台上面我们做测试,在 iPhone 6 ,40 特征点抓取需要 40 毫秒,相当于一秒内可以处理 25 帧。...所以我们一般限制在十七八次检测,在 iOS 够用了。...方面,相对于 iOS 平台表现确实要差一些,不论是 API 封装,还是整个硬件搭配,可能同样一个 GPU 型号,用在设备就没法达到跟 iOS 同样表现,iOS 平台确实在各方面上要做得比好一点

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金融级别的人脸识别支付?

终于再一次追平了苹果”,并总结出“攻克了几乎是行业性四大难题”: 1,摄像头信息传输安全解决方案。 2,整合安全计算能力。 3,3D活检算法评估体系。 4,生态协作经验积累。...这样重大事情,智客急不可耐地想进行学习了解,这里有三个关键词:安全、人脸识别、支付,安全是整体安全方案,达到金融级别的安全,人脸识别是指包括算法在内软硬件,支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付...当检测到脸部时,通过检测眼睛是否打开并您指向设备,脸部识别确认关注并意图解锁。...也就是说IFAA这一金融级别的人脸识别安全方案首先是在学习追平苹果,在Android用TEE+SE安全基础安全设施保证,并通过IFAA方案整合了生态一起协作完成。...基于可信环境远程人脸识别认证系统技术要求 即将实施 公共安全技术 人脸识别应用 图像技术要求 已经实行 GA/T 1212-2014 人脸识别应用防假体攻击测试方法 最近由泰尔实验室领头起草

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人脸识别漏洞频出?这里有个开源静默活体检测算法,超低运算量、工业级可用

图片来源:Forbes 为了抵御这种假脸攻击,小视科技团队开源了一个静默活体检测算法和可适用于平台部署源码,可兼容各种工业级复杂场景活体检测。...静默活体检测算法项目地址: https://github.com/minivision-ai/Silent-Face-Anti-Spoofing 平台部署源码项目地址: https://github.com...活体检测技术能够抵御各种假脸攻击,为人脸识别保驾护航。...小视科技团队开源基于 RGB 图像活体检测模型,是专门面向工业落地场景,兼容各种复杂场景下模型。该自研剪枝轻量级模型,运算量为 0.081G,在麒麟 990 5G 芯片仅需 9ms。...端体验 APK DEMO 演示 为了方便开发者更好地体验该项静默活体检测技术,小视科技团队准备了用于测试端 APK,不仅可以直观地感受该项技术达到效果,还可以实时观测速度、置信度等相关指标

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9ms 静默活体检测,小视开源工业级品质算法

小视科技团队开源基于 RGB 图像活体检测模型,是专门面向工业落地场景,兼容各种复杂场景下模型。该自研剪枝轻量级模型,运算量为 0.081G,在麒麟 990 5G 芯片仅需 9ms。...图片来源:Forbes 为了抵御这种假脸攻击,小视科技团队开源了一个静默活体检测算法和可适用于平台部署源码,可兼容各种工业级复杂场景活体检测。...小视科技团队开源基于 RGB 图像活体检测模型,是专门面向工业落地场景,兼容各种复杂场景下模型。该自研剪枝轻量级模型,运算量为 0.081G,在麒麟 990 5G 芯片仅需 9ms。...表 3 模型测试速度 端体验 APK DEMO 演示 为了方便开发者更好地体验该项静默活体检测技术,小视科技团队准备了用于测试端 APK,不仅可以直观地感受该项技术达到效果,还可以实时观测速度...静默活体检测算法项目地址: https://github.com/minivision-ai/Silent-Face-Anti-Spoofing 平台部署源码项目地址: https://github.com

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教抖音如何自己刷视频

开发工具: Python3 --主要功能实现者 Android 调试桥 adb ( Android Debug Bridge) --手机通信工具 模拟器(或真机) --刷视频工具 问题解决思路:...、颜值打分 当颜值大于门限值 BEAUTY_THRESHOLD(个人定义阈值)时,下载视频 将系统下载视频下载到window本地,并且删除原视频 重新进行第一步操作 代码参考: https:/...,在windows中安装并且配置上环境变量,就可以通过命令控制终端。...使用命令 adb devices 发现当前window系统链接设备,前提是设备需要开启USB调试模式。 模拟器识别会显示127.0.0.1 因为模拟器就是在本机,没有问题。...新特性: 自动翻页 颜值检测 人脸识别 广告识别 视频下载 随机防 Ban 学习效果: 总体来讲,学习效果还是不错,详细内容直接去github下载源码体验。 我是马拉松程序员,可不止于代码。

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19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设

最近一段时间,来自清华 RealAI(瑞莱智慧)向我们展示了一项更为简单攻击技术…… 在一副眼镜攻击下,19 款使用 2D 人脸识别的国产手机无一幸免,全部被快速破解。...最终,除了一台 iPhone11,其余机型全部解锁成功,完成整个破解过程只花了 15 分钟。...不过值得注意是,被破解人脸识别系统手机均未使用 3D 结构光活体检测技术。在阵营中一些旗舰手机因为搭载了 3D 结构光,具备更高安全性。...用 AI 算法,给「眼镜」设计一层伪装 整个测试过程非常简单,RealAI 团队共选取了 20 款手机,除了一台 iPhone11,其余都为机型,来自排名前五国产品牌,每一品牌下选取了 3-4 款不同价位手机型号...对于人脸识别技术提供方,基于这一平台,可以低成本快速实现安全迭代;对于人脸识别技术应用方,可以通过这一平台对已经落地系统应用进行安全升级,也可以在未来产品采购,加强对人脸识别技术、相关信息系统和终端设备安全性检测

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对标苹果,中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

与苹果并存阵营中,旷视等靠CV起家厂商在整合技术、构建完整产业链,试图靠“AI+3D”实现跑马圈地,落地多种场景。...2018年iPhone或全配置Face ID,阵营跟进3D视觉+AI算法 2017年,苹果iPhone X引领了阵营几个潮流:全面屏、AI芯片和人脸解锁。...阵营里,OPPO、vivo、小米等国产手机厂商旗舰系列都在采用3D视觉技术。...识别即机器感知、理解世界能力,也是旷视强项所在,基于旷视自研MegBrain深度学习引擎,旷视在人脸识别、人体识别、活体检测、注意力检测追踪及其他图像识别的算法层面拥有业界顶尖技术实力。 ?...,让成为Find X首款实现3D人脸支付手机。

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你好,我是IFAA

生态推出“Touch ID”(指纹识别)到“Face ID”(人脸识别)技术时间,比iPhone分别晚了约1年和9个月。...OPPO Find X在IFAA发布方案后2天与中国消费者见面,那是全球首款落地人脸支付技术手机。 在那款搭载黑科技“O-Face”技术背后,IFAA成员单位联手突破了4项技术难题。...这些难题包括了实现从“3D结构光硬件设计”到“人脸信息采集输出”安全保障;借助创造性“双芯”模式、破解安全环境下运算能力不足问题;弥补3D活检算法及评估检测认证空白;以及提高成功率与产业链协作统一...如果说OPPO Find X还只是在高端机上搭载本地人脸安全识别方案的话,华为nova3此时已经将人脸支付功能,普及到了中端主流机型。...与此同时,人们也意识到,本地人脸大势所趋——在手机乃至更为广阔物联网世界,技术普及已无可阻挡。

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OPPO终于让“露脸”,IFAA本地人脸方案成幕后功臣

这一被视为终于追平苹果技术方案,和iPhone X“Face ID”一样满足了金融级别的移动支付安全要求。OPPO公布官方数据显示其3D人脸误识率为百万分之一。...在手机阵营中,OPPO这一次算是拔得了头筹,尽管黑科技推出曾一路荆棘。 主要难题来源于阵营与生俱来碎片化特征,以及3D人脸认证技术难关。...也是因为这一问题存在,以面向生态全局视角来看待相关问题就变至关重要了——这种视角将可以落地为例如标准等形式,来解决安全和效率等生态中存在问题。...这些难题包括了实现从“3D结构光硬件设计”到“人脸信息采集输出”安全保障;借助创造性“双芯”模式、破解安全环境下运算能力不足问题;弥补3D活检算法及评估检测认证空白;以及提高成功率与产业链协作统一...让安全的人脸识别 成为系统“标配” 指纹时代,在保障全链路安全基础,IFAA已将指纹识别的接入时间由2个月下降为2周,并且大幅降低了手机厂商适配成本。

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一文看懂手机Root操作与防护

按照POSIX标准协议和开源协议规定,与iOS都应该保留了Linux/Uinx相应功能。...iOSRoot过程相对于更为复杂与困难,所以本文主要以系统Root为主,详细介绍Root前世今生。...在该exploit发布后,人们发现在通过漏洞形式获取Root权限方式大为可行,随即越来越多安全人员与发烧友开始在挖掘系统漏洞,导致安全问题呈现井喷式爆发。...顶象业务安全感知防御平台:基于威胁探针、流计算、机器学习等先进技术,集设备风险分析、运行攻击识别、异常行为检测、预警、防护处置为一体主动安全防御平台,能够实时发现摄像头遭劫持、设备伪造、设备Root等恶意行为...,有效防控各类人脸识别系统风险。

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嵌入式新闻早班车-第7期

另外Win11将支持直接运行APP,上个月Microsoft Build上说年底将无痛支持Linux GUI APP,现在APP也整进来,这波操作还是有点溜。...并且使用新ARM64 兼容工具,可以方便在 ARM 运行 Windows 应用程序。...全新游戏开发工具包GDK已经在Github免费开源: 预览视频: https://v.qq.com/x/page/k3255vz75am.html 【松下开发新型半导体基材】 松下工业解决方案公司已将半导体封装基板材料商业化...【Xilinx 将机器学习优化添加到 Vivado 以加速设计】 Xilinx推出Vivado ML版,这是业界首款基于机器学习优化算法FPGA EDA工具套件,与当前Vivado HLx版本相比...各种应用,如留守儿童检测、驾驶员状况感应,都提高了道路安全和车辆保护。特别是雷达,它能够探测微小动作和生命体征。

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物联网项目 | LeanCloud+树莓派+实现住宅环境异常告警系统

前言 本系统监测条件限于温湿度、火焰、烟雾或有毒气体,以及登记授权人员人脸信息,(人脸检测和识别老早写了,懒得再接入了有时间再说吧) :neutral_face:出现异常时可及时记录和向用户APP推送消息告警...数据及消息推送SDK LeanCloudSDK初始化 LeanCloud消息推送服务初始化 LeanCloud消息推送服务接入完成测试 为用户端监测硬件 —— 树莓派接入LeanCloud....运行正常,结果如图: MQ-2正常工作,TTL口输出高电平表示正常 云后端接入与使用 云后端作用就是充当手机APP和物联网硬件之间桥梁,也就是我们树莓派和APP之间用于推送消息以及保存传感器数据中间人...为用户端接入LeanCloud数据及消息推送SDK 按照官方文档中对于Java SDK说明,在Android Studio中使用Gradle引入LeanCloud数据存储和消息推送Java SDK...App详细设计 为了减少项目复杂度,本项目采用最简单开发模式:MVC。一个MainActivity和对应界面即可。

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