像YouTube Stories这样的应用程序可以在人脸上叠加动画面具，眼镜和帽子，但它们究竟是如何做到如此真实的？谷歌AI研究部发布的深度研究，使它不再那么神秘。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
对象检测一直是计算机视觉中研究最广泛的问题之一。作为最基本和最基本的检测形式之一，并且其用途无与伦比，对象检测已在许多基于商业计算机视觉的应用中使用。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程，包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中，作者通过学习Apple的官方文档，了解了Objective-C以及Swift编程语言，并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区，了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架，并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面，作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面，作者通过使用GitHub进行版本控制，与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用，作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践，并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时，作者通过总结与收获，逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n
到目前为止，你一定听说过关于增强现实的这个相当新的概念。这项技术并不新鲜，您已经在电影中看到它或在电子游戏中体验过它。我的意思是，如果不是免费的话，一般人群现在可以以最低成本轻松获得它。尽管ARKit仅在2017年于2017年发布，但它很快受到欢迎，其可能性无穷无尽。一些人声称这是“下一次大转变”或“改变游戏规则”。
有幸去 Cupertino 苹果总部参加了 iPhone X 的封闭开发，本文主要分享一下iPhone X上使用 ARKit 进行人脸追踪及 3D 建模的相关内容。
魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。
谷歌发布了ARCore 1.7，可以帮你定制一张3D“面具”，人脸贴合几乎天衣无缝。
你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
昨天，雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论：“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁？”
生物识别技术在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破解各种人脸识别应用，包括苹果的 Face ID。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统，能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库，用于训练这个系统。实验证明，该系统比当前常用的最好模型表现优异许多，可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道，标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。（题图即为新模型随意生成的一些人脸。） 如果你用过智能手机应用程序 Snapchat（译注：类似国内美图秀秀），你可以将自己的照片变成迪斯科熊，或者
2023 年 6 月 6 日凌晨，苹果在 WWDC23 上发布了旗下首款 MR 产品 Apple Vision Pro，售价为 3499 美元。仅三个月后的 2023 年 9 月 28 日，Meta 在其召开的 Meta Connect 大会上发布了 Meta Quest 3 头显，售价 499 美元。二者都不约而同的强调 了自己在 MR（混合现实）方面的能力和表现，都希望自己可以将整个世界带入“空间计算”的时代。但和 Quest3 不同的是，Apple Vision Pro 直到 2024 年 2 月 2 日才正式在北美开售，如今各路评测视频都已经放出，笔者也购入了被大多数人誉为“Vision Pro 最佳平替”的 Meta Quest3，想借着自己实际的使用体验聊一聊“空间计算”这个全新的概念。喜欢的朋友不妨点个赞关注一下哦 😯
选自arXiv 作者：Ying-Cong Chen等 机器之心编译 参与：乾树、王淑婷 拍的照片看起来太严肃？蓄着胡子有点老？没关系，Facelet-Bank 可以通通帮你解决。近日，腾讯优图研发出一种数字人脸处理技术——Facelet-Bank，可以帮助我们改善图片中的人脸效果。再也不用担心拍照时表情管理失败被做成表情包了呢！ 项目链接：https://github.com/yingcong/Facelet_Bank 引言 数字人脸处理技术旨在改变语义表达和有意义的特征，如微笑和悲伤，或给人脸添加虚拟妆容
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
去年夏天，我们在Android平台上推出了Motion Stills，它可以在各种Android手机上提供出色的视频捕捉和观看体验。然后，我们进一步改进了Motion Stills技术，为Pixel 2增加了新的动态照片功能。
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
这项工作提出一种新的“基于编辑”的方法，即属性组编辑（Attribute Group Editing，AGE），用于少样本图像生成。思路是任何图像都是属性的集合，并且特定属性的编辑方向在所有类别中共享。AGE 检查在 GAN 中学习的内部表示并识别语义上有意义的方向。
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用，可以说已经成为非常基础的算法，我们先来回顾一下它的发展历史，Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法（Active Shape Model）开创了人脸关键点对齐的先河，ASM 引入了统计模型来解决对齐问题，紧接着三年之后，他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model，这个方法有很重的历史地位，要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事，传统的 CV 算法太粗暴，难以应付人脸这种高纬特征，AAM 之后算是进入了一个正确的方向，为后来神经网络方法奠定了基础，基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征，只是对 landmark 训练了一个统计模型出来，AAM 进一步优化了 ASM，在回归的过程中加入了纹理特征，这样就解决了特征的泛化匹配的问题，使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后，在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了，算法也已经白菜化，随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
本文来自旷视研究院，作者：闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载，请联系旷视研究院。
论文全称:《Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks》 中文名:《利用卷积神经网络进行农场猪脸识别》
贾浩楠 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 3D游戏人物建模，虚幻引擎可以算标杆了吧？ 要是我告诉你，只要会自拍，就能用虚幻引擎开发出和3A游戏一样逼真的3D角色呢？ 表情、毛发，甚至是脸上的皱纹，都栩栩如生。 没错，不需要学游戏开发，也不用苦练美术功底，随时随地打开手机，虚幻引擎随便用！ Epic为iPhone推出了一个App，利用苹果的增强显示工具ARKit和前置深感摄像头（也就是玩Animoji用的那个），可以造出非常逼真的虚拟人。 这款工具到底有多强大多方便？油管上有网友
疫情背景下，Google 为了与本土开发者相聚，GDS 2020（Google 开发者大会）搬到线上，以“代码不止”为主题，14+ 产品线，50+ 精彩技术演讲，70+ 技术专家，6 天技术演讲满满干货。ARCore 压轴出场，着重介绍了今年新推出的两项AR领域的重磅功能 : Depth API（深度 API）以及持久云锚点（Persistent Cloud Anchors）技术，搭载引人入胜的精彩展示，带你感受科技为生活带来的无限可能。
3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。借助摄影棚中的复杂拍摄系统，当前业界成熟方案已可得到媲美真人的毛孔级精度的重建效果 [2]，但其制作成本高、周期长，一般仅用于 S 级影视或游戏项目。
大家好，我是相芯科技的蔡锐涛，很高兴今天在这里与大家分享交流。今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。
Adobe Photoshop 2022是一款十分强大的电脑图像处理软件知识兔，一直以来都被广泛的应用于平面设计、知识兔创意合成、美工设计、UI界面设计、知识兔图标以及logo制作、绘制和处理材质贴图等各个领域中，知识兔还拥有强大的图像修饰、图像合成编辑以及调色功能，知识兔利用这些功能可以快速修复照片，知识兔也可以修复人脸上的斑点等缺陷，快速调色等。
---- 新智元编译 来源：news.developer.nvidia.com 翻译：肖琴 【新智元导读】NVIDIA的研究人员开发了第一个可以教机器人仅通过观察人类的行为来完成任务的深度学习系统。该方法利用合成数据来训练神经网络，是第一次在机器人上使用以图像为中心的域随机化方法。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1805.07054 来自NVIDIA的研究人员开发了一个基于深度学习的系统，该系统可以教机器人仅通过观察人类的行为来完成任务。该方法旨在加强人与机器人之间的交流，同
美颜、美型、滤镜等功能已经是拍照类APP的标配，直播系统开发中也更是离不开这些功能。拍照拍视频或者开启直播时，总希望能够加一些萌萌的兔耳朵，或者一些更复杂的3D人脸面具等特效。但是由于这类技术涉及人脸追踪，以及图形渲染等技术，想要自己从零开始研发，调试会消耗大量的时间和成本，而所有成解决方案的服务一定都是成本最低的，那么拍摄类、视频社交类APP都会使用第三方SDK来实现这些功能。通过加入美颜SDK让直播源码作为直播行业生命力具体的展示。我们来看一下加入美颜SDK后，直播源码作为一块基石，是怎样得到广大用户的喜爱的？
因为在这片刘海里，一共有前置摄像头、麦克风、激光发射器等8个重要元器件。其中对于 Face ID 功能和前置摄像起着决定作用的元器件主要有两个部分：激光发射器模组和接收装置。
2013年，苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及，它告诉各大手机厂商，指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如，今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X，而这款产品不仅带来了黑科技，也让解锁技术得到进一步的变革。当然，更值得一提的是，iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
全球各行各业对 3D 世界和虚拟环境的需求呈指数级增长。 3D 工作流是工业数字化的核心，开发实时模拟以测试和验证自动驾驶汽车和机器人，运行数字孪生以优化工业制造，并为科学发现铺平新道路。
【新智元导读】还记得“杀马特教授”黎颢吗？他将率领团队在下周召开的SIGGRAPH中展示一项黑科技“paGAN”：每秒1000帧扫描，用单幅照片实时生成超逼真动画人物头像。连GAN发明人Ian Goodfellow也忍俊不禁，杀马特教授和他的新技术究竟如何？
共计2164字|建议阅读时间6分钟 编者按 北京时间9月13日凌晨，苹果新品发布会再一次汇聚了世界的目光，苹果也不负众望，推出了两款全新的主力机型iPhone8和iPhone X。其中iPhone X很多新功能都创新性十足，但同时也引起了极大的争议。事后围绕值不值得买这个话题，也是众说纷纭，我目测来看，现在的舆论导向是偏向于不买，并列出了几大“罪状”。其中的大多数比较主观，仁者见仁，智者见智，倒没什么好争论的。不过其中一项罪状确实是引起了我的兴趣：那就是对新的FaceID功能的安全性的质疑。质疑的理由大多都
有了如navigator.mediaDevices.getUserMedia这样的api结合新版Chrome为Android提供的照片选择器，无论是捕获图像、获取实时视频数据还是上传本地图片都变得非常容易。不过目前这些动态或静态图像数据处理都是不透明的，尽管图片实际上包含了许多有趣的特征，如人脸、条形码和文本。
判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等）
苹果大中华区董事总经理葛越在乌镇世界互联网大会上发表演讲，再次推介了苹果努力打造的 AR 体验，并以天天 P 图为例介绍了 AR 的好玩之处。“腾讯打造的这款天天P图的 APP 正是结合了这一系列的软硬技术让大家都能体验到川剧变脸的乐趣。”她说。 今年 9 月，iPhone X 惊艳登场，除了震撼的全面屏，同样引人注目还有 FaceID 和 AR 功能，苹果在现场演示了人脸解锁，还有好玩的 Animoji。 3D AR 自拍到底有什么不同？ 要说 P 图美颜，早在 iPhone X 之前就有众多 App
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
最近，高通展示了他们使用自监督神经网络单眼深度估计，在AR眼镜和智能手机上实现实时3D重建的过程。
从古至今，“欺骗”和“造假”这两个词可谓是贯穿了人类的历史。到了现代社会，面对着互联网上那些似是而非的庞杂信息，“有图有真相”开始成为网友们的诉求。
谷歌曾于2017年夏季，推出了Android版Motion Stills（动图制作软件），为大量Android设备提供出色的视频捕捉和观看体验。随后，谷歌又进一步优化了Motion Stills，使其
AI科技评论按：如果没有2005年的爆红，这些数以万计的陌生人或许就不会站在雨里，为台上的偶像李宇春“打 call”，而李宇春也不会在走红12年后，为台下的这些人创作一首给他们的歌——《今天雨，可是我们在一起》。 2005年，除了李宇春夺冠，其实还发生了两件事在被庆祝着：一件是英特尔正在庆祝自己入华20周年，还专门成立了一支投资基金，规划了一系列投资计划；另一件是中国计算机界正在筹备人工智能诞生50周年的纪念活动，彼时的人工智能还坐在冷板凳上。 12年后，这几条线有了一个交点：李宇春为自己的粉丝写了一首歌，
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当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
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