在日常的工作中,我们经常会遇到这样的问题:发现一款很好看的字体,想要使用却发现不知道这款字体叫什么,或者,你很知道这款字体,很想用这款字体,但是又不确定这款字体是否可以商用......
很多人都会遇到这样的情况,看到一款很好看的字体,想要拿来用,但是却不知道这款字体是什么字体,或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计,但是不确定是否有出现侵权的情况。
上一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(三):模型训练》中介绍了如何使用yolov3训练我们自己的物体检测模型,本篇文章将重点介绍如何使用我们训练好的模型来检测图片或视频中的物体。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
AI 科技评论按:物体检测是计算机视觉的基础任务之一。香港中文大学多媒体实验室博士生陈恺在 AI 研习社的公开课上,为大家总结了深度学习背景下物体检测算法的发展,分享 COCO 比赛冠军团队所使用的算法,并介绍由港中大多媒体实验室开源的物体检测算法框架 mmdetection。
复工返学的过程中,学生/员工每天都需要上报健康码、行程码。通过问卷/小程序提交数据之后,管理员还需要单独对每天提交的图片进行一一检测,确认是否绿码/是否去过高风险地区等,费时费力。面对这种情况,AI究竟能够怎样帮助审核员高效快捷完成审核工作呢?
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges(一种升级身份验证形式)来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描,从而降低了
OpenCV是一个计算机视觉和机器学习的开源库。拥有2500+个优化算法——一套非常全面的既经典又最先进的计算机视觉和机器学习算法的集合,具备很多接口,包括Python,Java,C++和Matlab。
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
FontXChange mac版是一款相当实用的电脑字体类型修改工具。FontXChange功能强劲,提供了单个转换和批量转换方式,FontXChange软件的操作界面十分的简洁,可以覆盖现有文件,能够帮助用户添加自己下载的各种字体到软件中。
如上图所示, 物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体,并且框出其在图像中的位置。
两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行。近期,大会官方公布了最终的论文接收决定,旷视研究院共有 11 篇论文被收录,研究领域涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人及车辆再识别、模型压缩、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。本文把 11 篇论文汇在一起,逐篇做了亮点抢先解读。
在日常生活工作中,出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用,人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混,并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题,人脸识别技术其实也是进行了升级迭代,当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢?
随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
摘 要:本文针对物体检测中的环境变化多样、物体尺度变化不一、搜索空间巨大等挑战性问题,围绕特征构建、模型优化和应用等方面进行研究。针对物体检测中的多尺度特征融合问题,提出针对物体检测的神经网络特征融合方法HyperNet;进一步提出了逆向连接的特征金字塔物体检测方法,将不同尺度的物体分配不同层次的特征,该方法大大减少了多尺度物体检测的难度;提出了无需候选窗的物体检测模型FoveaBox,摒弃了传统依赖候选窗扫描的过程。本文提出的系列方法已经在检测、分割、姿态估计等方面成功得到拓展。
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法,已经取得了一定的进步。
产品设计了一个人机校验组件,大致长这个样子。背景会每次随机取不同图片,开始的时候,箭头设置为蓝色。在背景为蓝色的时候,用户就分辨箭头就有些困难了。怎么解决这个问题呢?
在生物识别系统中,为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证,生物识别系统需具有活体检测功能,即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征,例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息,人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息,活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术,目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制,人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提,目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的,它们大多基于特征提取与训练的方式,这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作,但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统,让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中,作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测(liveness detection)。跟随作者给出的代码和讲解,你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器,用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
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。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频,他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机(就像本文开头的图片那样)。
计算机视觉领域一定要做物体检测! 从研究角度来看,物体检测是计算机视觉的根本问题之一,是很多高层视觉任务(如:图像分类、行人再辨识和目标跟踪)的基础。并且,现在国内外很多研究团队在对物体检测做深入的研究,近些年物体检测论文发表数量也呈逐年递增的趋势。 从应用角度来看,物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中,如人脸解锁、美颜相机、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等。 随着研究的深入以及广泛的落地应用,很多企业在招聘中对该领域人才要求越来越多,同时对物体检测技术的要求也越来越高。 调试代码仅是实现算法的手段
与动态活体检测不同,静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍,用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作(读数,眨眼,左右摇头等),验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对 生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用,例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展,当年很多电影中的画面慢慢变成了现实,坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具,甚至是一副眼镜,轻而易举的被识别成其他人,随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加,人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
随着大数据时代的到来,个人信息安全问题日益严峻,基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而,目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像,随着大数据概念的深入,图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。然而,当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时,这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之,恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即,照片攻击),这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是,人脸活体检测技术应运而生。
文章名称:A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications,J. Imaging | Free Full-Text | A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications (mdpi.com)
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」,也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说,刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证,让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时,利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多,甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸,生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现,人们对于活体检测需求逐渐增多,安全级别要求也愈发严格。当前,活体检测是人
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来,人脸识别是一个验证身份的过程,所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。
相信大家对人脸身份认证已经司空见惯了,比如生活中的人脸支付、身份校验、金融认证等等,但是人脸识别技术面临着多种欺诈手段,如照片、换脸、面具等。如果被恶意复制,将会给个人、集体或者社会带来很大的麻烦和威胁。
本文适合刚入门物体检测的人群学习,不涉及公式推理。 目录 *摘要 *相关物体检测数据集介绍 *现有的主流物体检测算法 *物体检测的难点与挑战 *相关术语介绍 *物体检测的传统算法概述 *基于深度学习的物体检测算法 R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO *物体检测动手实践 *参考文献 摘要 相比于图像分类,图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题,因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行,而在物体检测中,图像里可能有多个物体,我们需要对所有
首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心。
作者:breezecheng、morajiang、lyleleeli,腾讯 WXG 应用研究员 微信识图已经在微信的扫一扫识物,微信聊天/朋友圈/公众号长按图片搜一搜等场景上线,并且从最初的电商类目(鞋子、箱包、美妆、服装、家电、玩具、图书、食品、珠宝、家具等),扩展到更加丰富的万物场景,囊括了植物、动物、汽车、红酒、地标、菜品、名画、商标、作业以及其他通用场景。在算法架构上,微信识图主要由三大核心步骤组成,即为主体检测+子类目预测+子类目细粒度同款检索,开发一个高性能的检测器对于前两个步骤至关重要
机器之心原创 作者:高静宜 腾讯优图实验室成功研发光线活体技术,通过闪光模拟实现多重随机信息的编码和解码,使方法建立在密码学的坚实基础之上,是目前已知安全级别最高的技术之一。 极光守卫 Aurora Guard,这个名字听起来好似是某部好莱坞大片中惩恶扬善的超级英雄,或是科幻小说里拯救地球的未来战士。他一出场就自带舞台效果,眼里有星辰大海,身后有万丈光芒,铜墙铁骨坐镇一方,一身孤勇足以抵御八方来袭。 不过事实上,这个酷炫名字的背后并非一个有血有肉的「守护者」,而是腾讯优图实验室研发的一项新技术——光线活体,
https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo/tree/master/YOLObile
随着计算机视觉技术与深度学习的发展,AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内,深度学习算法已经在处理图像及分类等方面,取得了可观的成绩,并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用,比如安防视频监控等。
目录: NDK的检测点 1.检测Xposed框架 2.检测是否ROOT 3.检测Magisk Manager工具
随着软件算法和物理终端的进步,人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面,已经成为了重要的身份验证手段,但同时也存在着自身的缺陷,目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征,并迅速返回比对结果,但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术,无法辨别实时目标人脸的真假情况,在实际身份核验场景中,容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰,因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击,是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
AI 科技评论按:本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」,文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中,Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析,并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
目前,深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升,其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显,传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此,人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
本文来谈一下基于深度学习的航空物体场景下的物体检测。航空物体这类场景一般由无人机空拍来收集数据,然后进行后处理来满足特定的任务场景,有些情况下要求实现实时反馈,甚至多任务。
如今,人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面,拿起手机扫脸付账,扫描人脸完成考勤,刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测,即AI不但要确定这是“你”,还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
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