最近因为博主科研繁忙,没有时间更新,在此向所有关注的您说一声对不起!希望没有计算机视觉战队大家依然科研顺利,生活愉快,也希望大家时刻关注我们的平台,宣传计算机视觉战队,谢谢! ---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事,希望您能有些收获,谢谢! n 主要内容 卷积神经网络(CNN)已广泛地用于计算机视觉领域,显著地提高了先进的方法。在大多数的CNNs中,softmax损失函数被作为监督信号去训练深度模型。为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学
最近因为比较繁忙,没有及时在“计算机视觉战队”平台更新,在此向所有关注的同学说一声抱歉!希望这段日子大家依然科研顺利,生活愉快,嘿嘿!
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如今,数字化校园正逐渐在向校园智慧化转变,人脸识别、大数据、云计算等智能技术在校园场景逐步落地应用。智慧班牌,是其中的智能终端设备应用,那如何加深校园智慧化进程?
学生在规定的地点范围内进行人脸识别打卡小程序,也可以进行请假,教师在小程序端发布要上的课程以及定位教室和指定范围内可以打卡。同时还展示学生的考勤信息。管理员进行教师学生管理,采集人脸信息,分配课程等。
简单来讲,人脸识别这个问题,就是给定两个人脸,然后判定他们是不是同一个人,这是它最原始的定义。它有很多应用场景,比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证,会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是,在大多数场景下都需要你先提供一个证件,然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外,但也要求你提前注册一张人脸,然后再进行比对。这是最原始的形式,由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式,相当于做一个二分类。
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》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析,并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中,我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结,其中既包括传统方法(基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法),也有深度学习方法。
在第一单元是写了如何配置门禁设备,如果已经配置好的或者无需配置的同学直接进入第二章即可
AAAI Conference是由美国人工智能协会(the Association for the Advance of Artificial Intelligence)每年举办一次的人工智能方面的顶级会议。近期AAAI2019的录取结果已出,投稿数量高达7745篇,录用率仅为16.2%。中科院自动化所研究所智能感知与计算研究中心7篇论文入选。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 除了支持X86架构,还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理,通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
Face++入榜2017全球最具突破性品牌,人脸识别领域力压Facebook人脸团队;国资委与图灵机器人签订意向合作协议,打造人工智能卡通大使小新;捷通华声助力“汇付天下”,整合多渠道搭建智能客服。
计算机视觉在人脸检测领域的应用已经较为成熟,但依然存在较多难点。其中一大难点是光照问题,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。如何解决光照问题对人脸检测带来的影响呢?
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果,所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放,在这里,我们假设您: 已经搭建好一个相机框架,能够获得相机的预览图像 有了一个人脸检测的SDK,能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。 在开始讲解之前,先简要介绍一下OpenGL ES 2.0的一些必要的基础知识,方便对文章的理解。 基础知识一:OpenGL的坐标系 为方便讲解,以下只讲解二维的情况,在OpenGL使用中,我们主要会涉及到以下三个
EasyGBS是基于国标GB28181协议的视频平台,具备优秀的视频能力,如视频监控直播、云端录像、云存储、检索与回看、告警上报、平台级联、语音对讲等功能。平台既可以作为业务平台,也能作为视频能力平台进行调用,可应用在如明厨亮灶、雪亮工程、平安乡村等场景中。
由FERET项目创建,此图像集包含大量的人脸图像,并且每幅图中均只有一个人脸。该集中,同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数,即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN,其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目:A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者:Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015,
最近接到一个用户需求,需要在现场进行简单的映射,从而实现公网访问LiteCVR的Web页面,方便运维。今天我们来介绍下实现方法。
针对近日接连爆出银行储户存款被“刷脸”盗走事件,顶象防御云业务安全情报中心复盘了整个流程:黑灰产首先窃取储户信息,然后制作一个山寨的银行App,诱导储户下载后,再利用劫持摄像头、替换人脸数据等方式登录储户账号,并使用利用劫持手段获取储户的短信验证,最后完成储户资金的的盗取。
9月4日,腾讯云正式发布多脸融合新产品,该产品在之前单脸融合的基础上,新增多脸融合和选脸融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。
开始课程之前,需要准备一台安卓系统的手机,手机中安装AidLux软件,一般手机的应用市场就有,本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta,下载链接如下:
在人脸识别应用中,很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合(比如在监控视频中),使用人脸图像集来做识别,这个问题被称为基于模板的人脸识别(template-based face recognition)。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中,我们介绍了小程序的上传基本使用教程,文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集,并实现了一个高效的分布式采样算法,兼顾模型准确率和训练效率,只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数,尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而,飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近,格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
中兴智能视觉大数据报道:如今,我们已经习惯被各种新技术刷屏,刷手机、刷指纹、刷脸……相信小伙伴们对电影中这样的场景印象深刻:目标人物走在火车站拥挤的人群中,在一眨眼的工夫被识别出来,手机在第一时间识别发出警报,屏幕上已经显示出姓名和信息……
近日,在腾讯优图实验室、腾讯图灵盾安全、腾讯云牌照资质团队支持下,腾讯云慧眼人脸核身(V3.0)顺利通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心安全检测(以下简称“检测中心”)。
AI 开发者按:谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行,并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中,例如:2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果,AI 开发者将其编译如下。
谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行,并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中,例如:2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。
随着小视频越来越流行,兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配,美颜自不必说,现在的人脸特效可谓“千变万化”,人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
近日,在国家工业信息安全发展研究中心主办的人工智能融合发展与安全应用研讨会上,国家语音及图像识别产品质量检验检测中心正式发布了首批人脸识别系统安全测评结果—— 腾讯云慧眼成为首批通过测评的人脸识别系统安全产品。 国家语音及图像识别产品质量监督检验中心(简称“国检中心”)是国家市场监督管理总局于2020年授予CMA和CAL资质,是国家级的第三方检验检测中心。 据介绍,这是首个面向人脸识别系统安全性的国家级检测与评估。 依据T/CESA1124-2020《信息安全技术人脸比对模型安全技术规范》,通过包括算法层
自从亚马逊的人脸识别系统Rekognition,把28位美国议员认成了罪犯,他们就决定亲自实验一下。
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法,它来源于github中eyelike项目,C++语言实现,依赖OpenCV库。 关于代码的编译,作者提供了CMakeLists.txt文件,同时支持Windows,Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能,没有3维信息,也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV,其中有一段演示视频,可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章:《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
连接EP——获取EP图像——处理EP图像——获得人脸坐标——控制云台运动 下面我们就开始吧。
来源:机器之心本文约2800字,建议阅读5分钟本文介绍了中科院计算所、上海交通大学等机构在 AAAI 2022 上发表的关于可解释生成对抗网络(GAN)的工作。 本文介绍了中科院计算所、上海交通大学等机构在 AAAI 2022 上发表的关于可解释生成对抗网络(GAN)的工作。该工作提出了一种将传统 GAN 修改为可解释 GAN 的通用方法,使得 GAN 生成器中间层的卷积核可以学习到解耦的局部视觉概念(例如人脸的眼睛、鼻子和嘴巴等部分)。每个卷积核在生成不同图像时可以稳定地生成对应于相同视觉概念的图像区域。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了中科院计算所、上海交通大学等机构在 AAAI 2022 上发表的关于可解释生成对抗网络(GAN)的工作。该工作提出了一种将传统 GAN 修改为可解释 GAN 的通用方法,使得 GAN 生成器中间层的卷积核可以学习到解耦的局部视觉概念(例如人脸的眼睛、鼻子和嘴巴等部分)。每个卷积核在生成不同图像时可以稳定地生成对应于相同视觉概念的图像区域。可解释 GAN 使得人们可以通过操纵层中相应卷积核的特征图来修改生成图像上的特定视觉概念,为 GAN 生成图像的可控编辑方法提供了一
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 本文介绍了中科院计算所、上海交通大学等机构在 AAAI 2022 上发表的关于可解释生成对抗网络(GAN)的工作。该工作提出了一种将传统 GAN 修改为可解释 GAN 的通用方法,使得 GAN 生成器中间层的卷积核可以学习到解耦的局部视觉概念(例如人脸的眼睛、鼻子和嘴巴等部分)。每个卷积核在生成不同图像时可以稳定地生成对应于相同视觉概念的图像区域。可解释 GAN 使得人们可以通过操纵层中相应卷积核的特征图来修改生成图像上的特定视觉概念,
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造,提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架,将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测,实现SOTA性能。 一:背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展,以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时,也带来巨大的安全隐患。与之对应的,人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理,使用softmax loss[1] 监督网络在自然
以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例,这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,结构如下图所示
真实世界的人脸复原是一个盲问题,即我们不清楚降质过程, 在实际应用中,同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类:
度量学习(Metric Learning),也称距离度量学习(Distance Metric Learning,DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习,也可以认为距离学习。因为在一定条件下,相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量,既可以用余弦相似度的大小,也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 它的结构如下图所示: 1 Input Imag
我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示:
人脸视频的生成通常会利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(GAN)。
一、黑群晖的DSM7.X引导程序(RedPill项目组开发的引导)目前仍处于测试版(RedPill项目组官方源代码最后一次更新是10月上旬),虽然可以使用,但是还不够完美,截止2021年12月28日还存在以下问题无法解决:
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务,因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验,来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题,即我们不清楚降质过程, 在实际应用中,同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
在这一新研究中,科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上,就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错,这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击:
在做数字人时,需要对采集的数据进行预处理,然后才能进行模型训练, 预处理常用的操作有:去背景 音频重采样 视频裁剪 音频特征提取等等,今天我们来分享一个自动化脚本: 对原图/视频进行人脸检测并根据目标尺寸以人脸为中心进行裁剪.
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