雷锋网按:本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理,本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题,作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后,我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术,我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界? 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间,机器学习、深度学习的概念非常火,尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事,引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念,比较容易混淆,以至于很多媒体在写报道时
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展,已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子,为该技术骄傲自豪。在丰
首先祝大家七夕情人节愉快,能和喜欢的人度过浪漫的一天,也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣,一起度过一年一次的中国情人节,若还处于单身的同学,希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他(她)!
近年来,人工智能的发展速度十分惊人,在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛,并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率,已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
近日,知名开源社区Github上有个名为DSFD(Dual Shot Face Detector)的算法引起了业内关注,它正是来自于腾讯优图。目前,该算法已经被计算机视觉顶级会议CVPR 2019接收,并且在2018年10月刷新了两个权威的人脸检测数据集WIDER FACE和FDDB上的新纪录。
随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头,通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物,让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是,提起现实中的安防,却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说:“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板,而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日,腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
如今,人脸识别已经进入我们生活中的方方面面:拿起手机扫脸付账、完成考勤、入住酒店等,极大地便利了我们的生活。
5月20日,根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示,来自中国的人工智能公司阅面科技(ReadSense)在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
编辑:闻菲 【新智元导读】日前,腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一,刷新了行业纪录。研究人员表示,通过有针对的优化,这些模型都可以投入实用,并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息,是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响,真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
本文第一部分介绍在WIDER FACE全部测试中斩获第一的人脸检测算法Face R-FCN,第二部分介绍在MegaFace Challenge 2所有测试斩获第一的人脸识别算法Face CNN,第三部分介绍这些人脸技术的应用方向与前景。 腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录,展现其在计算机视觉领域中,特别是人脸技术上的强劲实力。 研究上,目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术
1. 训练数据集的制作可以无限大,但是要考虑硬件的处理速度,我的笔记本就很慢;
人脸检测是指通过计算机视觉技术,从图像中识别、检测出人脸,并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术,是计算机视觉领域的关键技术,可用于实现自动识别和跟踪人脸。
机器之心报道 参与:吴欣 据机器之心消息,腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录。此外,腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息,人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份,两者密切相关,前者是后者的前提和基础。在研究上,由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响,真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征,并将其分类为有用的类别,例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息,可以帮助我们轻松找到目标人物,比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。
声明:文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性,仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3,并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace,代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows (Linux 没测过,理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常,后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制,已使用正则
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入,讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型,能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学,就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话,对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」,而且其面部用表情包替换了。
AI 科技评论按:近年来,卷积神经网络在人脸检测中取得了很大的成功,然而这些方法在处理人脸中多变的尺度,姿态,遮挡,表情,光照等问题时依然比较困难。为此,腾讯优图推出名为 DSFD (中文名为双分支人脸检测器)的全新算法,该算法在著名人脸检测数据集上取得喜人结果,如今腾讯优图决定将之进行开源。
2019年7月22日,科创板历史性开闸敲钟,25家中国公司集体IPO上市,其中就有一家低调的AI公司。
更多的时候,它是方便了我们的生活,足不出户,就可以实现各种 APP 的实名认证,信息审核。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势? 10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper,但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是,一个小姐姐分享给我了这篇论文,阅读了一下,确实比较经典,很全面。在这里,将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开,分享给大家。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位胖友,你听说过“镜头恐惧”吗? 包括但不限于,总是尽力躲避镜头,即使拍照也往往表情尴尬,笑不出来。 那感觉,就是人家拍照是回眸一笑百媚生: 我一上相就是“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”灵魂三连。 现在各种算法技术这么发达,就不能我往镜头前一站,相机自动帮我微笑到位吗??? 真别说,本老镜头恐惧症患者仔细查了查,发现这事儿还挺靠谱。 比如前面这张阮玲玉露齿而笑的照片,原片其实长这样: 嘴角这么一扬,老照片里的清冷美女,是不是就多了一些鲜活
人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中,近期我们也发布了基于AI智能视频云存储/安防监控视频AI智能分析平台的众多新功能,该平台内置多种AI算法,可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍,支持人脸检测、安全帽佩戴检测、人体检测、区域入侵检测、车辆结构化数据等。
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计,可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
随着科技的飞速发展和信息化社会的到来,智慧校园已经成为教育领域的一种新型发展模式。智慧校园的需求和发展趋势日益显现,其建设已成为当今教育信息化发展的重要方向。
视频集中存储EasyCVR安防监控视频汇聚平台基于云边端智能协同架构,具有强大的数据接入、处理及分发能力,平台可支持多协议接入,包括市场主流标准协议与厂家私有协议及SDK,如:国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康Ehome、海康SDK、宇视SDK等。
随着人工智能的高速发展,基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域,通过对人脸图像或视频进行分析和比对,实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤,它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
昨天,这家专注于AI安防的公司宣布,完成1.5亿人民币的A轮融资,领投方为360和富士康等产业基金。
视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等,AI智能分析技术无处不在。在某些场景中,重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例,来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别(Face Recognition)基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
在2018世界移动大会6月27日会议中,IFAA联盟(互联网金融身份认证联盟)理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。
为人脸登录提供人脸注册集合,基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法,判断用户为真人,保障业务环节中的用户真实性判断。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域,具有丰富的应用场景和商业化价值,全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
随着人工智能技术的发展,其技术在各行各业也有了广泛的应用,比如人脸识别就是其中一种比较成熟、而且比较广泛的应用。
随着边缘侧与终端侧业务的规模化落地部署,很多新的业务场景已经逐渐不满足于中心化的云端计算模式。尤其是在AI人工智能技术进一步落地应用的趋势下,基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式,在满足用户对视频服务的智能识别需求上,让算力资源得到最优化分配、调度和利用,已经成为当前行业与技术发展的新趋势。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术,对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤:
在世界最权威的人脸检测公开评测集WIDER FACE最新公布的评测结果中,滴滴AI Labs团队联合北京邮电大学PRIS团队提出的人脸检测DFS算法,在WIDER FACE的Easy、Medium和Hard三个评测子集的六项评估结果中, 超过了国内外众多科技公司和高校院所,取得了五项第一、一项第二。
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。
越来越多的手机市场用户,会在意APP的大小。当然,IoT领域用户也不例外。在低功耗的浪潮下,芯片越来越倾向于片上SRAM与Flash的结构。Tengine-Lite二进制文件库(包括.a静态库与.so的动态库)大小急剧减小,以.so动态库为例,Tengine-Lite库文件大小相较Tengine,减小非常显著。
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法,并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
视频大数据的发展趋势是多样化和个性化的。随着科技的不断进步,人们对于视频内容的需求也在不断变化。从传统的电视节目到现在的短视频、直播、VR等多种形式,视频内容已经不再是单一的娱乐方式,更是涉及到教育、医疗、商业等各个领域。
Shape Detection API 的发布已经有一些时日,其主要的提供的能力是给予前端直接可用的特征检测的接口(包括条形码、人脸、文本检测)。本文将简单的对其进行介绍,对前端进行人脸检测进行普适性的讲解。(本文不讲算法~望轻拍)
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