通用型人脸识别算法确实达到了较高的水平,但它无法满足所有场景的需求。接下来,行业还需要努力将算法与场景深度结合,打造场景化的AI。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
2020年,基于福州市“e 福州”平台架构及资源基础,福州市建立起城市级人脸识别公共服务平台,在此平台上建设“地铁刷脸通行”应用场景,及其他五个拓展试点应用场景(校园刷脸点名、医院刷脸取号、图书馆刷脸借书、政务服务刷脸取号、园区企业刷脸考勤),并将逐步拓展至生活服务、社区管理、城市管理等其他人脸识别应用。
导读:在本文中,我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉,是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛,例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等;之所以陌生,是因为我们可能并不了解人脸识别的原理,不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时,其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前,常用的生物识别技术主要包括:人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
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。
长久以来,人们喜欢将凌驾于人类现有科技之上的称之为黑科技。但通常这些黑科技在科幻电影中时常出现,并让人们惊讶电影的创意以及别出心裁。不过现在从今年的乌镇峰会来看,那些黑科技离我们的生活真的没有那么远,
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
AI科技评论按:近日,《最强大脑》第四季落下帷幕,凭借在人脸识别和图像检索方面的出色表现,百度人工智能机器人小度荣获“脑王” 称号。4月11日,百度以此为主题在北京举办了“第五届百度技术开放日”的活动。百度研究院院长、深度学习技术及应用国家工程实验室主任林元庆做了“最强大脑背后的技术”主题演讲,详细解释了小度在“脑王”对决中的台前幕后,涉及图像检索、声纹识别、人脸识别等方向。 随后林元庆还介绍了百度将在人工智能方面着重发力的方向及下一步的计划,AI科技评论总结如下: 将图像识别技术做到极致 完善声纹
【新智元导读】计算机视觉领域的创业创新正呈现蓬勃发展之势。基于与高校实验室紧密的合作,商汤走出了一条自主研究核心算法的道路,连续在ImageNet等国际大赛上刷新图像识别准确率新高。他们打造了1207层神经网络,提出被认为是行业标准方案的106个标注点人脸识别。人脸识别准度到达99%后,技术上还有哪些难点?如何看待深度学习的“深度”问题?商业模式和落地方向上,商汤有哪些不一样?新智元专访商汤科技CEO徐立,为你解开疑惑。 人工智能领域的创业浪潮中,计算机视觉技术(CV)可以说是一个较为火热的方向,呈遍地开花
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。
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。
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时,我们也要教会计算机“看”,也就是图像识别,以识别一朵花为例,用户将图片上传后,计算机将它转化成“0101”的数字流,然后输入深度神经网络,经过层层分析、层层抽象,对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对,才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
想必最近大家的朋友圈被一则“@微信官方”给头像戴帽子的事件刷屏了。很多人以为只要发一条带“@微信官方”字眼的朋友圈,头像就会自动带上帽子,后来这被证实是一场闹剧,哇哈哈哈。 但花叔在这里告诉大家,其
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
编辑导语 智齿客服牵手游戏直播平台战旗TV,智能解决90%以上咨询问题;象尚发布人脸识别U盘,采用软硬结合双加密;华为携手电信发布天翼云3.0,专注服务大中型企业;网易易盾升级新版本,打造极速智能反垃
作者 | 鸽子,Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁,不是进出考勤,而是替代你的身份证! 这两天,营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏: 12月25日,由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议,并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊,这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源:广州日报 据悉,微信身份证“网证”仍在广东省试点试行,预计2018年1月再推向全国。 (营长说说:以后
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告,预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元,2024年将增长至79亿美元,复合年增长率为16.6%。
【新智元导读】 多伦多大学的一项研究发现人脸能够泄露我们的经济地位,这是因为与生活经历相联系的表情会在脸上留下印记。研究者称:平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经济状况的因素,并且可以影响人际关系和职场的成功。这一研究表明,表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码),这对于揭示人脑识别人脸的原理是一个较大推动。 细微的脸部线索也能让其他人根据第一印象来判断你是富有还是贫穷。 一项新的研究发现,平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经
众所周知,dlib是人脸识别的利器,被广泛应用于行为检测、安防工程、表情分析等,甚至还有学术界的前沿老师将这一技术用于上课点名,这一异想天开的想法又很快在工业界开枝散叶,落地生花,因为,越来越多的公司开始用大门口的摄像仪+内置的人脸识别算法实现员工的上下班打卡了!这样相比之下,以前的指纹信息真的是太单薄了,人脸识别的检测效果,是像素级的,更是毛孔级的!
当前,全国两会正在进行时,最高人民法院办公厅主任郭竞坤就最高人民法院工作报告和最高人民检察院工作报告中提到的人脸识别技术被滥用等内容进行了解读。
转自舒林笑笑生 作者:神奇的战士 在这篇文章中,作者通过调用人脸识别 API 做了一个Python 抖音机器人 Douyin-Bot,能够高效、直接地在抖音上找到漂亮小姐姐。 最近沉迷于抖音无法自拔
8月底,2019年中国国际智能产业博览会在山城重庆闭幕。与往年一样,今年的智博会依旧汇集了多领域最新的技术和各大前沿公司的加盟。在今年智博会上,智能制造、智能技术与产品、智能化应用、智慧生活等六个展区,充分展示人工智能、大数据应用、云计算、5G、区块链等为核心的前沿技术与产品。
1、传统的方式:通过特征匹配(如边缘检测等算法),提取出图像中的目标。这样的话,只是提取出了目标,并不知道目标是什么,因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。如人脸检测,是个人脸都给框出来。
其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 北京一个150平米的厂房里,一群装有摄像头和AI算法、可自主行动的机器人正在7*24小时不间断地运作。 他们只有一个目的:“攻击”人类的智能手机。 事实上,这并非AGI意识觉醒,也不是最新破获的机器人大规模攻击事件。 而是量子位最新探访到的一家高自动化的生物识别安全实验室——蚂蚁安全天玑实验室。 在这里,日夜劳作的007机器人们 ,正在给数不清手机用户的身份信息安全保驾护航。 如果不是走进天玑实验室,我们永远不知道一台手机上市前要经受多么严苛的“考验”
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 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
人脸领域的技术一直是热门研究话题,随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟,各厂家集成能力的提升,人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
最近,我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验,这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。
苹果新品发布会,也是一年一度的段子手吐槽大会,iPhoneX发布后网上所流传的段子,几乎都与FaceID有关,这说明这个新功能最受大众关注。从官方演示和外媒评测来看,FaceID比指纹识别更加安全、便
继中国高校试水人脸识别进教室后,美国高校也“享受”到了类似的待遇,甚至还加入了姿势、动作识别。
随着科技的不断发展,人工智能(AI)技术正在各个领域迅速应用和推广。其中,智慧园区是一个重要的应用场景,它通过AI技术的支持,实现了园区的智能化管理和高效运营。
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。
场景描述:近日,朝鲜媒体《统一的回声》发布刊文,介绍了新开发的自研智能蓝天手机。文章中称,该款手机处理速度快,支持人脸识别和指纹解锁等功能。据朝鲜媒体早前报道,该智能手机的人脸识别功能,是由朝鲜的顶级学府金日成综合大学开发而来的。那么这项技术究竟是什么水准?此外,朝鲜国内的 AI 发展又是怎样一个局面?
2016年是人工智能发展的第60周年,人工智能已经走了很长一段路,随着AlphaGo的辉煌战绩的出现,又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路,才能让我们踩着历史的积淀,顺应发展的大潮,去探索未来。
“人脸识别”作为人工智能的应用之一,近些年随着技术发展,已逐步渗透到日常生活的方方面面。
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。
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
靠脸吃饭不是梦,从此脸就是你的通行证。在2018年8月支付宝宣布商业化,12月推出刷脸设备“蜻蜓”后,2019年微信推出设备“青蛙”,刷脸支付自此正式扬帆起航。
这是人脸识别系列的第5篇文章,前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到,这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下:http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
中兴智能视觉大数据报道:说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵,“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像,在数据库内进行比对,达到一定的相似度,会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊?在中兴视觉大数据看来用例子进行说明,大家可能更清楚点,在近些年的时候,其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
你是否遇到过这种情况?——外出与小孩散步,TA发现一朵很漂亮的花,跑过来问你是什么,但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花,即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花,不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种,会不会很期待? 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利,普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统(Smart Flower
随着AI时代的移动技术革新大会开幕邻近,越来越多的行业人士对本届大会即将分享的行业干货保持着高度关注,本期主办方采访到了【基于AI的开发实践专场】演讲嘉宾杨帆先生(商汤科技联合创始人、副总裁,EGO 北京分会会员),就AI场景的价值体现与落地进行深度剖析。 以下内容是对杨帆先生的部分采访整理。 “AI更大的价值在于跟不同的行业结合” 杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年,在微软任职期间,他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作,包括人脸识别、图像物体识别、人像三维重建等;杨帆认为,AI技术并
Robert Lorenz(德国籍),澎思科技资深算法研究员,德国柏林洪堡大学数学系博士,致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发,尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发,负责数个子研究课题的攻坚工作。
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