相关内容
深入浅出人脸识别技术
所以，单纯的评价某个人脸识别算法的准确率没有意义，我们最需要弄清楚的是误识别率小于某个值时（例如0.1%）的通过率。 不管1:1还是1:n，其底层技术是相同的，只是难度不同而已。 取出人脸特征值是最难的，那么深度学习是如何取特征值的？ 假定我们给出的人脸照片是100*100像素大小，由于每个像素有rgb三个通道...
人脸识别中的活体检测算法综述
至此，face anti-spoofing 的简单survey已完毕~毫无疑问，对于学术界，后续方向应该是用dl学习更精细的 人脸3d特征 和人脸微变化微动作(motion spoofing noise?) 表征； 而也可探索活体检测与人脸检测及人脸识别之间更紧密的关系。 对于工业界，可直接在人脸检测时候预判是否活体； 更可借助近红外，结构光tof等硬件...
苹果高管不屑：安卓手机的人脸识别技术很糟糕
这位苹果高管谈到了iphone x和人脸识别，以及增强现实技术和智能家居技术等话题。 关于iphone x上的人脸识别，席勒解释说，相比安卓系统，苹果的最大的优势就是整个ios系统的集成。 他指出，要替换home键时，苹果还需要弄清楚很多事情，这包括siri、苹果支付（apple pay）和指纹识别（touch id）功能。 不过席勒相信...
吴恩达深度学习中文版笔记：人脸识别和神经风格转换
下一个视频中，我们将开始讨论如何构造人脸验证系统，人脸验证之所以难，原因之一在于要解决“一次学”（one-shot learning problem）问题。 让我们看下一个视频，什么是一次学习问题。 one-shot学习人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题，这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片...
人脸识别进入“超级独角兽时代”：旷视、商汤、依图等共论计算机视觉
iphone x推动人脸识别公众认知，计算机视觉创业会更有前途沈向洋：iphone x发布让公众都知道了人脸识别，这给各位的公司带来了怎样的机会？ 徐立：我们正好和iphone团队有比较好的交流，他们做完人脸识别之后得出的结论是，特别艰苦，艰苦在哪里呢？ 一是数据，二是各种corner case，这就是研究与工业最大的不同...
AI人脸应用
这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别api，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：后台定义接口调用函数，返回前端渲染需要的数据格式，以及构造汉化字典。 通过小程序提供的云函数编写后台逻辑，调用接口放在云函数处理即可。 前端开发根据自己的审美或者请人设计，想自己弄得可以参考...
AI情感识别：人脸未必是准确的情感信号
但是在最近几个月中，科学家们对使用面部来读取情绪提出了很大的疑问。? 问题不是在于像amazon rekognition这样的技术无法读取人脸的细节。 而是人脸表情...插图：eva redamonti 今年八月，亚马逊宣布已提高其面部识别软件的“情感检测准确性”。 他们解释说，该技术不仅可以更好地检测出七个情绪（快乐，悲伤...
浅谈动作识别TSN, TRN, ECO
人脸识别算法演化史【获取码】sigai0420. 基于深度学习的目标检测算法综述 【获取码】sigai0424. 卷积神经网络为什么能够称霸计算机视觉领域？ 【获取码】sigai0426. 用一张图理解svm的脉络【获取码】sigai0428. 人脸检测算法综述【获取码】sigai0503. 理解神经网络的激活函数 【获取码】sigai2018. 5.5. 深度卷积...
写一只具有识别能力的图片爬虫
pypi.python.orgpypipillow opencv的官网http:opencv.org至于opencv，在做人脸识别的时候会用到，但本文不会涉及到，在本专栏的后续中会谈及opencv的人脸识别和基于此的python图片爬虫，有兴趣的朋友可以关注本专栏。 相关背景要识别两张相似图像，我们从感性上来谈是怎么样的一个过程？ 首先我们会区分这两张相片的...
Recorder︱一些图像识别初创公司产品及API搜集ing...
可参考：从人脸识别到机器翻译：52个有用的机器学习和预测api 一、微软认知服务api? 1、年龄、性别检测? 2、物体分类、识别? 3、识别名人全新的名人识别模块可以识别20万来自全球各地涉及商界、政界、体育界以及娱乐界的名人。 4、读取图片中的文字光学字符识别（ocr）可检测图片中的文字信息，并将提取出来的文字...
从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社
在所有这些 ai 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。 目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 ai 开发者而言，利用 tensorflow 自己亲手搭建一个图像识别模块...
T2F：所述即所见，使用深度学习，文本一键生成人脸
我偶然发现了大量的数据集要么仅仅只有人脸，要么是人脸和 id（用于识别），要么是含有其他信息的人脸数据，比如眼睛颜色：蓝，脸型：椭圆，头发：金色...github.comakanimaxt2f 简介阅读小说时，我经常好奇小说中描述的角色在现实中会是怎样的。 从整体想象任务角色是可行的，但要将描述变为更为深刻的细节是...
AI情绪识别技术背后：一场悄然来袭的“暴政”
大数据文摘出品编译：travis、狗小白、雪清、顾晨波、陈同学、钱天培从天猫精灵、监控探头，到自动驾驶汽车，情绪检测技术正变得无处不在。 语音助手检测着我们的音调和音色，以便更好地理解命令。 公共空间遍布了跟踪识别人脸的摄像头，据称可以在犯罪分子犯罪之前锁定他们。 在未来，自动驾驶汽车将能够发现驾驶员...
云从科技温浩：不能为了AI而做AI，应该形成感知、认知和决策闭环
人工智能是头雁，人工智能解决的是问题的本身，怎样让能力提高，怎么去解决问题，让它引领技术发展是我们当前需要思考的主要问题。 当前，在技术落地方面，除了语音识别，人脸识别是应用最广的技术，很多人脸识别技术已经成为了人机交互的视觉入口。 其实，在语音识别中，京东、小米都有很大的投入，但在视觉上却没有...
-机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题 SIGAI飞跃计划答疑精华问题汇总
人脸识别算法演化史 sigai 2018. 4.20. 基于深度学习的目标检测算法综述 sigai 2018. 4.24. 卷积神经网络为什么能够称霸计算机视觉领域？ sigai 2018. 4...怎样成为一名优秀的算法工程师sigai0711. 理解计算：从根号2到alphago——第三季 神经网络的数学模型sigai0716【技术短文】人脸检测算法之s3fd 基于深度负...
Hinton：人类就是机器，绝妙的机器
我们所用的手机从翻盖打电话发展到带有人脸识别功能的iphone x，用了不到10年。 很多著名科学家担心这项技术发展太快，已经超出了我们的控制能力...识别是ai的核心，也是成功诊疗的核心。 hinton说：“最终，ai工程师会弄清楚如何训练你的免疫系统去消灭癌细胞”。 矢量研究所的首个项目，就是用神经网络...
【大咖说】工业大数据与工业4.0时代的价值创造
smart processing (智能分析)：从高维的数据中提取有用的特征，比如人脸识别中的三角定位法就是对面部特征点相对位置的计算，这样能够过滤掉原始数据中不...因此在做数据采集事前应该首先弄清楚数据采集的目的，比如设计一个服务产品为客户创造价值，或是使生产更加透明为企业节省成本，这个目的应该被确认成为一...
干货 | 机器学习没有你想的那么复杂
这还可以用于简单的人脸识别和检测算法，正如facebook上使用的那样。? 分析健康数据想象一下，mark每天都在他家附近的公园里散步，但突然有一天他摔倒了...深度学习是机器学习的一个子集，它使用称为神经网络的特定算法，该算法是以人脑为模型的。 监督学习具有输入和输出，其目的是弄清楚如何从输入到输出...
人工智能任务的分类 （智力发展简单梳理）
虽然，现行的技术会互相包装api进行重用，但是远远不够，因为重用关系可能比被重用的基础组件的关系还要多，所以单纯将人脸识别包装成一个接口虽然可以满足人的识别但是很难防伪造，因为他不能将全部观察的细节暴露出来，对这些细节的利用又需要用的许多其他的组件，比如运动检测、真实性检测（保证不是画的）、其他...
清华魏少军：大部分AI芯片创业者将成为这场变革中的先烈
无论是人脸识别、语音识别、机器翻译、监控、交通规划、无人驾驶、智能陪伴、能源、舆情监控、智慧农业、智慧生产等等，ai 似乎涵盖了我们生产生活的方方...要改变冯诺依曼体系结构不是闹着玩的事情，有人说，“我已经改变了这个模式，我做出了非冯计算结构”，我基本会跟他说，“你没弄明白什么叫非冯结构”...
