王：另外，还有一个很有趣的例子，如果让计算机来识别两张照片是不是同一个人， 可能难度就比较大。...当今虽然人脸识别技术已经日趋成熟，但是由于光线角度不同、人所处的环境不同，或者是发型、妆容变化等，甚至一张是人年轻时的照片，另一张是中年时的照片，都会给计算机识别带来很大的麻烦。...小可：嗯，没错，看看两张照片是不是一个人，对人来说还是挺容易的。即使是年轻和年 长时的照片，我们也可以通过观察一些特征，分辨出他们是不是一个人。 Mr. 王：嗯，众包还可以应用在图片分类上。...对计算机来说，识别两张图片的颜色是不是一致、描述这两张图片里面的是不是同一件东 西或许做起来还可以，但是对于绘画风格这样的概念，是很难让计算机实现的，因为绘画风格这种东西的确很抽象，两张使用不同的色彩、...另外，很多名字相同的人，反而不是一个人，不过如果人参与识别的话，判断两条记录是不是一个人，就可以通过比较名字、在现实世界的一定范围内是不是有重名的人，或者是看看各关键字相关的记录，比如头衔、住址这样的信息进行匹配
我们有两张图片假设是两个人脸照片。那么在人工智能之前我们如果要让电脑判断这是不是同一个人，那就只能逐像素去比对，如果每个像素都一致，那么这两个照片肯定是同一个照片，人也肯定是同一个人。...但是问题来了，如果两个照片是同一个人在不同情况下拍的两张照片，之前的技术手段是没有办法判断这是不是同一个的，因为环境不一样像素肯定不一样，这就必须要让电脑变的更聪明一点，无论什么环境拍的，无论化没化妆整没整容甚至不同年龄段的都要能够判断出来这是不是同一个人...如人脸识别、猪脸识别（某东很擅长）、指纹识别、机器视觉、无人车、机器人、AlphaGO、天气预报、车牌识别、违章监控、保险收费、银行贷款等等。...而后交给他同样的事情，计算机便知道该如何处理此事，其实计算机对事情只是计算出了得到某个结果的概率（output），如两个照片是同一个人的概率是90%等等，人也基本类似。 ?
方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。...那么今天的小课堂开始，我们主要讨论以下两点： 一、人脸识别技术的简单认知 二、人脸识别的应用场景 一、人脸识别技术的简单认知 我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的，首先我们了解下人脸识别的大致流程 ?...3.人脸特征提取 以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例，因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成，对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的，也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征...就是我们先告诉人脸识别系统，我是张三，然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。...这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。 ?
在此同时,我们把他们的照片上传到一个云计算节点上，然后我们开始用一个面部识别程序来把那张照片和一个有成百上千张照片的数据库相比较对照。这些照片都是我们从脸书上下载下来的。...基本上，我们可以从一张匿名的面孔开始，线下或线上，然后我们可以用脸部识别技术找到那个人。 ? 这多亏了社交媒体的数据。但是几年前，我们做了些其他事情。...如果你把这两个研究相结合，问题就来了，你可不可以从一张面孔出发，然后通过面部识别找到这个人和有关此人的各种公共信息，从这些公共信息里，可以推断出未公开的信息，即那些关于此人更敏感的信息呢？...我可以做什么 现在的问题是，我们当下的保护个人信息不被滥用的政策法规还十分薄弱。其中的一个法规是透明性，要告诉人们你将怎样使用这些数据。理论上，这是非常好的事情。这是必要的，但是却不完善。...当有人对你说，“大家不用关心隐私，”想想是不是因为事情已经被扭曲到他们不能再关心个人隐私了，然后我们才意识到一切已被人操纵,已经逐渐侵入到自我保护的整个过程中。
TA 们是怎样「变性」的 现在问题来了： FaceApp，是怎样让这些明星大佬们 “轻松女装” 的？ 要改变照片上人物的性别，自然就要对人物的眉眼、口鼻、须发做手脚。...既然整个人物都能从 0 开始画，那改改外貌轮廓当然也不在话下。 比如 2017 年韩国高丽大学和 Clova AI 公司研究出的 StarGAN，就可以改变照片上人物的性别。...就像五角星的中间可以连接五个角一样，处在中间位置的生成器，可以连接多个域，画出同一个人物喜怒哀乐、是男是女、金发黑发等不同情况的图片。 ?...是不是和 FaceApp 的效果几乎一模一样？ 而且，StarGAN v2 比 FaceApp 还多了一个功能： 变动物。 注意这只小猫咪的表情： ?...也就是说，FaceApp 的 AI 竟然将他识别成了女性。嗯？Excuse me？ Face App：好清秀的姑娘呀～ 算了，那就「变」成男性试试。 然后，效果是这样的。变黑了，还留了胡子…… ?
我们现在有个原则：如果同一个人，我们希望表示之间的距离要尽量的近，如果是不同的人，我们希望表示的距离尽量的远，这就是我们去评价一个深度学习出来的一个表示好坏。...前者主要是比较两张人脸识别是不是同一个人，它的原理是我们去计算两张人脸表示的距离，如果这个距离小于一个域值，我们就会认为这个是同一个人，如果是大于某一域值，我们就认为它不是同一个人，在不同的误识率下，我们会提供不同的域值...第二个 1：N 的应用，主要应用场景是安防，也就是说我们提供一张人脸照片，在数据库里面去查找已知，最相似的这样一个人脸是 1：7 的应用，FaceID 主要应用的技术场景是 1：1。...当我们通过 OCR 去识别出来用户姓名、身份证号，并通过活体检测之后，我们会从公安部的权威数据库里面去获得一张权威照片，会跟用户视频采集到的一张高质量照片进行比对，会返回给用户是不是一致，当然我们不会去直接告诉用户是不是一致...，所以这两张照片，我发现他们的这个近似度是 75，我们会说在万分之一的误识率下是同一个人，但是在十万分之一这种误识率下可能他们不是同一个人。
用机器学习合成人像照片，使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。...但是，同其合成人像的机器一样，这里面存在的一个问题便是在合成过程中，机器可能会丧失掉图片原有的识别资料（id）。 不过俗话说得好，只要思想不滑坡，方法总比困难多。...它的解决办法是：看这个照片的识别资料是不是唯一的，如果不是的话照片则会被拒绝输出。 实验证明，这个方法相当有效。...而且这些照片之前从未用来训练机器。 然后他们用OpenFace软件程序来检测训练前后的两张照片是否为同一个人。 测试结果为，有80%经训练的照片都被认为和原照片是同一个人。...作为对比，用其他方法加工照片，平均测试结果只有50%。 不过，可能还有一个更能考验该研究准确性的方法。研究人员可以把合成的年轻照片和此人在该年龄阶段的真实照片相对比。
相比于市场上现有的语音助手，三星Bixby语音功能到底有着怎样的特点和优势，它又是从哪些地方革新了人机交互体验？在我们随后进行的产品测试中，将为大家一一道来。...看起来是不是极具画面感，是不是超级爽？ Bixby有哪些优势 为什么说她是最聪明的？...强大的自然语言理解能力，可以听懂你的每一句话 我们都知道，对同一件事情、同一个指令，每个人的表达方式都不尽相同。...； 如果你看到了一瓶红酒却不知道档次怎么样，甚至叫不上来名字，你可以在朋友将要嘲笑你之前同样命令Bixby“打开Bixby视觉”，只需一张照片，所有信息立马到位，是不是很挣面子？...如果你在国外，看到一段非常重要的文字（如旅游须知、景点介绍、产品介绍等），强大的“Bixby视觉”会智能识别出图片中的文字，并自动翻译成中文，是不是很贴心？妈妈再也不用担心我不懂外文了！
那我们就要反问，ReID 是一个深度认知问题，是不是用这种逻辑去解决就应该能够迎刃而解？准备了很多数据，ReID 是不是就可以解决？根据我个人的经验回答一下：“在 ReID 中，也行！...第二组图在第 9 张图片模型判断错了，不是同一个人。...从这个公式可以看到，这个检索图在底库中所有的图片都会去计算 mAP，所以最好的情况是这个人在底库中所有的图片都排在前面，没有任何其他人的照片插到他前面来，就相当于同一个人所有的照片距离都是最近的，这种情况最好...它的设计思路是左图下面有三个点，目的是从数据里面选择三个图片，这三个图片由两个人构成，其中两张图片是同一个人，另外一张图片不是同一个人，当这个网络在没有训练的时候，我们假设这同一个人的两张照片距离要大于这个人跟不是同一个人两张图片的距离...但是整个人体的照片比较容易获得，比如家里有一个小的机器人，它能够看到主人的照片，无论是上半年还是下半年，ReID 可以基于背影或者局部服饰去识别。
虽然火出天际，但没有几个人明白怎样才算个AI公司。牛津大学的人工智能教授迈克尔·伍尔德里奇(Michael Wooldridge)特意提醒了下，AI并不只是一种技术、而是一系列的技术。...人们指望人工智能能解决这个问题，猪脸识别，就能说它能分辨出猪和猪的不同，认出死掉的猪是不是就是投保的猪。 可这些技术纵然有万般好，却只能在数字的世界里发挥作用。...而保险公司只是一个小切口，从中能看到现实世界被传输到数字世界，会是怎样开始的、需要做些什么。只要是有人、有具体的行为、有关系，就会不断地产生各种票据、图片、声音资料。...仅仅每年几亿张的照片，如果由人来把它们扫描、录入电脑，需要多久？听起来就是个不可能的任务。 机器不会疲劳、效率也可能比人高，比如输入一张照片，人可能需要花上几分钟，机器可能只要花上一秒钟。...这么一说，是不是就高级多了？ 可合合信息只想做个搬运工吗？可能并不是。
多人合照：大合照，能抠出几个人？ 主角非人类：如果照片主角不是人，是我家主子会怎样？ 四大考点分别对应四道题目，每道题目是六个抠图应用抠同一张图，比对用时、操作和效果。 第一题：到底能不能抠头发丝？...17个人每个人基本都被分开了，可以进行单独编辑。阴影和牛仔裤交错的下半部分也做了区分，可以说令人惊喜。美中不足的是，电脑显示屏没有抹掉。 PPT ?...PhotoShop PS有一个好处，它自动的识别了所有类型的主角，不管是不是人，都公平对待。但是，佩奇的耳朵呢？怎么丢了一只？ 稿定抠图 抠是抠出来了，就是无法精准的识别什么是佩奇的一部分。...，当你一眼望到那张霉霉的照片，是不是最先注意到的是照片里有个人→金发红唇→应该是美女，随后才注意到了绿色的背景和其中模糊的绿叶？ ? △ AI觉得你是这么理解的 好巧，AI和你想的一样。...但是，语义分割只能识别这个像素属于树，却没有办法判断一个像素块的位置到底是属于哪棵树。想要要AI识别出个体，就得派实例分割上场了。
主要考量两张人脸照片为同一个人时，系统判断成功并予以通过的概率，越大越好； 错误接受率，也叫误识率。主要考量两张人脸照片不是同一个人时，系统错误的判断为同一人的概率，越小越好。...8、很多成果在 LFW 人脸数据集上的准确率都停留在 99.5% 左右，是不是很难再有突破了？...答：为了将两张照片映射到同一特征空间中进行比较，在异构深度神经网络基础上，我们提出了双层异构深度神经网络模型。...我们应该将证件照送到深度神经网络的一层，现场照送到深度神经网络的另一层，两张照片通过两层不同的网相互交换信息（年龄差距、角度差距、光照影响等），逐渐的去掉这些对人脸识别不利的因素，将两张人脸照片映射到同一个可比的空间再进行比较...举个例子，要比较山东的苹果和川西的苹果哪个好吃，最好把它们都运到同一个地方，由同一个人来品尝，给出最佳答案。
如果让机器人给你提供治疗感觉会怎样？情感智能机器可能不会看起来那么遥远。 在过去的几十年中，人工智能（AI）在读取人类情绪反应方面表现的越来越好。但是读取并不意味着理解。...除其他功能外，现在的人工智能可以识别面孔，将面部草图转换成照片，可识别语音并播放。 最近，研究人员开发了一种人工智能，能够通过查看面部特征来判断一个人是否为罪犯。...系统使用中文ID照片数据库进行评估，结果令人瞠目结舌。 人工智能仅在6%左右的案例中错误地将无辜者归类为罪犯，而且它能够成功地识别大约83%的罪犯。该结果达到了惊人的90%左右的准确率。...该系统基于称为“深度学习”的方法，其在诸如面部识别等感知任务中曾经都十分成功。 在研究中，结合“面部旋转模型”的深度学习能使人工智能验证出两张面部照片是否为同一人，即使照片之间的亮度或角度有所改变。...你能根据人工智能的犯罪分类划分将一个人定为有罪吗？显然不能。
吴恩达在比赛中也提到：“今天，我们基于强大的数据分析，很容易识别两张近期的照片。但是对于识别整容、化浓妆或者有十几年跨度的照片，我们并没有大量的数据可以分析。...在这个特征空间里，跨年龄的同一个人的两张人脸的距离会比不同人的相似年龄的两张人脸的距离要小。 针对第二点，考虑到跨年龄人脸的稀缺性。...同时，比赛现场有实时照片传输、现场摄影机捕捉人脸图像晃动、灯光干扰等因素都会影响人工智能的识别准确率。...具体来说，之前市场上的系统是1比1的，比如说银行的应用里面，你要提交身份证和人脸的信息，系统会拿身份证照片比对一下是不是同一个人，一张比一张，一比一的比对，市场上基本是这个系统。...在《最强大脑》上炫完技术后，百度的人工智能会在2017年迎来怎样的发展？还有待观察。
如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类...1：1就是判断两张照片是否为同一个人，通常应用在人证匹配上，例如身份证与实时抓拍照是否为同一个人，常见于各种营业厅以及后面介绍的1:N场景中的注册环节。...除非输入的两张照片其实是同一个文件，否则任何两张照片之间都有一个相似度，设定好相似度阈值后唯有两张照片的相似度超过阈值，才认为是同一个人。...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。...如果x本身含有的数据太少，即图片非常不清晰，例如28*28像素的照片，那么谁也无法准确的分辨出是哪个人。
CTTP)发起了一个人脸识别技术(Face Recognition Technology 简称FERET)工程，它包括了一个通用人脸库以及通用测试标准。...到1997年，它已经包含了1000多人的10000多张照片，每个人包括了不同表情，光照，姿态和年龄的照片。...7.CMU PIE人脸库 数据集链接：http://m6z.cn/5vPwfO CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和...4种表情下的照片，现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。...在这个数据集下，算法需要判断两段视频里面是不是同一个人。有不少在照片上有效的方法，在视频上未必有效/高效。
他们抽取 A 照片的风格特征（一般都是一张名画），然后将这种特征应用到 B 照片的内容上，从而生成了全新的照片 C。 问题2：怎样分隔一张照片的风格和内容？ 使用卷积神经网络（CNN）。...简单说，CNN 是通过学习构建在先前图层上的各个过滤器层来识别对象的。例如，第一层通常用来学习识别简单的图案，例如物体的边缘和棱角。中间层可能用来识别更复杂的图案，例如人物的眼镜、汽车的轮胎等。...问题3：怎样将风格和内容融合在一起？ 这一步很有意思。由于两张照片的风格大不相同，因此它们的样式层中激活的过滤器也就不同，通过分析两个样式层中的过滤器，就能获得两张照片的样式之间的差别。...不知道是不是和循环次数有关，下面我们试着增加循环次数。...虽然试验结果显示 L-BFGS 算法的收敛速度最快，效果最好，但按照个人习惯，他用 Adam 算法的情况反而更多。另外，究竟哪种算法效果最好，也不能一概而论，还是要根据数据类型和项目要求灵活选择。
By 超神经 场景描述：将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片，是一种怎样的体验？杜克大学提出的 AI 算法，不仅可以「去掉马赛克」，还能精细到每一道皱纹、每一根头发。你要试试吗？...在知乎上搜索「低分辨率」、「渣画质」，会看到一大片诸如「如何补救清晰度低的照片」、「如何拯救渣画质」之类的问题。 那么，将渣到马赛克级别的画面秒变高清，是一种怎样的体验？...原始 LR 图片（上），PULSE 输出的 HR 图片（中） HR 图片对应的 LR 图（下） 团队使用了生成对抗网络（简称 GAN ），它包括对同一张照片数据集进行训练的两个神经网络，即生成器与鉴别器...研究人员要求 40 个人对通过 PULSE 和其他五种缩放方法生成的 1440 张图像进行 1 到 5 的评分，而 PULSE 的效果最佳，得分几乎与真实的高质量照片一样高。 ?...与其它方法对比，PULSE 将细节处理得更为逼真 不过，该系统还不能用于识别身份，研究人员表示：「它无法将安全摄像头拍摄的失焦、不能识别的照片，变成真人的清晰图像。
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。一个简单的假设：拿着一张照片能不能骗过摄像头?...现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，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，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...：与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此区分照片与真实人脸。...1.人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。
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