人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
本文来自旷视研究院，作者：闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载，请联系旷视研究院。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：
二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中，机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中，这也被表述为开集识别，其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合，对各种开放测试数据的泛化能力很差，这些异常值不太
这篇文章有4篇论文速递，都是人脸方向，包括人脸识别、人脸表情识别、人脸情绪分类和人脸属性预测。其中一篇是CVPR 2018 workshop。
3D人脸识别的市场正在逐渐打开，相较于当前的2D识别，这种主动式，不易受光线影响的识别方式，也涌入了不少新入局者。
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
9月8日-14日，备受瞩目的2018欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开， ECCV两年举办一次，与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
本文首发于知乎，作者为奇点汽车美研中心总裁兼自动驾驶首席科学家黄浴，AI 开发者经授权转载。
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在开放日上，深信服总代，现场Demo 展现了许多熟悉而又炫酷的应用。你知道怎样操作聚类算法和CNN 从短视频从抽取最悦目的小姐姐么？你知道怎样用单摄手机拍出柔顺的配景虚化图么？这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不外尝试室会将它们做到极致并嵌入到APP 中。
【导读】9 月 8 日-14 日，每两年举办一次的 2018 欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开，本次会议总共收到了 2439 篇有效的论文，相比上一届 2016年会议增加了 65% ，其中有 776 篇被接受（ 31.8 % ）。可以说，今年是国内各高校、企业研究机构收获丰富的一年，无论是过去的 CVPR、ICCV 大会，都是华人的成果占据半壁江山，可见国内计算机视觉这两年来的迅猛的发展。
内容一览：本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集，涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。
在开放日上，现场 Demo 展现了很多熟悉而又炫酷的应用。你知道怎样利用聚类算法和 CNN 从短视频从抽取最好看的小姐姐么？你知道怎样用单摄手机拍出柔顺的背景虚化图么？这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不过实验室会将它们做到极致并嵌入到 APP 中。
京东金融和中科院联合发表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing”[1]
论文名称：3D Gated Recurrent Fusion for Semantic Scene Completion
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
2019年IEEE计算机视觉与模式识别大会(CVPR)于今年6月16日至20日举行。CVPR是计算机视觉领域世界三大学术会议之一(与ICCV和ECCV并列)。今年共收到1300篇论文，录取率达到创纪录的5165篇(25.2%)。
我从CVPR中选取已被录用的论文进行分析，了解研究的主要领域和论文题目中的常见关键词。这可以提供研究进展的一个迹象。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
近日，计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020官方公布论文收录结果，伴随投稿数量激增，接收率开始经历了一个持续下降的过程。今年，在6656篇有效投稿中，共有1470篇论文被接收，接收率为22%左右，相较去年25%的入选率，同比下降3%。
判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等）
虽然少了去年动辄“超越人类”的锐气，但“辅助人类”的人工智能，如今究竟发展到什么程度？就让我们在2018即将结束的时候，来一个简单的回顾。
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这篇文章有4篇论文速递信息，涉及人脸识别（综述）、人脸检测、3D 目标检测和姿态估计和目标检测等方向（含2篇CVPR 2018）。
这项工作提出一种新的逆映射方案，通过引入迭代细化机制，扩展当前基于编码器的逆映射方法。与当前最先进的方法相比，基于残差的编码器 ReStyle 提高了准确性，推理时间的增加可以忽略不计。https：//yuval-alaluf.github.io/restyle-encoder/
【新智元导读】苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10）。这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。在发布会现场，苹果介绍了A11生物神经网络引擎”这一AI芯片，近期，以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势，我们将在文章中进行重点介绍。另外，本文也会介绍苹果在人工智能上的实力储备情况：主要从四篇经典论文谈起。 北京时间9月13日凌晨，苹果在新的总部召开发布会，发布新的智能手表、电视和手机等一系列新产品。这是最受科技界关
近日，计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020官方公布论文收录结果，伴随投稿数量激增，接收率开始经历了一个持续下降的过程。今年，在6656篇有效投稿中，共有1470篇论文被接收，接收率为22%左右，相较去年25%的入选率，同比下降3%。在论文接收率下降的同时，中国科技企业被录取论文数量却不降反增，百度作为 AI 代表企业今年中选22篇，比去年的17篇增加了5篇。
新增了六个教程： OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件，相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
前面我们对深度相机的基本原理有了一定了解，本文相对全面的梳理一下深度相机的应用领域。深度相机的应用在智能人机交互、人脸技术、三维重建、机器人、AR等领域全面开花，目前商用深度相机最成熟的应用就是移动终端上基于人脸技术的多种有趣应用。
大家好，首先介绍一下我们的公司，我们属于360集团内部孵化的创新业务线，专注于AI视觉算法的研发和应用。我们围绕着人、物、场景三个方向为智能手机、泛文娱、IOT领域提供一些专业的算法支持和行业解决方案。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题，其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近，这个问题被描述为一个回归问题，并用卷积神经网络来解决。
AI科技评论按：昨晚凌晨一点，号称是科技界春晚的苹果发布会如期而至，此次共发布了3款iPhone手机，命名也与之前曝光的信息相符，分别为iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。 其中iPhone X作为苹果十周年的创新性产品出现。不可否认的是，iPhone X发布之前的爆料信息都非常准确，像传闻的全面屏、取消Home键、3D面部识别扫描也都在昨晚被一一证实。 尽管没有特别让人意外的惊喜，iPhone X 的全面OLED屏、面部识别Face ID技术仍是整个发布会的亮点。 苹果iPho
人脸识别已经成为生活中越来越常见的技术，其中最关键的问题就是安全，而活体检测技术又是保证人脸识别安全性的一个重要手段，本文将向大家简单介绍活体检测，并动手完成一个活体检测模型的训练，最终实现对摄像头或者视频中的活体进行识别。
前不久，诺基亚发布了其全新X系列智能手机诺基亚X6，官网上也打出了：AI面部识别，基于TEE移动安全解决方案指纹解锁之外，更享安全便捷的宣传。由于其采用的是高通芯片，因此TEE技术方案是QSEE/QTEE。
CVPR 2023（The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2023，国际计算机视觉与模式识别会议）于6月18日-22日在加拿大温哥华召开。
本文为零基础实现人脸识别的教程，读者不需要人工智能学习背景，不需要机器学习相关基础，只要能读懂简单的Pyhton代码，便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别（两个文件，加注释共96行）。
在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
论文题目：DELTAS: Depth Estimation by Learning Triangulation And densification of Sparse points (ECCV2020)
大家好，我是阿潘 之前 ”蚂蚁呀嘿“ 的算法 火的不行。今年的CVPR 2022 ，又有一个新算法，效果更加炸裂！相比之前，现在对于动漫头像的驱动效果也可以做到非常的逼真！
计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
本文转载自腾讯AI实验室 计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。 今年是腾讯AI Lab第二次参加ECCV，共有19篇文章入选，以下为摘要解读。 在近期结束的多个顶会中，腾讯AI Lab还有多篇论文入选，位居国内企业前列，包括ACL 2018 （5篇）、ICML 2018（16篇）、CVPR 20
随着我们队伍的不断壮大，目前星球嘉宾及合伙人，主要包括多个大厂的计算机视觉算法工程师、深度学习算法工程师、结构光三维重建算法工程师、资深VSLAM算法工程师、3D视觉测量方向的点云后处理资深算法工程师、标定算法工程师以及国内外知名高校博士等近10多位成员。星球主要关注3D视觉、vSLAM、三维重建、点云处理、立体视觉、结构光、深度学习、计算机视觉和图像处理等方向。日常分享各个领域的最新进展和经典论文，会员可以免费对嘉宾进行技术提问，完成一对一的指导解答，星球的初衷是让更多的童鞋能够尽快熟悉自己研究的3D视觉领域，少走一些弯路。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
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