我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速，各种电子化应用正在走进人们的生活中，电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看，身份验证的确是十分重要的一环。但是，当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题，近年来，实人认证API的出现，让电子化身份验证更加可靠。
随着数字化时代的迅猛发展，个人信息的安全性和隐私保护成为了当今社会中备受关注的话题。在这个背景下，实人认证API崭露头角，成为数字领域中的一项重要技术，为身份验证提供了全新的保障机制。本文将探讨实人认证API在身份验证中的角色，以及它在保护个人隐私和安全性方面的重要作用。
电脑中有大量手机照片，要批量删除其中相似度高的，首先得有一个分析照片相似度的算法和模型。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是由OpenAI在2021年发布的一种多模态预训练神经网络，旨在通过对比学习方法将图像和文本进行联合训练，从而实现对图像和文本之间关联性的理解和匹配。CLIP模型的核心思想是通过对比学习（Contrastive Learning）来学习大量的图像和对应的文本描述，形成一个能够理解两者之间关联的通用模型。具体来说，CLIP采用了两个独立的编码器：一个用于处理文本，另一个用于处理图像。这两个编码器分别提取文本和图像特征，并基于比对学习让模型学习到文本-图像的匹配关系。
在有一些电影里面，特别是科幻高科技电影里面经常出现的一幕，获得某人的照片然后进行各种数据对比，然后找出这个人的个人信息：姓名、年龄、性别、工作等等。
内容提要：清明时间，让我们关注殡葬行业的技术发展。今年，西安殡仪馆引入 AI、全彩 3D 打印技术，进行遗容修复工作，取得了更好的效果。
作者：吴欣 「暴火」了两年多之后，在中国人工智能领域，渐渐有了更多理性思考的发声。在 5 月 19 日召开的 2018 年中国图灵大会上，依图科技 CEO 朱珑博士就讲到：AI 发展太快，全球研究的积
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
项目GitHub地址：https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
挪威新闻机构VG团队开发了一款全新的AI工具，使用面部识别技术，来查找与你的长相最为相似的足球运动员。
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
普通的机器学习目前在学习具体任务的问题上可以达到很好的效果，比如车载场景的意图分类任务（导航，听音乐，查天气，打电话）。如果有足够的高质量的标注数据，可以训练出一个很强的分类模型。 在实际项目中，意图的类别经常会随着需求的变动发生改变，比如在车载场景中新增了【设置日程】的意图。为了保持意图分类的准确率，理想状态下，我们需要新意图类别【设置日程】的大量标注数据来重新训练模型；然而现实情况是，获取大量的标注数据成本很高，当需求频繁变更时，这甚至可以说是不可能完成的任务。
在角色扮演游戏（RPG）中，如现代经典犯罪游戏侠盗猎车手，许多玩家是根据自己的形象来塑造游戏中的角色。但是现在的内置字符定制系统越来越复杂，它们可能需要手动调整数十个甚至数百个参数，要花费几个小时才能完成。
一般做算法任务时，都需要搜集大量标注的数据，假如我们要预测一个商品的产品词（中心词），下面是一个商品标题：
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
给你10万张图片，让你从中找出与某张图片最为近似的10张，你会怎么做？不要轻言放弃，也不用一张张浏览。使用Python，你也可以轻松搞定这个任务。
你会不会，经常因为撞见了低调奢华的车，却又不知道车型而烦恼？作为一个经验十足（刚上路）的老司机，怎么能允许这种情况发生自己的身上！
英伟达提出的风格迁移模型 StyleGAN 系列，一直是人们用来进行各类脑洞画图实验的流行工具。从生成二次元「老婆」，照片修图，到人物的卡通化，最近几年基于这种技术的应用不一而足。
「没有 xx 的结果，请尝试新搜索词。」有多少人在使用手机自带的相册搜索功能时收到了这样的反馈？
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
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。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
其实一直对电影里面的对×××进行人脸匹配然后，刷出来×××信息很感兴趣，今天晚上一时兴起，就搞了一把小的。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？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。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
随着人工智能的发展，人机交互技术愈发成熟，应用场景也越来越多。智能客服是人机交互在客服领域的一个应用，服务于客人以及相关的客服人员。本文将介绍智能客服在旅游场景下的主要技术和应用。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上，有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧，或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物，就无法获得完整的正脸。因此，使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
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
机器之心报道 机器之心编辑部 来自以色列特拉维夫大学的研究者在生成图像方面又有了新的升级，所用方法在保留源图像身份的同时，在细节编辑上实现了更精细的效果。 英伟达提出的风格迁移模型 StyleGAN 系列，一直是人们用来进行各类脑洞画图实验的流行工具。从生成二次元「老婆」，照片修图，到人物的卡通化，最近几年基于这种技术的应用不一而足。 然而 StyleGAN 也一直有着自己的不足，近年来的各种改进也未能让其在反向生成、细节编辑上实现精细的效果。什么时候我们才能让 AI 随心所欲地修改真人照片呢？ 今年 6
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
借助于深度神经网络，俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法，能够从视频中识别出人的身份。该方法不需要大量的照片，并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。
这就是DragonDiffusion，由北京大学张健老师团队VILLA（Visual-Information Intelligent Learning LAB），依托北京大学深圳研究生院-兔展智能AIGC联合实验室，联合腾讯ARC Lab共同带来。
为了解决儿童在开阔的公共区域中丢失的问题，我们开发了动静态结合的多阶段搜寻系统。该系统包含三个阶段，第一阶段是进行大范围的粗筛选，服务器端对静态监控视频进行处理分析，根据家长在“宝贝回家”APP上传的丢失儿童相关信息确定相似儿童候选集及其相应位置；第二阶段是进行细排查，无人机操控人员根据在“宝贝回家”APP获取的位置找到相似儿童并为其拍摄脸部照片，与家长上传的照片进行相似度计算，判断是否为同一儿童；第三阶段是操控无人机追踪儿童，使其保持在可监控范围，并通知家长儿童位置。本课题将硬件和软件有机地结合在一起，并利用计算机视觉方法对视频图像进行处理，不仅避免了很多因人工操作产生的额外问题，还更高效高精度地实现了对丢失儿童的搜寻与追踪，同时也节约了大量的人力和时间成本，具有广泛的应用前景。
腾讯提供的 AI 开放平台功能还是很多的，并由腾讯三大 AI 实验室提供强大的技术基石
SD 的局部重绘是图生图里很常用的功能。它能够局部修改图片或者删除图片里多余的功能。比如你想给自己的照片换个衣服（额，你懂的），比如你想把照片里的路人P走。这个功能可以送走一批初级美工。
声明：本文最初发表于赖勇浩（恋花蝶）的博客http://blog.csdn.NET/lanphaday，如蒙转载，敬请确保全文完整，未经同意，不得用于商业用途。
习惯了搜索引擎的我们，在手机上找本地文件的时候往往却束手无策：如今每个人的智能手机上，存上千张照片已是常态，有时候想找某张具体的照片就像大海捞针。
你的Facebook的动态消息中充满着一些关于你朋友、家人以及你所爱的人的照片，也许你会想要在手机上也能重温那些场景。我们一直在寻找提升用户体验的方式，包括更优秀和更快的移动端体验。为了达到这个目标，我们团队仔细研究了如何在 iOS 设备上更好更快得显示照片并最终找到了一种方法，能够让 Facebook for iOS 的数据开销降低10%，同时将照片加载显示的速度提升了15%。接下来的内容是讲述我们如何做到这一点的。
漫画是很多人的童年回忆，除了经典的《银魂》、《海贼王》、《火影》，久保带人的作品《死神》也很有人气。最近，六位来自北航的研究者推出了一款漫画脸转换模型「MangaGAN」，实现了真人照片到漫画脸的完美转换。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
