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。
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。
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。
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
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。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
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
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~
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
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
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：
前些天 Meta 公司发布了 DINOv2 视觉预训练模型。DINOv2 能够高效地提出图像中的特征，提取的特征可以直接用于像分类等任务，而且只需要一个简单的线性层就能取得比较好的结果。
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。
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：
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
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。
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。
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！
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。
推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比，但是由于现实原因的局限，存在现实实时的困难性，所以，梳理了一些可以补充替代的指标如下，但是离线评估也存在相应的问题：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G ---- 给 Crop-CLIP 一个口令，就能自动搜图，还能帮忙裁剪出图片中的关键部分。 ---- 转自《机器之心》经常找图的人都知道，根据检索关键词组寻找理想中的照片是件很麻烦的事情。 打开搜索引擎或无版权图片网站，输入关键词，如果幸运的话，可能会在第一页或前 N 个检索结果中找到想要的图像。这种搜索方式仍然是基于图片标签进行的。
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
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
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。
推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
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。
想必在日常生活中，我们总会有一种感觉，身边认识的一些人，明明没有任何血缘关系，但是长得却可能很像，尤其对于脸盲的同学，真的是傻傻分不清楚。
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。
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
目前市场上很火的人脸刷卡，人脸签到，人脸支付等等都得力于人工智能的产物，但是人脸识别到底会不会存在大家所说的用一张照片也能‘蒙混’过关呢，最近有打算对接一个人脸登录系统的打算，所以进行了研究百度AI的人脸识别，开发者直接调用接口就可以实现人脸上传，人脸检测，人脸识别等等，非常方便，下面分享给大家，当做个笔记。
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。
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。
📷 本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 📷 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
昨天，Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。
6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
前几天，红色石头在公众号发文，给大家介绍了一本机器学习入门与实战非常不错的书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》，文章链接如下：
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。
在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者,如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者,如何让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。
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。
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上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。
这些标准之间互相并不排斥，你可以以你喜欢的方式将其任意组合。例如，现在最先进的垃圾邮件过滤器可能是使用深度神经网络模型对垃圾邮件和常规邮件进行训练，完成动态学习。这使其成为一个在线的、基于模型的、监督式学习系统。
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。
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
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