为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但How-Old.net依旧能博得用户一笑，制造诸多欢乐。当然，同大部分网站一样，我们不会保留用户上传的照片，也不会分享这些照片，我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后，我们给数百名
这两天大家的朋友圈、微博有没有被18岁的照片刷屏，那18到底是什么梗呢？ 其实18岁的梗是因为2017年12月31日，最后一批90后（生于1999年12月31日）度过了他们18岁的生日。 这意味着：9
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。不过据雷锋网消息，近日，来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解，该方法的工作原理是： 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸，一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像，提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为：0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
近日，密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块，将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」（或者说「增龄」），从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
比如，打个响指就把房间变成撩妹粉的神器，又比如，用计算机视觉识别老板出现的boss探测器。
童话故事中的“魔镜”能给你的颜值评分，而墨尔本大学的研究人员近来设计了一种AI“魔镜”，运用人工智能根据人们的面部特征来分析他们的性格。
【新智元导读】人工智能又一次战胜了人类！这次是在《最强大脑》。吴恩达率队的百度人工智能在人脸识别跨年龄识别任务中以 3：2 的比分惊险击败《最强大脑》名人堂轮值主席、世界记忆大师王峰。节目中，植入了百度大脑的机器人“小度”在全国观众的见证下与王峰进行两轮PK，并以微弱优势胜出。百度取胜背后都使用了哪些人工智能技术？技术的实现过程是怎么样的？现场比赛都有哪些幕后故事？新智元专访了百度 IDL 实验室主任林元庆，带来最新鲜、最全面的技术解密。 Master的余热还未散尽，在中国，另一场人与机器的“人机大战”结果
日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
8月2日，全球数字经济大会在北京启动，会上发布了建设“全球数字经济标杆城市”的北京方案、《全球数字经济白皮书》等，会议期间举办的“数字经济特展”聚焦人工智能、区块链、虚拟现实、数字孪生、量子计算等硬科技，体现出北京数字经济发展的新技术、新产品。
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
墨尔本大学的研究人员设计了一种AI系统，该系统为世界首创，可以根据脸部照片来检测和显示人们的个性特征和生理上的吸引力。
最近两个月，格灵深瞳首席科学家&算法部负责人张德兵与算法团队参加了全球人脸识别算法测试(FRVT、Face Recognition Vendor Test)。虽然是第一次参加此比赛，格灵深瞳还是取得了不错的成绩，排名世界前五，在国内领先，且具体的成绩接近世界最好水平(见表一)。
借助人脸识别，人们可以登录 iPhone，在人群中追踪犯罪分子，在商店中辨别出忠实顾客。此项技术并不完美，但正处于快速改进之中。它基于学习识别人脸的算法以及人脸的数百种特征。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
【新智元导读】来自墨尔本大学的研究人员设计了一种AI生物识别镜，可以仅仅根据人的脸部照片检测和显示其个性特征和外貌上的魅力，最多可以分析14项性格特征，这一系统属于世界首创。
【新智元导读】 本文介绍 MIT Technology Review 最近报道了关于机器学习的两项研究成果：让机器学会对人产生“第一印象”、能凭借书的封面判断内容。这两项研究对于增强机器“智能”有很大启示。 机器视觉算法学会“以貌取人” 社会心理学家很早就发现，人们能在一瞬间对一个人作出评价，所依据的仅仅是对方的外表，特别是面容。我们使用这些评价来判定初次见面的人是否值得信任，是否聪明，是支配型还是社交型，是否幽默等等。 这些判断可能正确，也可能不正确，而且一点也不客观，但它们具有一致性。在同一情形下让不同
他们提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型，用端到端网络增强曝光不足的照片。
我们知道现在有一些利用照片来测试颜值的网站或软件，其实使用 Python 就可以实现这一功能，本文我们使用 Python 来写一个颜值测试小工具。
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a
以往想要达到足不出户就与各地美景合影留念的目的，只能用传统的软件P图，耗时耗力不说，效果也是因个人技术而定，很难掌握。人像分割技术能够帮你轻松解决以上问题。
1月6日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了最新的人脸识别算法测试（FRVT）成果，格灵深瞳再次刷新纪录：在7项测试子任务中，获得2项第一、3项第二，综合排名世界第一的成绩。
作者：Yitong Wang、Dihong Gong、Zheng Zhou、Xing Ji、Hao Wang、Zhifeng Li、Wei Liu、Tong Zhang
---- 新智元报道 编辑：桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来，饱受争议，现今，微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天，微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗？ AI识别情绪还真的不太稳定，没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图，董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗？ 还真不好说... 微软：我关了 就在今天，微软宣布，逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时，
雷锋网按：本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是，银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗？本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
如果熬夜有段位，你是那一段？ 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示：一线城市的人担心没有工作，其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜，烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市，凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的，熬夜面临的烦恼来自于：“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版，还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销，想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭，当流量获取越
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。
内容提要：计算机视觉领域三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020，于 8 月 23 日至 27 日在线召开。今年 ECCV 共接受论文 1361 篇，我们从中筛选出了 15 篇最受关注的论文，与读者分享。
前段时间，AI圈子里面发生了一件比较有争议的事情。一位名为“将记忆深埋”程序员博主公开表示自己准备上线一个“拯救老实人”的人脸识别工具。
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。
此次的人机大战，代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩，与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”，他们的识别对象是数百名网红，根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知，网红的特征
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
AI 科技评论按：濒危动物研究中一大难题是准确估计它们的数量，想要追踪以及详细了解其中的个体更是难上加难。不过来自杜克尼古拉斯学院的两位老师想到了办法，居然可以用深度学习来帮忙做这件事。 传统上，获得
美国公民自由联盟表示，在对亚马逊重新认知的测试中，该服务错误地将28名国会议员确定为罪犯。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 2017年1月9日微信小程序平台正式发布，在业界引起很大的轰动。我们QQ空间团队，希望在微信小程序平台也能去做一些尝试，能获取一些新的机会点。经过团队的讨论，我们决定把相册作为一个独立的能力拿到微信小程序平台去尝试。选择相册这个模块是因为相册相对更独立，而且非常适合小程序轻量且用完即走的平台定位。 前言 作为云相册类平台，除了满足用户备份和储存的需求之外，我们在思考还需要为用户做什么，用户还有什么需求没有被解决？带着这个思考，
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs，生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用，成为对有用的视觉任务网络之一，也是如今计算机视觉热点研究领域之一，其已经出现的应用领域与方向如下：
注意，就在你读这篇文章的时候，全世界上就有超过13亿头奶牛正在吃草并侵蚀环境。而且，牛身上的疾病会在牛群中迅速传播。
最近公司项目比较空，花了点时间写了个人脸识别的app，可以查看你的性别、年龄、颜值、情绪等信息，利用的是 Face++ 的人脸识别API。本项目采用了 MVP 的架构，使用了 Retrofit、RxJava、Dagger、EventBus 等框架进行开发和解耦，利用 MaterialDesign 进行UI上的布局设计。
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 对于不少铲屎官来讲，家里的主子一开始都是有名字的。 但奈何每次叫它们也不搭理咱。 最后干脆都只管它们叫“喵”或者“咪咪”。 不过，最近日本京都大学的一项研究发现：其实，它们不但听得懂，还能识别出其他猫，甚至家里的人类的名字。 怎么说？它们果然就是装作不懂罢了？？ 听声看脸，对不上时很“困惑” 实验一：猫与同类 首先，为了验证猫是否听得懂其他猫的名字，科学家找来48只猫（60%为公），其中29只来自五家猫咖，平均年龄3.59岁；剩余19只为家猫，平均年
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_personal_assistant 当首次介绍深度学习时，我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者，我们亦理解成大脑神经计算。 第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类，而后者又高估了它的能力，因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。 最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。深度学习系统似乎具备近似于生物大脑的能力，因此，它们可以非常高效地应用于增强人类或者动物已经可以执
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚 据外媒报道，美国食品和药物管理局（FDA)首次批准了一种人工智能诊断设备，该设备不需要专家医生来解释结果。这个名为IDx-DR的软件程序可以通过观察视网膜的照片来判断患者是否有眼科疾病。 它的工作原理是这样的：护士或医生上传病人视网膜的照片，这些照片是用专门的视网膜摄像机拍摄的。 IDx-DR软件首先判断照片的清晰度是否支持下一步的疾病判断。 然后，对这些合格图像进行分析，以确定病人是否患有糖尿病性视网膜病变。糖尿病性视网膜病变是糖尿病性微血管病变中最重要的表现，是一种具有特异
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务？ 人工智能与深度学习 早在几十年前，美国就已诞生了人工智能技术，而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。 深度学习和
以色列《国土报》网站（www.haaretz.com）发布消息称，以色列将于2017年为全体公民构建生物身份识别数据库。 以色列内政部长Arye Dery宣布，从2017年开始，加入生物识别数据库将成为强制性措施。Dery表示：从现在起，任何在内政部具有身份档案的人，不管是身份证还是护照，都将拥有一个生物识别身份。以色列已经决定建立这样一个数据库，并将很快决定它包含哪些内容。 Dery补充说：“世界上许多其他国家认为他们的公民应该拥有智能的、安全的身份档案。以色列也正在加入这一群
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。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
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