，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。 人脸注册及识别的流程框图 基于i.MX RT的人脸识别方案 针对MCU的人脸识别方案，我们期望能够拿出MVP BOM的方案，将性价比推到极致，MCU的生命线就是低成本！低功耗！低尺寸！ 我们这里推荐的MCU人脸识别方案，并不是要取代MPU的方案，而是提供给市场和细分行业更多的选择，作为IoT应用的一个合理选择。 为了使大家对基于MCU人脸识别方案的性能有一个更直观的印象，我们特意录了一段演示视频和大家分享。 i.MX RT106x人脸识别方案的硬件框架图 方案的软件框架结构 对于AI视觉应用，最复杂和耗费大量研发资源的还是软件的算法实现和优化，这也是本文的重点所在。
PLAY 这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。 同时也让我们更自信的把这颗神奇的MCU，推向了人脸识别方案的市场，并且把AI IoT解决方案中国团队的软件架构方案公开化。 与其它方案的对比 在我们进行相关工作期间，了解到有个第三方AI公司，也在i.MX RT上进行人脸识别的相关工作。 以下是两个方案的一些参数对比： ? 总结 总体来说，基于恩智浦MCU的人脸识别方案将会带给客户一个高性价比的选择。 目前市场上能提供的几乎都是基于MPU的人脸识别方案，从这个角度看，本文介绍的绝对是一个创新型的整体解决方案。重要的事情说三遍：“低成本！低成本！低成本！”
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
Huawei Mate 10发布，比 iPhone X 的人脸解锁更好 2017年10月16日，德国慕尼黑。 Mate 10 并没有 iPhone X 的人脸识别解锁功能，而是使用“一触快速解锁”（one-tap unlock）。对此，余承东认为，从用户体验上说，一键解锁，远比人脸识别解锁方便。 ? 余承东笑言，iPhone X 人脸识别解锁“拢共分为三步”：1.举起手机；2.看向手机；3.滑动屏幕。而 Mate 10 一步即可实现。 智能识别多达13种场景和物体 ? 当然，华为 Mate 10 系列不支持人脸识别解锁，决不是因为其无法识别人脸。 张宝峰 华为软件工程部副总裁 张宝峰，负责终端 AI 软件的开发和交付。曾担任华为诺亚方舟实验室副主任，负责数据科学领域的中长期技术研究工作，研究方向为数据挖掘、机器学习和人工智能。
今日拔刺： 1、你觉得人脸识别智能锁方便吗？ 2、无人驾驶是否涉及伦理问题？ 3、如何看待郭台铭痛批三星：再伟大也不会有百年基业？ 本文 | 2156字 阅读时间 | 6分钟 你觉得人脸识别智能锁方便吗？ 技术足够完善的话，人脸识别智能锁肯定是方便的。 我们开锁的方式有很多，过去我们用的还是实体锁，需要用钥匙或者密码才能打开。 之后能工巧匠们又发明了指纹锁，语音锁，可是这也存在一些问题。指纹锁有一个识别精度的困扰，举个最简单的例子很多人手机上都有指纹解锁的功能，但是很多时候指纹解锁会有偏差，导致不得不用密码解锁。 随着人工智能的发展，人们又开发出了越来越多的智能锁，最近的就是人脸识别了。 人脸识别解锁的功能已经在多款手机上都已经实现，将其应用到生活场景中最大的好处就是马虎的朋友们不用再担心找不到钥匙或者忘记密码了，也不用担心音色变化开不了语音锁。
受新冠疫情影响，出门要带口罩、在办公场所也要带口罩，随之而来的一个问题是：我的iPhone不认识我了，面部识别解锁手机挂了，天天输入密码解锁真的很麻烦…… ? ? 于是就有人琢磨，在不摘口罩的状态下，能不能直接面部解锁手机呢？ 事实上还真可以，部分安卓手机就可以直接戴口罩解锁。而苹果对面部识别算法的要求更严格，相对而言不太容易实现。 ? 但是！ 方式二：利用白纸 这种方式相对来说比较取巧： 以鼻尖为原点，大致将脸分出四个象限 用一张白纸遮住第三象限或者第四象限 重头开始把iPhone的面部识别流程再走一遍 进入“面容ID与密码”界面。 显然，以上两种操作方式都是通过非正常途径来骗过iPhone的面部识别算法，首先不一定100%成功，其次也可能存在一定的安全隐患，希望苹果官方能够最终研制出更安全的解决方案。 把脸印在口罩上，外国人解锁iPhone的另类姿势 除了通过不断训练自己的iPhone，外国网友还想到了一种另类方式解锁：把你的脸印在口罩上。 ?
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。 ? 人脸识别 比如这里总共有三张图片，其中有两张已知，第三张是需要识别的图片 ? 不到二十行代码，就能识别出人脸是谁，是不是 so easy！ 3. 人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations 用法都差不多，首先就是将图片文件加载到 numpy 数组中，然后将人脸中的面部所有特征识别到一个列表中 image = face_recognition.load_image_file("bogute.jpeg
本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案，主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合，以及特征融合模块。 图4 人脸识别技术方案 1、多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。 另外，也有不少研究者和公司试图通过主动的方式规避这些因素的影响：引入红外/3D摄像头。典型的实用人脸识别方案如图5所示。 图5 实用人脸识别方案流程图 四、总结 本文简单总结了人脸识别技术的发展历史，并给出了实用方案设计的参考
本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。 给出了一套行之有效的人脸识别技术方案，主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合，以及特征融合模块。 图4 人脸识别技术方案 1、多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。 另外，也有不少研究者和公司试图通过主动的方式规避这些因素的影响：引入红外/3D摄像头。典型的实用人脸识别方案如图5所示。 图5 实用人脸识别方案流程图 四、总结 本文简单总结了人脸识别技术的发展历史，并给出了实用方案设计的参考。
表1 人脸识别经典方法及其在LFW上精度对比 技术方案 要在实用中实现高精度的人脸识别，就必须针对人脸识别的挑战因素如光照、姿态、遮挡等进行针对性的设计。 表3 本文用到的测试集 表4 一种快速可靠的训练数据清洗方法 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案，主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合，以及特征融合模块 图4 人脸识别技术方案 多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。 另外，也有不少研究者和公司试图通过主动的方式规避这些因素的影响：引入红外/3D摄像头。典型的实用人脸识别方案如图5所示。 图5 实用人脸识别方案流程图 总结 本文简单总结了人脸识别技术的发展历史，并给出了实用方案设计的参考。
是的，我也调研了不少解决方案，但是人家是要收费的呀（而且费用不低）或者甲方不买单～“卑微前端开发” 1.第三方解决方案 现有的云服务商解决方案： 旷世 - 人脸识别 face++ 腾讯云神图 - 人脸识别 阿里云 - 人脸识别 image.png 云服务商的方案更全面，不单单只支持人脸识别，还包括比如 五官定位 人脸对比、搜索等等 人脸核身（身边场景最多） 市场还有很多类似的解决方案，这里不一一列举，下面是某云服务商的报价 image.png 那如果不用云服务商的方案，我们自己如何实现一个基础的人脸识别功能呢？ 树酱君预演了开源的人脸识别库，做了Demo如下 开发一个完整的人脸识别模块具体需要哪些步骤？ 、识别和特征的检查，可以在浏览器中进行人脸识别。
据悉，先后有两名嫌犯在张学友演唱会上，被智慧安保人像识别功能锁定，抓捕归案。 据悉，该男子因涉嫌一起经济案，被赣州市公安局列为网上追逃人员，在看演唱会时被智慧安保人像识别功能锁定，让民警找到了他。 据敖某交代，他从宜春樟树开车到南昌，就是为了观看张学友演唱会。 被抓获时，敖某一脸木纳的表情，没有想到在万人演唱会上，警方会注意到自己。事后受访，该男子懊悔不已，称：“早知道就不去了！” ▌智慧安保人像识别 智慧安保人像识别是什么呢？ 随营长一起来了解一下： 面对海量的视频及图像信息，发现犯罪嫌疑人的线索，对警方来说一直是最迫切的需求。得益于人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面的天然优势，智慧安保人像识别应用而生。 视频浓缩与摘要 11、视频内容快速检索 12、图像增强与复原技术 人脸识别技术应用方面，根据实际应用场景，人脸识别可以分为如下3类： 第一、有配合人脸识别。
前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，这两个领域采用解决分类问题的方法来对表情进行识别。 前面提到的人脸表情识别研究，数据的表情标签被定义为若干类基本的表情，基于图片/视频的人脸表情识别方法也都是围绕“表情分类”来开展相关的工作。 这种通过把表情转换为离散标签并以分类的形式识别出表情类别是当前大部分人脸表情识别研究中最主流的一种研究方式。 具体实现方法可参考前面专栏中基于图片/视频的人脸表情识别方法，其中的一些方法只需要将输出从分类概率转换为连续值，更换回归任务的损失函数即可同样适用到基于连续模型的人脸表情识别之中。 总结 本文首先介绍了基于连续模型的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于连续模型的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及实现方法。
四玖 10:13:33 +1 【大侠】广张 10:13:35 其他存储方式后续扩展 【路人】四玖 10:13:43 先做抽象吧 【师兄】深简 10:13:46 我觉得可行。 【师兄】深简 10:15:29 @四川-玖东 我觉得这个方案的灵活性各方面都会比较好。 【大侠】上柯10:15:34 对使用者的要求也会很高。 【路人】四玖 10:18:22 感觉这个产品很不错.想见识见识 【大侠】上柯10:18:29 把体系考虑好，这是最重要的。但每个模块的插件，我们要考虑好通用的插件管理模式。 【路人】四玖 10:39:37 任务多了 资源竞争 经常锁 【路人】四玖 10:40:08 最后我在考虑. 为什么不把hadoop当成一个调度容器. 【大侠】大常 11:34:06 我觉得·在一个job进入队列之前的地方需要一个队url的过滤器 包括识别url陷阱，url过滤 【大侠】上柯11:34:16 要求助这方面的高手。
导语 腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务 image.png 案例背景 用户在使用人脸识别各类功能接口时，入参必填项一定包含“图片”这一选项，支持base64和URL链接两种方式传入。 2.图片本身问题 众所周知，现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片，一方面是模型训练数据的有限性，另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。 解决方案 1.接口参数设置 检测是否是因为设置了MinFaceSize导致“图片中没有人脸”： 首先，可以利用“人脸检测与分析”在线接口调用，检测图片中人脸大小，即Width与Height两个出参，分别代表人脸宽度和长度 【简洁的方法二】接口入参“NeedRotateDetection”设置为1。现在人脸识别从产品功能层次支持对旋转人脸的识别，只是会带来一定的识别耗时增加的影响。
从商场、便利店、无人店的刷脸支付，到刷脸过闸，如今，腾讯云又要将刷脸等互联网、物联网能力整合到大住宿行业，从而实现前台「刷脸入住」、手机上实时远程控制等等酒店体验。 ? 4 月 10 日，腾讯云在第七届中国饭店产业发展大会上正式发布了「腾讯云大住宿行业解决方案」，该解决方案整合了中国饭店协会的行业生态资源、合源科技丰富的行业服务经验以及腾讯云的计算能力、大数据、人工智能以及物联网能力 腾讯云所打造的「智慧酒店」采用腾讯优图的人脸识别技术，与酒店系统、公安系统数据打通，顾客在入住时在前台「刷个脸」即可完成身份核验，解决了身份登记识别错漏以及前台人工录入客人信息速度慢等问题。 而当退房时，智慧酒店还能免去旅客在退房高峰期间的排队困扰，客人可自助完成退房，利用人脸进行快捷支付。 一方面通过电子设备来降低物耗、能耗、人员成本，借助互联网的强大渗透力和无限传播性拓展直销分销渠道，为酒店提升订单量创造新收益；另一方面在用户使用上，包括自助选房、自助入住/退房系统，智能门锁等都已被广泛采用
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