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【破译大脑识别人脸原理】人脸识别判断人贫富程度,准确率53%

【新智元导读】 多伦多大学的一项研究发现人脸能够泄露我们的经济地位,这是因为与生活经历相联系的表情会在脸上留下印记。研究者称:平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经济状况的因素,并且可以影响人际关系和职场的成功。这一研究表明,表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码),这对于揭示人脑识别人脸的原理是一个较大推动。 细微的脸部线索也能让其他人根据第一印象来判断你是富有还是贫穷。 一项新的研究发现,平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经

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    人脸识别进入“超级独角兽时代”:旷视、商汤、依图等共论计算机视觉

    【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资,创下AI融资记录。当下,人脸识别技术做到了什么程度?未来计算机视觉创业还有没有机会?在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上,微软全球执行副总裁沈向洋主持,商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起,共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里?他们怎么看待彼此和整个行业?本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资,引起热议。 2

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    来源:大数据文摘本文约2500字,建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    大数据文摘出品 作者:Caleb 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡时间,提高工作效率。 不过,看上去科技感满满的人脸

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    中兴视觉大数据报道:在“智慧小区”有智慧照明、智能跑道,以及智能消防栓等功能

    中兴智能视觉大数据报:进小区1秒人脸识别,自动打开道闸放行,业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼;有人到访只需按智能门禁,主人通过手机、IPAD就能看到是谁,不仅可以视频通话,一点击就可以开门……“智慧小区”让我们的生活更便利。据悉,中兴智能视觉大数据曾为云南智慧小区提供完整的解决方案,解决刷脸进出、智能预警、智能管理等功能,看来“智慧小区”非常受大家欢迎啊,不过在小编看来“智能小区”如果以后能大量的落地到各个小区内,将会非常便捷,更智能化啊,期待那一天的到来,随着人工智能的大力发展,相信这个时间不会太久。

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    计算机视觉知识星球启动!最新案例实践分析,可以获取免费加入门票!

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 时隔2个月左右,我们知识星球——计算机视觉协会,又启动了,我们团队又注入了新的血液,实力更加强大,我们接下来专门给加入我们的小伙伴,分享最新论文以及实践代码,也希望加入我们的小伙伴积极提出问题,讨论问题,让我们一起在我们的知识星球中成长。 01 计算机视觉协会简介 计算机视觉协会主要涉及机器学习、深度学习等领域,由来自于各校的硕博研究生组成的团队,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究

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    SFFAI分享 | 王玫:自然环境下的多种族人脸:利用信息最大化自适应网络去减少种族偏差【附PPT,视频】

    种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题,但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中,我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”(RFW)的数据库。利用该数据库,我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后,我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差,并提出了一个深度信息最大化自适应网络(IMAN)。在算法中,我们以白种人作为源域,其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布,另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外,我们还提出了一种新的互信息损失,在没有标签的情况下,进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明,IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。

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    银行人脸识别系统被攻破:一储户被偷走 43 万元

    《中国新闻周刊》(记者:苑苏文) 李红(化名)万万没想到,诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元,如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账,需要用户在手机银行App上进行人脸识别,并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套,她的手机短信被拦截,手机号被设置了呼叫转移,令她的验证码落入他人手中,且无法接听银行的确认电话。 更严重的是,“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示,在进行密码重置和大额转账时,“李红”进行了6次人脸识别比对,均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作,登录者的IP

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    领券