根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。 目前常用中值滤波算法对人脸图像进行预处理。 图像尺寸归一化：在进行简单的人脸训练时候，遇到人脸库的图像像素大小不一样时，我们需要在上位机人脸比对识别之前对图像做尺寸归一化处理。 人脸检测重点关注以下指标： 检测率：识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高，检测模型效果越好； 误检率：识别错误的人脸/识别出来的人脸。 这样可以解决彩色图像中偏光、背景复杂和多个人脸的检测问题，但对人脸色彩、位置、尺度、旋转、姿态和表情等具有不敏感性。 用弱分类器Haar特征中任一特征放在人脸样本上，求出人脸特征值，通过更多分类器的级联便得到人脸的量化特征，以此来区分人脸和非人脸。Haar功能由一些简单黑色白色水平垂直或旋转45°的矩形组成。
据悉，小米Note3采用了2D人脸解锁的方案，这样的方案在对于平面的照片，视频人脸，或者熟睡的人脸时，也有解锁可能。 而苹果采用的原理叫做“结构光双摄方案”，该方案足以识别这类平面攻击。 且在刷脸时，眼睛闭着也是解不了锁。此外，库克称其无论是改变发型，戴上眼镜，还是戴上帽子，Face ID都能成功识别。这在活体检测上，又近了一步。 那么问题又来了，如《碟中谍》电影中人脸面具怎么办？ 这样，就能更清晰的比对苹果和小米的刷脸手机了。小米Note3属于双目识别，由于其属于被动光，而非主动发射光源，其在暗光下，识别度会比较差。而苹果则不会出现这个问题。 目前，旷世科技拿下了小米手机的刷脸项目，而商汤则拿下了Oppo的人脸识别业务。日前，两家正对Vivo项目展开激烈争夺。 问题四：生物识别真的比密码安全吗？ 历史上，生物特征识别一直不安全。 所以，他们同样可以强迫你刷脸来解开手机，无论你愿意还是不愿意。当然，碰上坏人的话，劫匪压根就不会在意这合不合法、你愿不愿意之类的细节。 同时，生物特征识别被破解的情况时有发生。
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
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 200米外，红外激光反射。 心跳特征匹配成功，确认身份。 无人机已出动，目标击毙。 ? 这是五角大楼针对恐怖分子发布的一项新的生物识别项目Jetson，即使在200米外，隔着衣服，也能准确的辨别心跳特征，进而精准的识别出这个人是谁，识别准确度甚至超过了人脸识别。 都靠心跳特征，Jetson不一样 除了人脸、指纹、虹膜、步态这些常见的生物识别技术之外，靠心跳特征识别人类个体，并不是什么新鲜事。 ? 另一方面，被识别者的运动状态和外部环境都会引起远程人脸识别不准确，尤其是当这个人贴上假胡子，带上墨镜，在面部佩戴各种各样饰品遮挡的时候。 因此，恐怕这个被识别的恐怖分子，必须保持在某个特定的地方不移动。 其次，正如人脸识别需要足够的人脸数据库才能对照并确认身份，心跳特征识别同样需要心跳特征数据库。
之所以如此选择，是因为有太多元器件需要隐藏，比如红外照明元件和红外相机，用于红外人脸解锁，可以实现在全黑环境下可以解锁，并且防止人脸的照片模型视频解锁——但这本质上是一个2D人脸解锁。 ? 当然，这个小插曲只是意外，雷军更想强调的小米8人像是这样： ? 雷军还强调的是，小米8不仅应用了光学变焦和光学防抖，还有AI场景相机识别不同场景，比如下面这张景物照片，拍摄绿植时颜色更为显眼。 ? 类似的AI场景识别，在小米8上已经可以识别206种场景，包括天气、风景、人物、动植物、文档、物件等，实现对照片的实时优化。 ? ? 内部的电池和各类元器件全都可见，让人想到年轻乔布斯尝试过的iMac。 除了外壳，透明探索版最大的不同在于搭载了搭载“Face ID”身份识别，是全球首款搭载“Face ID”的安卓手机。 它使用了3D结构光技术，所用的结构光方案与iPhone X不同，但同样能够创建带有面部深度信息的人脸模型——以及用来做“米萌”功能。 ? 当然，和苹果还是有区别的，比如多了一个米兔。
在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。 （本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ? 家电？ 这个水，那个油，那个露，还有分不清的无数种口红色号。 要是AI能认化妆品，以后七夕情人节送礼物就不愁了。 来看看小米智能识物能不能认化妆品。 第一样，七夕送礼佳品，情人节保命符，只要一点点、搓衣板远离我，讨女朋友开心神器——口红。 ? △ 请忽略镜子里那只量子妹 WTF？刀？买多了剁手那种？ 这些有点奇形怪状的“鸟”， 然而在人类看来，大概只有左下角的这只还勉强算是鸟类，其他奇形怪状的东西根本无法称之为鸟。 但出身小米的智能识物AI却和微软AI“心灵相通”，它的识别结果是这样的： ?
前段时间，JD搞了个猪脸识别的比赛，大家都看得沸沸扬扬，但是这个其实是一个很不错的AI+畜牧业的应用，比如在养牛行业。大家知道吗？ 除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。 原文用的方法主要是使用迁移学习的方法，而不是简单的把已有的人脸模型进行finetune,那怎么迁移呢？ 整个方法用到的动物是horse,然后全论文的核心其实是，人脸的特征和动物脸部的特征本身的差异很大，但是当动物的脸部做了一个变形warping之后，就会和人脸比较相似了，所以，我们要找到一个warping 首先，先找到人脸和动物脸pose相似的图片，然后，找到动物中的和人脸相似的部位作为关键点，接着训练获得一个warped network，得到了warped network之后，把原来的动物脸图片做变换，
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。 ，像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情，比起普通的方法，人脸识别显然是提升了便捷性；三是提升科技性，无论是在哪一个方面，人脸识别依靠着先进科技，完成它的使命，实际上也是提升了整个社会的科技性 二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。 同时，人脸识别需要识别整个人脸的五官构造和骨架构造，所以即便是他人拿着手机对准大家的脸，只要眼睛没有睁开或者是捂住半边脸，也同样是无法解锁的，充分保障了大家的隐私安全。 综上所述，人脸识别的性能是很不错的，也期待它之后能够有更加不一样的突破。
人脸识别技术的发展前景是怎样的? 智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。 目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。 考勤门禁：通过扫描人脸独一无二的特征，从而进行识别，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下进行准确识别。
让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。 图4 智能相册分类 5.刷脸签到,会议签到,活动管理 跟(2)比较类似,但是应用场景不一样 ? 大家都玩过扫一扫，其实有了人脸识别以后，我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13. 图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征，和其他人脸比对，比如娱乐类，父子，母女，好友等比对，用来判别识别率，或者可以更精细说明鼻子比较像，眼睛比较像等等。。。 从技术角度来看，人脸就是一个可识别的URL地址，刷脸就是调用后台接口传用户名和密码- -。接下来你能提供什么的样的信息和服务，就看你的数据量有多大了。 ?
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检测准确率榜上取得了准确率第一的成绩 该算法基于深度卷积检测网络，通过学习人脸和非人脸的特征，从而识别出人脸的位置和大小。 ? 下图是FDDB官方的人脸检测准确率召回率曲线图，横轴代表误检人脸数，纵轴是检出率。 从数据图片中的结果显示，小米所对应的线条识别检出率明显高于其他研究团队。 ? 人脸检测早已不是一项新鲜技术，而且在手机端已经大面积普及，包括iPhone。 通过人脸检测，手机摄像头能够准确捕捉人脸的位置，识别具体目标。2015年6月5日，MIUI 推出了一项名为面孔相册的新功能，可以利用计算机视觉技术自动对云相册照片按照面孔进行分类整理。 在保证数据量充足的前提下，小米也将不断优化算法，小米称他们对人脸检测新算法继续进行优化和测试后，将逐渐替代掉原来的老算法。 人脸检测、识别的处理过程究竟是怎样？核心难点在哪里？又会有哪些新的应用场景？
今日下午（5 月 31 日），小米发布了一系列新品，其中最引人注目的当属小米8透明探索版：全球首款压感屏幕指纹识别 + 安卓首款“Face ID” ，这是雷军在发布会上给出的信息。 同样都是大刘海，为什么只有小米8不支持 3D 人脸识别？我们现在就来看看小米8、小米8透明探索版、以及iPhone X的“刘海”里面都装了些什么。 ? 小米8（普通版） ? 小米8透明探索版 ? iPhone X 小米8：前置相机 + 距离感应器 + 听筒 + 红外照明元件 + 红外相机 小米8透明探索版：红外相机 + 前置相机 + LED 指示灯 + 光线感应器 + 听筒 + ToF 距离感应器 + 泛光照明元件 + 点阵投影器 iPhone X：红外镜头 + 泛光感应元件 + 距离感应器 + 环境光传感器 + 扬声器 + 麦克风 + 前置摄像头 + 点阵投影器 可以看出，想要实现 3D 结构光 该模型与红外图像结合成为'Face ID'，被破解的概率可低至百万分之一。” ? ?
量子位在5月介绍过，“闪念胶囊”融合了语音识别、语义理解，NLP等AI技术，不仅把“语音记事本”往前推了一大步，更在手机系统级语音交互上做出新尝试。 实际上，如果她知道背后的技术方案商是科大讯飞，如果她知道语音识别的准确率已经达到97%，远超人类水平，且方言识别也在被解决，她或许就不会对这样的技术太感意外。 但这样的技术、产品，还没有真正影响到她。 紧接着是刷脸解锁的功能，刘女士对“可靠程度”存疑。 她问，刷脸就能解锁，那长得很像的人会不会可以互开？双胞胎怎么办？睡着的时候会不会被别人刷脸解开？ 可能今年过后，刘女士这样的怀疑将不复“存在”，因为自下半年以来，刷脸解锁正在狂飙突进式完成认知普及，从小米、vivo、OPPO和锤子等国产厂商，再到苹果三星等全球巨头，刷脸解锁都在成为“全面屏”的标配。 这个模式，一方面可以读出屏幕文字，能识别图片内容；另一方面则通过语音识别，可以发送“指令短语”，直接查询路线、打开付款码等。
近日，汉柏科技人脸识别产品拿下了有着“设计奥斯卡”之称的德国红点设计奖，是人脸识别领域第一个获得该奖的产品。 汉柏科技人脸识别终端产品在本次红点奖评选中脱颖而出，第一次跟苹果、法拉利等设计界航母站在了同一水准线上。这个认可的背后，则是数百名工程师对于产品，历时数月进行的毫米级打磨。 汉柏科技的人脸识别产品具有完美的流线外形，阳极氧化处理、铝合金材质，产品质感堪与iPhone比肩；整体实现简约的设计，一体化的工艺，毫米级的优化。 ，成为人脸识别行业位列一线阵营的先行者。 汉柏科技将发挥领先优势，不断增强人脸识别产品的用户体验，为推动中国人脸识别走向成熟落地发展作出贡献。对于汉柏科技，红点奖将只是开始。
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。 他们怎么看人脸识别？他们怎么看当前中国计算机视觉这个产业？更为精彩的，他们怎么看待彼此？ 以下是新智元对论坛讨论的摘录整理。 ? 但是，熟人识别，别说100万人——忘记是谁提到过——一个家庭里面机器识别5个人，要做到100%识别，现在的机器也是完全不可能的。 孙剑：机器人在家庭里识别人这一点是我之前提过。 iPhone X推动人脸识别公众认知，计算机视觉创业会更有前途 沈向洋：iPhone X发布让公众都知道了人脸识别，这给各位的公司带来了怎样的机会？ 第二点，我们现在与华为、小米和VIVO合作，感觉很强的一点就是，技术厂商真的非常需要软硬一体化的能力，这些手机厂商有非常强大的供应链，现在他们遇到这样一个新的问题，怎么把硬件和软件放在一块，其实非常难。
从技术逻辑上来说，这些测温解决方案需要 AI 算法来做人像的识别和追踪，即在摄像头画面中准确定位每一张人脸，然后结合红外温度点阵计算出人脸（多为额头）的温度。 提供方：商汤科技 立即联系 6、TupuCheck Pro 人脸识别一体机（测温版） TupuCheck Pro 人脸识别一体机（测温版），支持双目活体检测、发烧预警提示、毫秒级人脸识别速度、双重安全鉴定 测温误差≤0.3 ℃，测温距离 1-5 米；具有固定安装，临时安装于三角架、手持式及安检门式等多种形态。 提供方：深瞐科技 13、云天励飞基于人脸识别的智能红外体温监测系统 云天励飞的基于人脸识别的智能红外体温检测系统主要实施在重要的公共区域，比如火车站等地实行严格的三层测温方案，第一层：出入闸机通道增加人脸测温仪 提供方：耐德佳 AR 产品类型 4：测温机器人/无人机 1、上汽通用五菱汽车公司宝骏新能源防疫测温车 该宝骏新能源防疫测温车，搭载高精度的热成像摄像头，能够精准识别人脸，对连续大面积移动的人群，可实现两米距离内精确测温
优图— 腾讯旗下顶级的机器学习研发团队，专注于图像处理、模式识别、深度学习。在人脸识别、图像识别、医疗AI、OCR、哼唱识别、语音合成等领域都积累了领先的技术水平和完整解决方案。 Light Stage 2 采集示意图 2.3 USC Light Stage 3 在不同的光照环境下，人脸会反射出不同的“脸色”，例如人脸在火炬前会被映红。 用于人脸图像采集的相机为Sony DXC-9000，帧率60fps，分辨率640x480，FOV 40度。Light Stage 3还包括6个红外光源和1个灰度相机。红外光源的峰值波长为850nm。 最后通过红外成像把Relighting的人像扣出并融合到电影中。由于Light Stage 3不能重建三维人脸模型，因此不能随意切换视点，需要演员精湛的演技将肢体形态与目标环境融合。 图13为Light Stage 5所完成的“Digital Emily”项目中重建的数字演员艾米丽[13,14]，左侧为重建的高精度Normal Map，中间为只用Diffuse Component重建的人脸模型
人工智能是"头雁"，人工智能解决的是问题的本身，怎样让能力提高，怎么去解决问题，让它引领技术发展是我们当前需要思考的主要问题。 当前，在技术落地方面，除了语音识别，人脸识别是应用最广的技术，很多人脸识别技术已经成为了人机交互的视觉入口。 其实，在语音识别中，京东、小米都有很大的投入，但在视觉上却没有。 而视觉识别中，除了人脸，还有人体识别，通过体态、衣着识别等，以后也都会有大规模的应用。 人脸和人体是对人识别的比较完善的方案。 举个例子，一个女孩在公园里面跑步，没有拍到人脸，但我们可以通过形体特征把她识别出来，这是一个跨摄像头和没有人脸的识别应用，明年将会落地。 公认的，人机交互的下一代交互方式就是“人脸+语音+AI”，比如VR交互。那么云从在视觉识别外，还联合实验室、大学、中科院做了语音识别，错词率很低。我们在决策方面做了很多模型，比如双塔神经网络。
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 从左至右：李彦宏、马云、马化腾 不过，天天P图到底是怎样实现人脸融合的？为什么很多照片的违和感依然很强？用户的图片上传之后会泄露隐私吗？ AI科技大本营：“人脸融合”是怎样的实现的？ 答：军装照H5中，最关键的一环就是将用户照片合成军人形象。而天天P图就是提供了这项名为“人脸融合”的图像处理技术。 实现这一融合结果，是基于对人脸和五官的精准识别定位，利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点，进行智能匹配贴合。 AI科技大本营：里面涉及到哪些技术，有哪些难点？ 答：首先是最基础的人脸识别技术，这项技术对五官和脸型进行精准的定位，为人脸融合的实现打造了基础。这依托于腾讯优图实验室提供的快速稳定，业内领先的人脸识别技术。
为什么使用虹膜识别 现在识别人的身份主要有人脸识别和指纹识别，其实虹膜有很大的优势。 1. 安全性：相对指纹、人脸特征不易窃取。虹膜大部分需在红外线下进行识别，因为虹膜在黑色的瞳孔和白色的瞳孔之间，大部分中国人虹膜色素是在近红外以下才能显示细节特征，可以非常精确识别一个人的身份。 虹膜识别发展简史 最早是1936年眼科医生发现每一个人的虹膜不一样，他发现可以用虹膜进行人脸识别，1985年另外两个眼科医生就是在美国申请第一个虹膜识别的专利，他们认为虹膜是可以通过计算机电脑来实现，但是他们不知道怎么去实现 特别是网络条件下，为虹膜识别提出了无处不在新的机遇，比如说三五米甚至十米之外实现虹膜采集和识别，包括互联网上、移动互联网怎么在手机上进行挑战。 孙哲南：我们最近刚申请了一个国家重点研发计划，云计算与大数据专项里面有一个项目，我们将来实现十厘米远多模态虹膜人脸步态图像识别，就是在反恐维稳他们就有迫切的需求，因为有很多极端分子，他的脸整容，名字也换了
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