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新算法可干扰脸部识别系统

加拿大多伦多大学(University of Toronto)的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序,可干扰脸部识别系统。 该程序设计用于在像素水平精细地改变图像,干扰数字化脸部识别技术,让算法不能区分人眼看上去很相似的面孔。而且,效果很不错。 实际上,这对神经网络相互训练,处理包含了600张脸孔的数据库,生成脸部识别-干扰算法。 其目标似乎是阻碍在线脸部识别系统,例如给脸谱网带来了法律问题的相片标记程序。 研究人员希望开发出一种应用程序或者网站,让用户给他们的在线图像添加一种隐形屏障,干扰脸部识别系统对这些图像的扫描。 这并不能有效地干扰越来越多的警察机构所采用的实时脸部识别系统。 要干扰这种脸部识别,您需要一些夸张的头饰。但该程序能够有利于保护日常应用程序的用户在线隐私,至少,在目前的人工智能军备竞赛创造出能击败这种程序的脸部识别系统之前,它能有效发挥保护作用。

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深度卷积网络迁移学习的脸部表情识别

这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络(ConvNets),且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。 与基于SVM Gabor特征的50.65%识别率和基于SVM Distance特征的78.84%识别率相比较,本文达到平均80.49%的识别率。 深度ConvNets已通过面部识别任务在MSRA-CFW数据库训练,相比于基于Distance特征的78.84%识别率和基于Gabor特征的50.65%识别率,本文在自建人脸表情数据库的表情识别达到80.49% 的识别率。

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    谷歌计划为安卓支付增加脸部识别功能

    谷歌正在测试一款基于面部识别技术的安卓支付系统。该公司最近正在为其新的Hands Free计划召集参与者,这项计划将与一些选定的商家合作开展,包括麦当劳和Papa John’s等。 Hands Free实验的另一个手段是通过店内摄像头使用面部识别来确认用户交易,以便于更快地完成结账过程。 这种做法提供了一个对抗潜在隐私问题的切实保障,就像最近因为使用面部特征识别而招来诉讼的脸谱公司和Shutterfly(图片分享网站)一样。

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    Facebook研究出接近人类水平的脸部识别技术

    不过Facebook正在尝试让计算机赶上人的能力,据其名为DeepFace项目的结果,Facebook人脸识别技术的识别率已经达到了97.25%,而人在进行相同测试时的成绩为97.5%,可以说已经相差无几 Facebook进行此项研究的项目叫做DeepFace,项目利用了计算机视觉、人工智能及机器学习技术,通过革新的3D人脸建模勾勒出脸部特征,然后通过颜色过滤做出一个刻画特定脸部元素的平面模型。 该技术利用了9层的神经网络来获得脸部表征,该神经网络处理的参数高达1.2亿。据论文称,这套系统将人脸识别的错误率降低了25%,已经接近人类的识别水平。 ? 据MIT报道,Facebook将会在本年6月举行的IEEE计算机视觉与模式识别大会之前发布该项目以便获得专业人士的反馈。 有了更强的人脸识别能力,Facebook才更加名符其实。 摘自:technologyreview.com, 36kr

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    脸部打码

    cv2.bitwise_xor(lena,key)#使用密钥key对原始图像lena加密 encryptFace=cv2.bitwise_and(lenaXorKey,mask*255)#获取加密图像的脸部信息 encryptFace noFace1=cv2.bitwise_and(lena,(1-mask)*255)#将图像lena内的脸部设置为0,得到noFace1 maskFace=encryptFace +noFace1#得到打码的lena图像 #步骤2:将打码脸解码 extractOriginal=cv2.bitwise_xor(maskFace,key)#将脸部打码的lena与密钥key进行异或运算 ,得到脸部的原始信息 extractFace=cv2.bitwise_and(extractOriginal,mask*255)#将解码的脸部信息extractOriginal提取出来,得到extractFace noFace2=cv2.bitwise_and(maskFace,(1-mask)*255)#从脸部打码的lena内提取没有脸部的lena图像,得到noFace2 extractLena=noFace2

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    基于opencv的摄像头脸部识别抓取及格式储存(python)

    opencv作为优秀的视觉处理在动态图像处理上也是很不错的,本次主要基于Opencv抓取视频,然后保存为avi,同时进行脸部识别作业 ---- 刚接触opencv,参照opencv的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码 然后是脸部识别,opencv自带了很多特征库有脸部,眼睛的还有很多,原理都一样,只是眼睛的库识别率视乎并不高,直接上代码: #coding=utf-8 import cv2 import cv2.cv  , 2) #转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #直方图均衡处理 gray = cv2.equalizeHist(gray) #脸部特征分类地址

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    瑞士企业发布支持Windows 10脸部识别功能的眼部追踪平台

    瑞士公司Tobii宣布,其开发的眼部追踪平台支持Windows Hello的脸部识别功能,为计算机和外围设备提供了Windows 10生物特征身份验证与眼部追踪功能,所有这些功能均可通过同一传感器实现。 Windows Hello的生物特征身份验证功能依赖于Tobii传感器提供的图像,并结合了微软公司研发的人脸识别算法。 这些算法被集成到Windows 10中,其功能是验证用户身份,确保登录Windows设备时的安全性。Tobii公司表示,其技术可使Windows Hello能够在各种照明条件下工作,包括黑暗环境。 有了Windows Hello,用户登录时无需再记住密码,微软将Windows Hello与Tobii眼部追踪设备相结合改善了客户的Windows体验。

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    研究报告称脸部识别技术准确率已大幅提升

    据美国国家标准与技术研究院(NIST)研究报告称,在过去5年内,脸部识别技术的准确率已大幅提升。 事实上,这项技术已经经历了一场“工业革命”,使得某些算法在搜索数据库和查找匹配项方面比其他算法高出20倍,这些数字来自于NIST发布的“当前脸部识别供应商测试”结果。 这一批算法中表现最好的有来自微软、IDEMIA和中国人脸识别公司依图开发的算法。 改进的秘诀是什么?NIST表示,其中之一是广泛采用了卷积神经网络,这是对2014年脸部识别和机器学习技术的一个改进。 在2019年,NIST计划再发布两份关于脸部识别准确度的报告—一份详述了由49位开发人员提交的另外90种算法的结果,另一份是关于“脸部识别中的人口相关性”的报告。 随着脸部识别算法的广泛应用,准确性成为一个很大的关注点。

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    QQ快速识别登录推测

    场景 我们在PC端登录QQ客户端后,访问任何qq.com域下的服务,都可以识别到当前登录的账号。 思考这是如何做到的呢? 推测 首先可以猜测,登录QQ客户端之后,肯定在本机通过某种方式唯一标识了(可以通过账号)当前机器/设备。 然后在访问qq.com域下时,可以通过某种方式识别到这个唯一标识。 最后弹出提示,是否是当前账号,是否需要快速登录。 方式 比如,QQ客户端登录之后,将登录账号信息以加密文件方式放入本机指定目录,然后在访问qq.com域时,由于浏览器的沙箱机制,可以通过插件的方式访问本地指定文件,之后进行解密,然后提示用户快速登录

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    Ps|去除脸部油光

    在日常生活中,拍照时是一项必不可少的活动,但拍出来的照片却不一定尽如人意,特别是在夏天,更容易拍出满面油光的照片,接下来我们可以用ps简单几步去油,在夏天也能拍...

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    人脸识别登录认证:加强系统认证

    人脸登录成功 ? 人脸登录失败 ? 注册人脸 ? ,帮助我们快速在自己的系统中集成人脸识别的功能,而且这个接口可以无限次调用。 二、需求介绍 在系统中,我们不用输入任何账号和密码,直接通过人脸识别,实现登陆。 ,当用户登录成功后会返回这个ID, ? 前端界面 后台处理 引入必要的依赖,根据你申请 人脸识别不同的版本有关,v2就使用v2版的,我这里使用v3版的依赖 ?

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    Android开发人脸识别登录功能

    近来,很多公司的APP都实现了人脸识别登录的功能。今天呢,银鹏带大家从头到尾做一下这个人脸识别登录。 首先呢,我们需要采用一个拥有人脸识别算法的平台,这边我建议使用虹软的人脸识别,因为我个人用的就是这个,关键有一点好处,就是免费。注册链接:点击进入注册。 注册完毕以后,话不多说,我们进入流程。 LivenessActivity.flag = 1; startActivity(new Intent(MainActivity.this, LivenessActivity.class)); 人脸识别登录 ,咱们需要和服务端进行交互,那么注册时,就要 绑定faceId,对faceId进行存储,当用户对人脸识别开启后,进行本地人脸识别登录校验,成功后,请求刷脸登录接口。 demo下载体验: 链接: https://pan.baidu.com/s/1EP6qnF-KN1gZo0r0RAGhQA 提取码: fya2 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android开发人脸识别登录功能

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    使用迁移学习数据增强方法来实现Kaggle分类&识别名人脸部

    在这个项目中,我将使用keras、迁移学习和微调过的VGG16网络来对kaggle竞赛中的名人面部图像进行分类。

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    几行代码即可接入声网SDK,拥有人脸识别脸部特效等动态直播功能

    未来声网Agora.io还将携手Meetme陆续推出包括人脸识别脸部特效和虚拟礼物等动态功能,从而创造出更丰富的用户经验和全新的商业机会。

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    【重磅】灵长类动物脸部识别算法被破译,大脑黑箱或根本不存在

    对猕猴的实验表明,对脸部识别是由大脑中 200 多个不同神经元共同编码完成的,每个神经元会对一张脸不同特征的参数组合进行相应。这一发现推翻了此前人脸由特定细胞识别的假说。 西雅图华盛顿大学视觉神经生理学家格 Greg Horwitz 在接受 Nature 记者采访时表示,Tsao 和 Chang 两人的工作可以简单概括为开发了一个模型,让人能从计算机屏幕上的图像中看到,视觉皮层中神经元对脸部的反应 推翻此前假说,大脑不是“人脸识别机”,而是“人脸分析仪” 不仅如此,Tsao 和 Chang 还考虑了,在进行脸部识别,也就是识别各种面部特征的特定组合时,每个神经元是否有“最擅长”的一个组合。 实验中,当猕猴看到不同的脸部图像,但这些不同是神经元“不关心”的组合时,单个脸细胞的反应保持不变。 打个比方,当猕猴看见两张发际线不同的照片,它们视觉皮层中关心眼睛大小的神经元不会产生变化。 这也排除了此前的一种人脸识别假说——脸细胞将输入的图像与一组标准的人脸数据进行比较,并从中寻找差异,而后者正是此前计算机识别人脸时常用的一种方式。 ? 论文中提出的人脸识别模型的示意图。

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    某卡验证码获取识别登录

    这次是某卡网站的登录,在试验这个库时,顺便教大家验证码怎么获取,因为有一种验证码定位到验证码链接后,去请求链接下载,再去识别下载后的本地图片,即使识别的结果与下载的一样,但就是不能登录。 验证码获取 打开登录网页,这个登录页面初始页面显示的是动态手机密码登录,且是没验证码的,我们需要使用账号密码登录,及验证码出现流程如下: 1.点击手机密码登录 2.输入账号,密码 3.点击登录,这时验证码才会弹出 4.识别填写验证码 5.再次点击登录,完成整个流程 ? 好,到这里一般是直接请求这个链接,把验证码下载到本地,进行识别,在把验证码提交上去,登录,这思路没有错,一个链接对应一个验证码,有很多网站就这样的。 保存下来图片后,就可以使用强大的 ddddocr 进行识别了,小编使用的体验挺不错,简介方便,准确度高,;某度的 OCR 调用又麻烦,识别准确度巨低。 一个效果视频如下,完整代码回复关键词获取。

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    手把手教你在浏览器中使用脸部识别软件包 face-api.js

    比方说三个 face-recognition.js,将人脸识别功能引入 nodejs 当中。 起初,我没有想到在 javascript 社区中对脸部识别软件包的需求如此之高。 为了简单起见,我们实际想要实现的是给定一个人的脸部图像然后对他/她进行识别,给定的图像即输入图像。我们解决这个问题的方法是为每个我们想要识别的人提供一个(或多个)图像,并用人名称标记,即参考数据。 face-api.js 已经实现了一个简单的 CNN,这个网络能够返回给定人脸图片的 68 个脸部特征点。 ? 根据特征点的位置,boundingbox 可以被确定在脸部的中心。 加载模型数据 根据您的应用程序的需求,您可以专门加载您需要的模型,但是要运行一个完整的端到端示例,我们需要加载人脸检测、 脸部特征点和人脸识别模型。模型文件可以在 repo 或点击这里获取。 脸部特征点可以如下方式显示: ? ?

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    前后端token机制 识别用户登录信息

    Token,就是令牌,最大的特点就是随机性,不可预测。一般黑客或软件无法猜测出来。

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    Selenium&Pytesseract模拟登录+验证码识别

    验证码是爬虫需要解决的问题,因为很多网站的数据是需要登录成功后才可以获取的. 验证码识别,即图片识别,很多人都有误区,觉得这是爬虫方面的知识,其实是不对的. 验证码识别涉及到的知识:人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理. ,主要是找出文字所在的主要区域 4 前处理: 验证码识别,“一般”要做文字的切割 5 训练: 通过各种模式识别,机器学习算法,来挑选和训练合适数量的训练集 6 识别: 输入待识别的处理后的图片 工具,即从图片中识别出其中嵌入的文字。 # 找到验证码的input,并输入验证码 browser.find_element_by_id("authCode").send_keys(code) # 点击登录按钮

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    PC人脸识别登录,出乎意料的简单

    之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了。 [20200729104341699.gif#pic_center] 实现原理 我们看一下实现人脸识别登录的大致流程,三个主要步骤: [20200729120630292.png? #pic_center] 前端登录页打开摄像头,进行人脸识别,注意:只识别画面中是不是有人脸 识别到人脸后,拍照上传当前画面图片 后端接受图片并调用人脸库SDK,对人像进行比对,通过则登录成功,并将人像信息注册到人脸库和本地 前端实现 上边说过要在前端识别到人脸,所以这里就不得不借助工具了,我使用的 tracking.js,一款轻量级的前端人脸识别框架。 ,存在则表示登录成功,如果不存在则注册到人脸库。

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