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手机必备 | 听歌曲APP——Shazam

对于小代这种听歌从来不记歌名,听到大街上或者某部电影里的音乐很好听,想要知道是什么的人来说,一个听歌曲功能是很有必要的。 然而,国内大多数音乐APP的听歌曲准确率,并不是很让人满意,尤其是涉及到外文歌曲。 今天给大家推荐一个专门做听歌曲的APP——Shazam。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率 一般情况下,误率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值的增大而减小。 02 影响人脸识别性能的因素&解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。 4) 头发有明显遮住眼睛或脸部轮廓。 5) 摄像头内包含多张人脸。 判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 2) 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

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    人脸识别该如何测试

    01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率 一般情况下,误率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值的增大而减小。 02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。 4) 头发有明显遮住眼睛或脸部轮廓。 5) 摄像头内包含多张人脸。 判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 2) 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率 一般情况下,误率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值的增大而减小。 02 影响人脸识别性能因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。 4) 头发有明显遮住眼睛或脸部轮廓。 5) 摄像头内包含多张人脸。 判断用户是否真实在操作,指定用户上下移动手机,防止视频攻击和非正常动作的攻击。 2) 3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。

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    OPPO Find X,一款(可能)被全面屏“耽搁”了的AI手机

    相比以往从2D平面分析用户的面部特征,3D结构光带来的15000个识别点的面部特征提取,能够专门为用户构建起脸部3D模型。 再利用AI技术进行智能分析,比如脸部的立体轮廓、鼻型、眼睛的深浅、下巴、颧骨等,并自动给出相关美化建议,最终呈现出更加精细化的美颜效果。 ? 可以说是完成了一场“虚拟形象”的个性化整形。 而且这种个性化并非一时一次,在产品化应用中,OPPO Find X提供了4种预设的美颜风格,每一个风格都可以进行局部调节,用户可以根据自己喜好、基于脸部3D模型进行微调,然后便能成为日后每一次拍照时的基本设置 △ 自拍成像样张 由于用户人脸的3D模型已被精准识别,于是在拍照或视频的时候,结构光技术可以做到毫米级别的精度分析,来分辨人物与背景,实现自然精准的虚化。 比如智慧屏,需要识别屏幕中的文字信息的时候,可以通过拇指大面积按压实现智慧屏,不管是网页、图片、文本只要是在屏幕上显示的文字都可以通过智慧屏摘取出来,轻松翻译、搜索和复制。 ?

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    马云的刷脸支付真的来了!全球首站已上线

    KPRO主要供应沙拉、panisis和新鲜果汁而不是炸鸡,客户可以通过扫描脸部来验证付款。 “靠脸吃饭”的时代来了 现在,在杭州万象城肯德基的KPRO餐厅吃饭场景是这样的: ? 刷脸支付的落地,意味着继现金、银行卡、手机支付之后,又多了一种新的支付方式。 消费者有了更多的选择:即便忘带钱包、手机没电,也能进行支付。 陈继东告诉经济日报记者,之所以设置了刷脸后输入手机号的环节,就是为了确认支付意愿和交叉验证。 ? 那么,用照片能否蒙混过关? 蚂蚁金服方面表示,支付宝在肯德基KPRO的点餐机上配备了3D红外深度摄像头,在进行人脸识别前,会通过软硬件结合的方法进行活体检测,误率低于十万分之一。 唯一可能出现“纰漏”的是对同卵双胞胎的人脸识别,陈继东坦言,尽管机器人脸识别的准确度高于肉眼,还采取了复杂风控的机制,但机器还是有小概率出现“误判”。

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    全国通用的「微信身份证」来了!这里有一份最全的申请攻略 | 国家队

    随后,在小程序中进行人脸,并朗读相应数字,即可领取「网证 CTID」并保存到微信卡包了。 ? 在「知晓程序」微信公众号后台回复「可信」,查看你附近的可信终端,并带着你本人的二代身份证、装有「微警认证」app 的手机前往。 3. 这时候 app 会要求你「扫码链接网证机」,请将手机对准可信终端白色区域的二维码并进行扫描。 ? 4. 在「微警认证」app 中根据提示进行相关信息的填写,并进行人脸识别、声纹识别的认证。 随后,在小程序中进行人脸,并朗读相应数字,即可领取「网证 CTID」并保存到微信卡包了。 ? 7. 在微信底部点击「我」,选择「卡包」并打开「居民身份证网上凭证(CTID)」。 ? 举个例子,比如说你在政务窗口办理业务,需要证明「你是你自己」,只需打开「微警认证」app 或者「网证 CTD」小程序,扫一扫窗口设备,发出的「验证动态二维码」进行身份识别,按照提示指引完成脸部识别,提示

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    中兴智能视觉大数据:未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度

    中兴智能视觉大数据报道: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的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化 几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;除此之外,还符合视觉特性:“以貌人 此外,人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发

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    路边哪些野花「不能采」?这款小程序,帮你找回遗失的好奇心

    掏出手机,用「花君」小程序扫一扫,立刻就知道你面前这个小家伙姓甚名谁啦~ 如果有朋友在身边,还可以顺便装个 X,是不是很赞? 当然,你也可以先拍下来,等有空的时候,再来识别手机里的存货。 是的,这里的存货不光是你以前拍过的照片,各种你在别的地方看到的图片,比如说网上偶遇的美图、漂亮的壁纸、别人的朋友圈……都可以保存到相册里,然后用花君测测里面到底是什么花~ 无论你是看到什么都想知道是啥的好奇宝宝 让我们来随便找两张有花儿的照片,看看花君的鉴定结果: ? 你看,就算花朵很小也能识别的出来,超智能,一点都不傻瓜。 如果你觉得不太像,还可以点击右侧的箭头,看看其他类似的结果。 最贴心的是,「花君」居然还能帮你自动保存花记录! ? 回到主页点击「我的」,你看,之前搜过的记录都在这里了,超方便! 「花君」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/3773/

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    坏了,人脸识别能检测出同性恋?

    人脸识别不光能解锁手机,抓逃犯…它还可能检测你是直男还是 Gay? 也许你已经听过了这一消息。 通常,男性的下巴较宽,鼻子较短,前额较小;而男同性恋者下巴较窄,鼻子较长,前额较大,脸部毛发较稀少。相反,女同性恋者的脸部通常比女异性恋者的脸部更像男性脸部(下巴较宽,前额较小)。 因此,他们认为这种差异的存在主要与文化而不是脸部结构有关。 此外,Todorov 也指出,人们在约会网站上发的照片,投射出很多非人脸的特征。 但早在 2016 年,在太平洋彼岸的中国,上海交大教授就完成用机器看脸罪犯的研究,根据当时的报道,声称识别准确率可达 86% 以上,这在当时也引起了国内外舆论的质疑,Google 的几名研究员也对其撰文进行了批驳 Kosinki 还使用人脸识别算法来辨别共和党人和民主党人的政治倾向,这目前还是一项未公开的研究,但他声称这项研究是成功的,尽管他也承认这个结果可能随着被检测者某些脸部特征(如胡须)的改变而改变。

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    苹果终向腾讯低头

    3 青少年用户不得使用脸部识别认证身份,只能采取密码方式。 ? 腾讯科技讯 本周二,苹果举办了秋季新品发布会,推出了三款新手机,其中iPhone X在行业内第一次推出了三维脸部识别。 在iPhone X中,苹果植入了脸部识别技术,不过苹果新规定指出,针对年龄小于13岁的用户,iOS软件的开发商不得使用脸部扫描来验证身份,而是必须通过其他认证手段。 因为苹果高管之前已经表示,脸部别的数据只会保存在用户手机中,不会上传到网络服务器上,隐私安全有足够的保证。 苹果的脸部识别技术,引发了舆论在个人隐私保护方面的巨大争议。 不过苹果也做出了各种限制,保护用户隐私安全,比如每一部手机只能对一个用户进行脸部识别认证。 新版的审核政策也对一些iOS软件进行了限制,其中包括杀毒软件。 而在新版手机中,苹果希望将增强现实应用作为一个差异化亮点。在安卓和iOS两大平台中,苹果率先推出了AR开发工具,另外在iPhone X手机中推出三维识别传感器,能够直接应用于增强现实开发。

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    基于MATLAB的人脸识别算法的研究

    基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别;从智能手机的人脸识别的性别识别;如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边 MATLAB人脸识别的处理过程: 1. % 读入图像 2. %低通滤波,去除噪声 3. %颜色空间的转换 4. %像素值概率的计算 5. %图像的腐蚀 6. %图像的膨胀 7. %根据填充率,去除手脚等非人脸部分 8. %根据面积比去除一些较小的非人脸部分 9. %根据肤色区域的长宽比出去一些非人脸部分 10.

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    研究报告称指纹识别传感器将保持主流市场地位

    该报告承认,在过去几年里指纹感应器的平均销售价格遭受了“重大打击”,而手机市场中虹膜识别和脸部识别不断普及。 该报告还特别关注了屏内指纹感应技术的创新性,称之为指纹识别的新“代言人”。 现在,很多专业手机指纹感应器制造商都在评估平均销售价格(ASP)下降带来的财务影响。 但手机行业只是这种发展趋势的一小部分,随着指纹扫描支付卡等技术的发展,新的应用会脱颖而出。 ABI Research公司还预测,从无卡生物识别自动取款机到具有司机识别功能的智能汽车,随着在众多新技术中多模态系统逐渐成为标准,脸部识别和虹膜识别的发展呈上升态势。

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    科技小编变身美妆博主,AR试妆就是这么神奇!

    就像宜家在2014年就推出了AR家装APP,来自加拿大的AR公司ModiFace在2014年就和美妆零售店丝芙兰共同合作推出过AR试妆产品,在手机中下载app后,就像动图中展现的那样,在AR技术的支持下 介于此,镁客君特地去研究了Modiface的技术原理,据了解,他们主要是通过摄像头来识别你的脸部,包括眼睛、鼻子、嘴巴、甚至是眼睫毛的位置,当你对着摄像头转头的时候,脸上的妆容也会在算法的加持下保证紧紧贴在脸部 简而言之,AR主要就是先通过人脸识别技术跟踪脸部的关键点,然后再通过增强现实技术呈现出化妆的效果。

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    Andriod8.1之测量生物识别解锁模式的安全性

    (2017年12月5号Google更新了Android8.1的CDD) 如今,基于生物识别的解锁模式几乎仅通过错误接受率 (FAR) 指标(即模型错误地接受随机选择的有误输入的概率)进行评估。 例如,对于语音解锁,该指标会测量使用已录制的用户语音样本“Ok, Google”成功解锁用户手机的概率。我们将此类攻击称为“欺骗攻击”。 其中,IAR 测量并非对所有生物识别模式都有用。 脸部和虹膜 IAR 下限将由 SAR 捕获,因此不需要单独测量该指标。 SAR 使用目标的脸部照片进行测试。对于虹膜,需要放大脸部以模仿用户使用该功能的常规距离。 例如: 图片边界不应包含在内如果照片显示在手机上,则手机屏幕/边框不应可见如果有人拿着照片,手部不应可见对于直角来说,照片应填满传感器,使其他物体不可见。 当样本(脸部/虹膜/照片)与相机呈锐角时(模仿用户将手机握在正前方并朝向脸部的用例),脸部和虹膜模型的宽容度通常更高。以该角度进行测试有助于确定您的模型是否易受欺骗。

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    人脸识别井喷,可别忘了SDK留下的那些“后门”

    同时,在支付场景中人脸识别技术的误率已经达到十万分之一。 经济参考报》记者看到不少消费者尝试了“刷脸支付”:在自助点餐机上选好餐,进入支付页面,可选择继支付宝、微信移动支付选项后的新选项“刷脸支付”,然后进行人脸识别,大约需要1-2秒,再输入与支付宝账号绑定的手机号 以往人脸识别技术只能处理数百人级别的数据比对,但现在已经发展到上万人甚至更高量级的数据比对,且突破拍摄角度不正、光线变化复杂、分辨率低等不利条件,帮助公安机关迅速抓捕逃犯。 此外,脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度,使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。 为了提高识别率,不少应用场景都需要用户采用除人脸识别技术外的双重验证。 华为集团从事模式识别的技术人员田女士说,人脸数据很难更改,“例如,我们不可能因为一次人脸数据被盗就去整容来更改我们独有的生物密码。

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    使用深度学习实现iPhone X的FaceID

    由于创建了无边框手机,苹果不得不开发一种能简单快捷的解锁手机的新方法。不同于一些竞争对手继续使用放在不同位置的指纹传感器,苹果决定革新我们解锁手机的方式,让我们看一下手机就能解锁。 借助一款先进的前置深度相机(facing depth-camera),iPhone X能够创建用户脸部的3维映射。此外,使用红外相机拍摄用户脸部的图片,该图片对于环境的光线和颜色的变化更具鲁棒性。 从数字识别到人脸识别的神经网络 孪生神经网络一般由两个相同的神经网络组成,共享所有的权重。该架构可以学习计算特定类型的数据之间的距离。 原理是,你通过孪生网络传递数据(或者简单地通过同一网络在两个不同的步中传递数据),网络将它映射到一个低维特征空间,就像一个n维数组,然后你训练网络进行映射,使不同类别的数据点尽可能地远,同一类别的数据点尽可能接近 你有了一个随时可用的模型,可在无需进一步训练的情况下识别不同的用户,它只需要在初始设置期间拍摄一些照片后,计算用户的脸部位于脸部映射空间中的哪个位置即可。。

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    黑客角逐:刷脸解锁,你的iPhone X并不安全

    “我们仅用150美元就制作出了破解iPhoneX面部识别的面具” 上周五,越南网络安全公司Bkav发布的博客文章和视频显示,他们使用3D打印塑料模具、硅胶、化妆品和简单的剪纸所组合而成的面具,轻松骗过IPHONE 尽管该手机通过复杂的3D红外线摄影记录机主面部影像程序,并由人工智能驱动建模,研究人员仍旧能够成功骗取解锁,仅需通过制作相对简单的面具:在根据要解锁的机主脸部数字扫描进行3D打印出来的塑料框架上,安装一个雕刻好的硅胶材质的鼻子 不过,研究者也承认,他们的技术需要对目标iPhone手机持有者脸部进行详细的测量或数字扫描。研究者还说,他们需要使用手持扫描仪对受试者脸部扫描五分钟以上才行。 他们还提到,这种解锁技术还可能进一步升级,比如使用手机的更加快速的对受害目标脸部扫描,或者利用照片制作的模型。但这些升级工程是否仍旧如此简单,他们并没有做出任何预测。 以至于最后Bkav的研究团队教会手机别的是一副更像面具的脸孔,而并非是塑造了一副高度仿真的面具(从而破解面部识别ID)。 “到目前为止我还不能排除Bkav这些人是否耍了些小把戏”,罗杰斯补充道。

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    用 iPhoneX 的 FaceID 刷脸解锁真的靠谱吗?

    原作者 Quincy Larson 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 在上周的苹果秋季新品发布会中,苹果推出了全新的脸部识别技术FaceID。 在最新的苹果发布会中,苹果隆重推出全新一代iPhone手机,十周年纪念版iPhone X,以及iPhone 8、iPhone 8 Plus。当中还推出了全新的脸部识别技术FaceID。 本文主要探讨了面部识别,以及其他形式生物识别的安全性。 从历史上看,生物识别一直都不安全。 相机可以被欺骗。 声音可以被录制。 指纹可以被盗取。 同时改变你的声音,指纹或者你的脸部结构也是很难的。 因此不要依靠生物识别。有一个更好的选择,但你不会喜欢的,因为它很不方便。但它很有用。 生物识别的发展前景 比起访问数据的全部开放或全部否定,设备制造商应采取分层方法,需要不同级别的身份验证才能访问不同的应用程序和数据。

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    如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能?

    为了实现 FaceID 技术,苹果采用了先进而小巧的前置深度相机,这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。 此外,它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片,它拍摄到的图片对外界环境的光线和颜色变化具有更强的鲁棒性。通过深度学习,智能手机能够非常详细了解用户脸部信息。所以当用户接电话时,手机就会自动识别并解锁。 同样地,使用 FaceID 也需要用户注册他\她的脸,这个过程非常简单:用户只需以一种自然的方式看手机屏幕,然后慢慢将头部转一圈,以不同姿势记录脸部信息。如此,用户就可以使用手机的人脸解锁功能了。 然后,你需要训练网络产生特征映射,从而获取尽可能多的不同类别的数据点,而同一类别的数据点尽可能是接近的。 这意味着,要解锁你的手机,该网络只需计算在解锁过程中拍摄的人脸照片与注册时所存储的人脸照片之间的距离。 如果这个距离低于某个阈值,则会解锁手机,阈值设置得越小,你的手机将越安全。

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