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腾讯优图人脸识别支持角度

是指腾讯优图人脸识别技术在识别人脸时可以适应的角度范围。腾讯优图人脸识别支持多种角度的人脸，包括正面、侧面、倾斜等不同角度的人脸。这种支持角度的能力使得腾讯优图人脸识别技术在实际应用中更加灵活和全面。

腾讯优图人脸识别技术是基于深度学习和人工智能技术的先进算法，通过对人脸进行特征提取和比对，实现对人脸的准确识别和验证。其支持角度的能力是通过训练模型和算法优化实现的，可以有效应对不同角度下的人脸识别需求。

腾讯云提供了人脸识别服务，其中包括了腾讯优图人脸识别技术。通过使用腾讯云人脸识别服务，开发者可以方便地集成人脸识别功能到自己的应用中，实现人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能。腾讯云人脸识别服务具有高度可靠性和准确性，适用于人脸识别、人脸验证、人脸搜索等各种场景。

腾讯云人脸识别服务的产品介绍和详细信息可以在腾讯云官网上找到，链接地址为：https://cloud.tencent.com/product/fr

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更可信的人脸识别，腾讯优图TFace正式开源！

继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。...，QQ中的身份识别需求，对外则通过腾讯云服务的形式，提供了ToC、ToB的相关能力，典型应用案例如跨年龄寻人、人脸核身、刷脸支付等。

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腾讯优图刷新人脸识别新高度

AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录...LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。

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开源公告｜更可信的人脸识别，腾讯优图TFace正式开源！

继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。为了方便研究人员快速复现我们的工作，已发表文章的代码全部在TFace中开源； ?...目前，TFace项目中的算法能力已应用在内外多个业务中，对内广泛支撑了腾讯内部如微信，QQ中的身份识别需求，对外则通过腾讯云服务的形式，提供了ToC、ToB的相关能力，典型应用案例如跨年龄寻人、人脸核身

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腾讯（优图）新技术的人脸检测

【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果

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腾讯优图团队再创佳绩，刷新人脸识别世界纪录

近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。...立足于在人脸分析领域内的多年深耕与积累，腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术，在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索，最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...如在深度学习为主导的图像识别领域，优图借助于大规模深度神经网络的训练，今年4月份在Pascal Voc 2012上刷新了纪录，此项技术当前也在逐步推广到公司内外的业务中，如腾讯云。...优图团队是腾讯旗下专门研究机器学习，智能识别的团队，该团队在近期推出了腾讯优图开放平台，将人脸识别技术免费开放供开发者使用。...更多开放策略可关注腾讯优图开放平台（http://open.youtu.qq.com）。

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腾讯优图开发出新算法，能精准识别戴着口罩的人脸

这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。 策划&撰写：伶轩 即便是戴着口罩，AI也能精准进行人脸识别了。...近日，腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法，即便戴着口罩也能精确进行人脸识别，准确率高达99.5%。除此之外，腾讯优图官方介绍还称，这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。...具体来看，腾讯优图的这套AI算法可以识别5种佩戴口罩方式的人脸，分别是未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部和正确佩戴口罩。...算法通过优图的人脸质量模型，先对要识别的人脸进行口罩遮挡判断，再对口罩遮挡区域进行信息提取，判断准确率目前已达99.5%以上。 ?...与此同时，腾讯优图还表示，所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务，以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商，都可以免费或以一定优惠额度享受该AI算法服务。 ? ?

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上海腾讯优图｜最新人脸检测技术

【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、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、图像分割等研究方向。

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基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...”（可自定义修改），可连接IoT平台 注：需配备SD卡，最大3支持2G，将main.py等文件放至SD卡根目录后上电 ''' import sensor, time, image import os...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入选，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域

来源：腾讯优图 近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。...在竞争越来越激烈的情况下，本次ECCV 腾讯优图实验室共入选8篇论文，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别、人体姿态估计、动作识别、物体检测等热门及前沿领域，再次展示了腾讯在计算机视觉领域的科研及创新实力...以下为部分腾讯优图入选ECCV 2020的论文： 01 链式跟踪器：基于目标对回归的端到端联合检测跟踪算法 Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression...为了提升人脸识别模型在困难样本上的性能，我们提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。...，以防御照片、面具、屏幕翻拍等多种方式的攻击，保证人脸识别安全。

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腾讯优图开源人脸识别底层技术：一款深度学习推理框架TNN

新智元报道 来源：GitHub 编辑：永上 【新智元导读】6月10日，腾讯优图实验室开源了一款深度学习推理框架TNN，高效解锁计算机视觉算法。...这次腾讯优图开源TNN，也是希望其推理框架能够进一步完善，共同为AI构建一个开放共进的生态环境，同时保持不断的迭代更新。...腾讯优图已在GitHub上开源的TNN，可以通过下面的网址进入 https://github.com/Tencent/TNN 计算优化，算力强 TNN对主流平台的适应性强，对CPU: ARMv7， ARMv8...内存优化，轻量级匹配深度学习 通过 DAG 网络计算图分析，实现无计算依赖的节点间复用内存，降低 90% 内存资源消耗。同时支持外部实时指定用于网络内存，实现「多个模型，单份内存」。...腾讯优图不断对优质项目持续开源，促进构建友好开发者生态，为中国企业的科技力量添砖加瓦。 参考链接： https://github.com/Tencent/TNN

1.5K20

腾讯优图——分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本（附论文代码）

作者：Edison_G ECCV 2020即将要开始，很多互联网络公司都有技术论文中标，腾讯优图就8篇入选，涵盖了目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域。 ? ?...1、前文摘要 今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！...（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本） ? 目前基于深度学习的人脸识别算法已经可以较好的处理简单样本，但对于困难样本（低分辨率、大姿态等）仍表现不佳。...为了提升人脸识别模型在困难样本上的性能，提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。...Arcface的强人脸分类器从HR图像中提取的特征分离得很好，但从LR图像中提取的特征不能很好地区分。从正对和负对的角度分布，我们可以很容易地观察到Arcface在LR人脸图像上存在更多的混淆区域。

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腾讯优图TFace发布新版本，新增人脸安全模块

TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。...腾讯可信人脸安全技术通过构建立体的人脸安全技术体系，可以对物理介质攻击、数字内容合成攻击和对抗攻击实现全面覆盖，为人脸信息的应用提供安全可靠的保障。...TFace项目中的腾讯可信人脸安全技术已经为多款腾讯产品提供人脸安全能力支撑。同时，通过腾讯云慧眼、微信开放平台等平台，为行业提供人脸安全服务。...文章链接： https://arxiv.org/abs/2105.03162 03/人脸识别 在人脸识别模块中，本次更新重点优化了如下几个模块： 1、DataLoader 针对训练中大规模数据读取场景...3、模型库 本次更新除了开放真人人脸识别模型外，我们还开放了卡通人脸识别模型，可以识别常见的卡通人脸角色，在开源的iCartoonFace数据集上单模型达到了SOTA水平。

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CVPR 2021 | 腾讯优图20篇论文入选，含人脸识别、时序动作定位、视频动作分割等领域

本次，腾讯优图实验室共有20篇论文被收录，其中Oral论文4篇，涵盖人脸识别、对抗攻击、时序动作定位、视频动作分割、无监督人脸质量评估等前沿领域。...视频内容 以下为腾讯优图本次大会入选论文： 本论文已被CVPR 2021接收为Oral论文。...同时，我们的方法在不同的识别系统上显示出良好的泛化性。后续我们将开源该工作。 人群偏差是实际人脸识别系统中的重大挑战。现有方法严重依赖准确的人群标签，还不够通用。...小样本学习（FSL）旨在通过利用极为有限的支持集样本来适应所学知识，从而识别新的样本，是计算机视觉中的一个重要开放问题。...此次入选了20篇论文，也是对腾讯优图实验室现阶段科研及创新能力的一种认可。未来，优图将继续努力，为大家带来更多可能的“视”界。 微信图片_20210311101208.jpg

1.4K20

动态 | 继LFW之后，腾讯优图又在难度更大的人脸识别库MegaFace中获得全球第一

AI科技评论按：近日，腾讯优图实验室在国际知名人脸识别数据库MegaFace中，以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试（Challenge1/FaceScrub identification）...而在上个月，腾讯优图实验室也在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。...MegaFace是第一个在一百万规模级别的面部识别算法测试基准，与LFW数据库侧重于对比两张人脸照片是否具有相同身份不同，MegaFace以海量人脸注册情况下的识别率为重要指标，难度更大。...根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...集成多个数百层深的深度学习模型后，优图最终在MegaFace取得100万级人脸识别准确率83.290%的好成绩。

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AAAI 2022 | 腾讯优图14篇论文入选，含图像着色、人脸安全、场景文本识别等前沿领域

本次腾讯优图实验室共有14篇论文被收录，涵盖语义分割、图像着色、人脸安全、弱监督目标定位、场景文本识别等前沿领域。...此外，我们的SCSNet支持“自动上色”和“参考上色”两种模式，更适合实际应用。大量的实验证明了我们的方法的优越性， 与自动模式和参考模式下，在多个数据集上FID平均降低1.8 和5.1。 ...人脸识别技术已广泛应用于各种智能系统中，与此同时，无穷无尽的“人脸表示攻击”不断地威胁着智能系统的安全。...并且，我们分析了该算法框架与贝叶斯不确定性估计(Bayesian Uncertainty Estimation)的关联，为该算法框架的有效性提供了理论支持。...活动预告 2021年度腾讯light论坛即将于12月23日在厦门举办。我们将邀请技术大咖，公益代表，学术大拿齐聚一堂，共同寻找科技持续向善的方向。

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掌握生物识别技术：腾讯云神图人脸识别全揭秘 Face Recognition By Yangbuyi

前言公司最近要搭建一个小程序打卡签到功能需要使用人脸识别进行打卡那么经过调研选择了腾讯云神图人脸识别系统来进行整合业务,刚刚好给大家分享一下本篇文章即可复制到工程当中直接使用哦~图片本次项目使用技术栈后端...: SpringBoot3.1.x、Mysql8.0、MybatisPlus小程序: Uniapp、Vue3项目案例图图片注: 小程序脚手架前往仓库拉取即可介绍腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition...）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。...本参数的作用为，当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时，如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。...我们已经初步的认识了这三个api接口的参数那么开始实战操作吧腾讯云神图先进行在线的操作进入腾讯云控制台搜索人脸识别功能图片人员管理 -> 新增人员人员库ID 很重要嗷 后续需要此id来查找是哪个人员库当中的图片点击

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腾讯云— 人脸识别应用实践

为什么这个章节，一上来先谈计费，因为通过计费，我们可以更直接的认清楚“人脸识别” 的核心功能，同时也是需要强调，“人脸识别”产品的报价还是需要从客户应用场景出发，才能给出更合理的报价；（如下示例；腾讯云人脸识别后付费计价概述...人脸比对&人脸验证： （腾讯云产品特点） 在腾讯云存在这样一个产品特殊点，所以做特殊的说明，就是在1：1人脸识别场景下，是有两个服务的，一个是人脸比对，一个是人脸验证。...“此人” 是否是“人员库”中的某个人，这个功能是和腾讯云人脸识别下“人员库”接口打通的。...例如我们看如下流程图（腾讯云基础版人脸核身）： 提取架构特点： 1： 实名信息验证（身份证OCR） 2： 活体检测 3： 人脸对比（与公安权威库对接） 整个过程是建立在核验是“真人”和“正确的人” 完成的过程...在腾讯云人脸核身下，我们也可以基于API单独使用部分能力， 例如：活体检测（腾讯云活体检测目前支持四种模式，适用于不同的使用场景。） 数字：用户需要准确念出下发的四位验证码进行活体检测。

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专栏｜深度学习在人脸识别中的应用 ——优图祖母模型的“进化”

正是看到深度学习技术如此巨大的潜力，国际互联网巨头Google，Facebook，Microsoft纷纷抢先布局，国内互联网领袖BAT也不惜资源进行技术储备，作为腾讯内部顶级的机器学习研发团队，优图也投入精英人力专注于深度学习技术的研发与产品落地...本文着重以人脸识别为例介绍深度学习技术在其中的应用，以及优图团队经过近五年的积累对人脸识别技术乃至整个人工智能领域的一些认识和分享。...图4：具有判别性的人脸 判别性特征的想法非常直观有效也取得了一定成功，但是由于人脸的像素特征非常不稳定，不同拍摄设备和拍摄场景、不同的光照条件和拍摄角度等都会造成相同人脸的像素差异巨大。...图10：常见人脸识别场景类型 互联网上有海量的人脸照片，通过搜索引擎优图也积累了海量带身份标注的互联网人脸数据。...套用在人脸识别问题上，只需要将训练好的优图祖母模型在新场景的新数据上进行精细化调整。 ? 图13：优图祖母模型的进化 这种传统的迁移学习方法确实能帮助祖母模型更好的完成新场景下的人脸识别任务。

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