前言 一个群友用琨君的美颜录制和讯飞离线人脸识别SDK做了一个demo，功能是录制视频，要求有美颜，并且能识别人脸并放置贴图。但是遇到一个问题： 录制过程能过进行人脸识别，也有美颜效果； 但是录制
2015年，现任教皇方济各 (Pope Francis) 访美，他是首次对美国进行正式访问的教皇，还将主持在美国领土上的首次封圣，并在国会发表演讲。时任美国总统和副总统的奥巴马及拜登，分别携各自的夫人，一起在美国安德鲁斯空军基地 (Andrews Air Force Base，也是总统机队“空军一号”的驻地) 迎接了教皇专机的降临。
📷 本文来自全民快乐研发高级总监展晓凯在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中展晓凯详细介绍了短视频APP场景中视频录制、编辑、保存
随着抖音的爆火，短视频APP走进人们的视野，无论男女老少似乎都能从其中找到乐趣，来作为繁忙工作生活之中的消遣，但短视频APP是如何开发的呢？它又面临哪些架构问题？今天我们就来一起看一下。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
那么时至今日，直播的野蛮生长时期早已过去，大大小小的直播平台也在顺应政策的变化市场的需求生存，取而代之的短视频却有迎头大上之意。短视频+电商”、“短视频+知识问答”、“短视频+招聘”……在短视频系统开发野蛮生长的这两年时间里，除了独立的短视频媒体，“平台+短视频”的商业模式也快速崛起，各类玩家相继入局，不断探索“短视频+”的新玩法和新模式。除去产品内容、市场需求之外，短视频系统有哪些部分组成？今天分析一下短视频系统开发的疑难问题解决方案。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
近年来，随着“平安城市”视频监控的大规模建设，摄像头布满各个城市的大街小巷。存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。视频侦查技术也逐渐成为侦查破案的主流。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
随着软件算法和物理终端的进步，人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面，已经成为了重要的身份验证手段，但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第14章《实时人脸特征点标定程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
大家下午好，我是来自Camera360的唐雷，今天与大家一同分享Camera360 iOS端的音频优化。对于一款拍照软件，贴纸、美妆、特效现在已经成为一种标配，而我们最大的区别在于左下角的相册——它支持连拍，不需要拍照预览再去保存。从产品角度，我们最开始只是简单的拍照软件，拍风景再加上一些滤镜处理，到后面开始添加美妆、贴纸等功能，包括短视频也有尝试。
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别。
AnalyticsZoo是由Intel开源，基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台，能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等，构建基于大数据的深度学习端到端应用。
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。
随着人工智能进入快速发展的阶段，安防视频监控平台也过渡到以智能化应用为主流趋势的新赛道。TSINGSEE青犀视频基于多年在音视频领域的深耕与开拓，我们也积极以AI技术为核心进行产品的转型升级。当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。
-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 识别功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到，所以识别功能的代码最好独立出来，不要和预览、推流这些代码写在一起，如下图，识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在： 📷
AAAI Conference是由美国人工智能协会（the Association for the Advance of Artificial Intelligence）每年举办一次的人工智能方面的顶级会议。近期AAAI2019的录取结果已出，投稿数量高达7745篇，录用率仅为16.2%。中科院自动化所研究所智能感知与计算研究中心7篇论文入选。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
自DeepFakes技术诞生以来，造假脸、假视频的恶搞消息不断，而基于GAN的相关技术让这种恶搞“更上一层楼”——真人？假人？傻傻分不清。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别，通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析，按照设定存储规则存储所需的图片。随着视频摄像头的高清化以及应用场景的海量增长，对监控系统视频信号的存储带来巨大的挑战，存储空间永远都是不够用的，同时对视频信号的利用也带来很大困难，导致大量视频信号存而不用。
机器之心专栏 作者：阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整，大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中，最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片，支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄，同时，FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是，网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽，「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办？」，「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢？新技术的出现总是伴
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。
2019年国庆，帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着这个春节宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。
作者：eckygao，腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。 1.2 部署效果 由于该游戏还在线上服务中，此处就不放出具体操作的视频了。 1.3 玩家体验 玩家发现并进入空间后，在显示屏看到自己在当前场景出镜的实时画面。 玩家靠近观察时，捕获当前帧进行人脸识别，实时画面中出现水印字幕“认证中” 人脸认证失败时，实时画面水印字幕变更为“认证失败”，字幕
实现一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。总的来说，需求描述简单，但由于约束比较多，在架构与选型上需要花些心思。
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
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。
AI 科技评论按：本文来自著名的计算机视觉教学网站「pyimagesearch」，文章作者为 Adrian Rosebrock。在本文中，Adrian 将就「如何鉴别图像/视频中的真实人脸和伪造人脸」这一问题进行深入的分析，并介绍使用基于 OpenCV 的模型进行活体检测的具体方法。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
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