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【技术综述】人脸年龄估计研究现状

今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？...01概述简单地说，基于人脸图像的年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)。...基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位，年龄特征提取，年龄估计，系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。...3.1特征提取模型 3.1.1 人体测量学模型 a) 主要内容：人体测量学模型利用了人脸的几何形状特征进行年龄分类，主要是描述随着年龄的增长人脸整体轮廓变化的数学规律，它所测量的是人脸的一种结构信息。...此外，在日常生活中，我们对一个人进行年龄判定时，总是将该人脸与我们熟悉的且知道相应年龄的人脸图像进行比较，通过综合大量的比较结果进行年龄判断。

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使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别

人脸对比人脸对比，人脸对比其实就是做普通的分类预测，但是输出的不是最后一层全连接层，而是最后一层池化层，这样输出的就是人脸的特征，然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。...通过人脸对比的方式实现一些场景的应用。比如对比证件上的人脸和真实的人脸是否为同一个人，操作方式判断人脸相似度的result是否达到预设值，推荐相似度为0.8时，为同一个人。...利用这种的人脸对比方式，有可以实现人脸识别。...首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中，加关联到该人脸的信息；然后要进行识别时，把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比，当对比为识别为同一个人脸，就算识别成功这样的处理方式好处是...，不需要每次增加新的用户时，需要收集大量该用户的人脸，只有收集一张或者多张多角度的人脸，完全可以使用同一个模型进行人脸对比。

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人脸检测dlib, mtcnnx对比，FDDB测试对比

前面一直做人脸检测相关内容，然后对比了下dib以及MTCNN的人脸检测效果主要是速度，以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。...---- 速度在CPU和GPU模式下，对于三种不同尺寸的图片，运行一千次测试平均的时效： CPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...GPU模式 MTCNN（既检测人脸又做landmark）： ? dlib (仅仅检测人脸): ?...可以看到：在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib，而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段，相比其它人类生物特性，它具有直接、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。...最后的实验结果，Gender accuracy 在86.8%，Age预测精准的值准确率在50.7%，预测年龄段准确率在 84.7%，使用的数据集是Adience；基于传统方法也有，比如基于LBP，亮度...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类，先对人脸进行对齐操作，用深度网络的方法进行分类，在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验，识别率可达到89.3%。...性别识别性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来，人脸性别因为实际场景的需求，如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...年龄及性别识别 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

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【前沿】见人识面，TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸。 ? ? 安装python依赖包本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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跨语言对比学习

EMNLP2021上的一篇论文Aligning Cross-lingual Sentence Representations with Dual Momentum Contrast提出基于双Momentum网络的对比学习方法...对比学习最近非常火，尤其是以SimCES为首所提出的利用Dropout作为正样本的无监督学习方法。...猿辅导的这篇论文和SimCES却不一样，它主要是从网络整体架构入手，基于Momentum网络提出了一种有监督的跨语言句子相似度计算方法 Dual Momentum Contrast Momentum本意是动量...q为x^q经过encoder网络后的向量，k为经过Momentum encoder网络后的多个向量回到原论文，给定一个跨语言平行句子集\{x_i,y_i\}_{i=1}^n，对于每种语言的句子，分别用特定语言的...,y)+\mathcal{L}(y,x)\tag{3} 训练结束后，我们直接丢弃Momentum encoders，只保留两个BERT分别提取两种语言句子的向量虽然作者提出的方法以及后续实验都是基于跨语言的

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虹软发布免费人脸识别SDK：支持年龄、性别识别

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁，在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术，而且除了检测、跟踪、识别功能，现在也支持对年龄与性别的识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。...来想象一下，离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势：机器人识别人物：无需网咯，机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄，从而提供不一样的差异化服务，喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机：固定的场所，确定的人员，刷脸即可。...智能家居：人脸门锁，人脸灯控、人脸音响已不用多说，您可能有更多想象社区监控：社区门禁、安保报警、黑名单监控，人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入，现在算法与行业事实上都已有了足够的准备，

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人脸识别剩下的难题：从遮挡，年龄，姿态，妆造到亲属关系，人脸攻击

人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。...3D Morphable Model and Generative Adversarial Network[J]. arXiv preprint arXiv:1904.06109, 2019. 2 跨年龄人脸识别...年龄的变化使得人脸的图像特征发生很大的变化，跨年龄的人脸识别无疑也是一个很难的问题，同时也是一个具有重大社会价值的课题。...Artificial Intelligence Review, 2019, 52(2): 981-1008. 3 跨姿态人脸识别大姿态造成人脸显著特征的缺失，一样会严重影响模型的性能。...ACM Transactions on intelligent systems and technology (TIST), 2016, 7(3): 37. 4 妆造人脸识别年龄的变化会导致人脸的生理特征发生变化

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CORS跨域与Nginx反向代理跨域优劣对比

最近写了一些关于前后端分离项目之后，跨域相关方案的基本原理和常见误区的帖子，主要包括CORS和Nginx反向代理。...这两种方案项目中都有在用，各有优缺，关于具体使用哪种方案，大家的观点也不大一致，本文主要就此展开一下，从前后端及服务器配置、安全性、移植灵活性、扩展性等方面详细对比一下两种方案的优缺，以便于后期在方案选型上对大家有所帮助...Nginx反向代理：此时前端相当于不跨域，和正常请求一致，无需额外配置。...综合对比综合以上，我们大致可以得到如下图标 Item CORS Nginx反向代理代码配置--前端 credentials=true 无代码配置--后台 setHeader:ACA-Origin、...对比结论综上呢，对于公共基础服务，由于涉及到对接的前端项目可能比较多，开发测试部署环境也比较多，整体上来讲我更倾向于推荐大家使用CORS方案。

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移动跨端技术方案分析对比

为了解决多端独立开发的问题，跨端技术备受青睐。...二、有哪些常见跨端场景跨 PC 端。...例如跨 Windows Linux Macos跨多 Native 平台：例如跨 Android 和 iOS跨投放 APP：随着超级 APP 越来越多，很多业务需要在多个 APP 中投放同一个业务场景。...三、跨端技术方案选型跨端技术方案，所关注无外乎如下这4个方面：研发效率、动态性、多端一致性、性能体验。...牺牲部分体验换来效率提高，这一点也是情理之中，试想一下，跨平台技术方案同时兼得这4点，那么原生技术恐怕已退出历史舞台，早已经是跨平台技术的天下，因此每每跨平台技术的性能优劣便成为核心指标。

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人脸年龄编辑：无可奈何花落去，似曾相似春又来！

什么是人脸年龄编辑？相信不少同学听说过人脸老化，把一幅人脸图像转化成人物老年的样子，人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化，还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片，可以生成人物不同年龄的图像。...给定输入人脸图像X0和对应年龄a0，想要生成的人物年龄a1。...输入图像经过一个编码器、调制网络（图中黄色模块）、解码器进行图像重建，编码器是为了得到人脸的年龄无关表示，调制网络把年龄编码成128维向量，调制每一个编码后的特征通道，加入年龄特征。...经过调制的特征，进入解码器，对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建，而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸，并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。...人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好，人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。实验结果与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较： ?

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人脸识别哪家强？四种API对比

本文授权转载自公众号：论智编者按：有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了，那么哪种人脸识别的API最好？...本文将对比四种API，分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API，从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...人脸识别究竟如何工作？深入分析之前，首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...价格对比现有以下三种情况： A：小型创业公司每月处理1000张图片 B：数字生产商每月处理10万张图片 C：数据中心每月处理1000万张图片 ?...尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来： ? ? ? 边界框没错，各家的边界框也有差别。亚马逊、IBM和微软都会返回只含有人脸的边界框。

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Flutter与Xamarin跨平台移动开发对比

今天，我们拥有跨平台的移动开发工具，帮助企业缩短开发时间，降低维护成本，并覆盖更多用户。...Cross-platform mobile development(跨平台移动开发)仅意味着构建可在多个平台上运行的移动应用程序。...目前开发人员可以使用多种跨平台框架，包括Intel XDK，Xamarin，Cordova和Flutter等。...Visual Studio Magazine的 David Ramel 指出，这种对比可以追溯到2015年谷歌首次推出Flutter，但是在MWC正式发布后，他们之间的对比引发了更强烈的社区讨论。...Flutter与Xamarin跨平台移动开发对比 https://www.altexsoft.com/blog/engineering/flutter-vs-xamarin-cross-platform-mobile-development-compared

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基于CNN实现对摄像头捕捉的人脸进行性别和年龄的预测

原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张）图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为编号-年龄...-性别.png，其中性别1代表男性，0代表女性从10000张图片中抽取约1000张（男女比例相当）作为测试集，其余作为训练集模型结构性别预测分支和年龄预测分支共用ResNet50主干，年龄预测分支和性别预测分支各包含三层卷积层...性别预测分支使用交叉熵损失函数年龄预测分支使用均方差损失函数全部代码获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回复人脸即可获取。

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如何在跨域推荐中使用对比学习？

本文提出了一种对比跨域推荐 (CCDR) 框架，用于CDR中的匹配。...域内对比学习通过图增强在目标域内实现更有效和平衡的训练，而域间对比学习从用户、分类和邻居三方面构建不同类型的跨域交互。 2....（4）为了增强跨域知识迁移，通过对齐两个域之间的用户、分类及其邻居设计了三个域间 CL 任务，它们与多样化的偏好网络很好地配合。...为了缓解数据稀疏性和加速离线训练，根据用户的基本资料将用户聚合到用户组中（所有具有相同性别-年龄-位置属性的用户都聚集在同一个用户组中）。这些用户组在 CCDR 中被视为用户节点。...除了跨域的用户和分类的明确对齐之外，还有一些基本对象，例如没有明确映射的商品。

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java 调用百度人脸对比api接口

java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明：获取百度人脸识别...; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2.人脸对比 package org.fh.util...; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明：人脸对比 * 作者：F-H * from：www.fhadmin.cn

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TPAMI21 | 跨域人脸表情识别新基准

该基准可以公平评测各个工作提出的算法的有效性，更好地推进跨域人脸表情识别领域的发展。...为了保证对比的公平性，我们复现了多个性能较好的跨域人脸表情识别方法以及多个最新的通用的领域自适应算法，并在确保这些算法采用相同的源/目标域数据集和相同的骨干网络的设置下进行实验对比。...常见人脸表情识别与跨域人脸表情识别的区别 2. 统一且公平的评测基准 2.1....设置不一致的影响在跨域人脸表情识别领域中，以往的工作往往存在对比不公平问题，使得研究者们难以准确衡量各个方法的有效性。...对比方法涵盖范围广：除了自然直观的方法（如：直接迁移，基于伪标签进行微调）外，该评测基准对比了多样化的不同方法：1）效果较好的跨域人脸表情识别方法，包括 ICID [7]，DFA [8]，LPL [9]

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学界 | 利用人脸图片准确识别年龄：上海大学研究者提出「深度回归森林」

由于不断增长的法医研究、安全控制、人机交互（HCI）和社交媒体的多种潜在应用的需求，人们对根据人脸图像进行年龄评估越来越感兴趣。...虽然这个问题已经被广泛地研究过，但目前机器根据人脸图像自动评估年龄的准确率和可靠度仍然远远落后人类表现。 ? 图 1：（a）不同的人在相同的年龄下的外貌特征的巨大区别。...一种任务是真实年龄评估，即根据面部评估一个人的准确生物学年龄，而另一种任务是年龄群体评估，即预测某人年龄处于某个区间的概率。本论文专注于第一种任务类型，即准确年龄的回归。...（2）人脸的成长在不同的年龄以不同的方式进行，例如，面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形，在成年时期的变化主要在于皮肤纹理（如图 1 b）。...表 1：MORPH 上的性能对比（设置 I）（*：表示数值读取自该研究有记录的 CS 曲线）论文：Deep Regression Forests for Age Estimation ?

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一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...随着图像采集设备的不断发展,采集设备的成本不断降低,数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及极大地拓展了人脸识别技术的使用空间。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。

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【译】基于XAML的跨平台框架对比分析

这些框架主要包含：支持跨平台应用的Avalonia UI, Uno Platform和 .NET MAUI。事实上，除了Avalonia UI之外，对跨平台XAML的需求是其发展的主要驱动力。...因为 WPF 和 UWP/WinUI 这些基于XAML的微软框架不是跨平台的，所以这里不进行详细比较。但是 WPF 可以通过Wine Mono 或者 Avalonia XPF跨平台运行。...即便本文不会进行详细对比，这些框架或者解决方案也值得了解以下 WPF : 正如上文所讲，WPF 可以通过Wine Mono 或者 Avalonia XPF跨平台运行。...框架对比每个框架都有不同的表现——在某些地方很明显。下表中重点关注具有较高影响力的领域和特征。对于所有框架表象相同的地方将不在下表中呈现（仅关注差异）。...这与Avalonia形成鲜明对比，Avalonia可以非常快速地采用新功能，Uno Platform沟通速度也非常快。

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