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虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成,第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从128维到024维都有可能,获取特征之后识别分为两种模型,一种是1:1称为验证,另外一种1:N称为鉴别。整个流程图示如下:
“蚂蚁呀嘿,蚂蚁呀呼,蚂蚁呀哈,蚂蚁呀哈哈......”过去一周,在微信朋友圈、微博、抖音等社交媒体平台,相信不少人都被这个魔性的音乐配合着夸张扭动的变脸视频刷屏了。
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。”
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。
近日社交网络上爆红的一款换脸应用,让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐,也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障,如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs,生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用,成为对有用的视觉任务网络之一,也是如今计算机视觉热点研究领域之一,其已经出现的应用领域与方向如下:
曾造出无数“小视频”、恶搞过多位明星的知名换脸神器Deepfakes,这下被降维打击了。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队,提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法,该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展,机器自动生成内容的水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中的热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议,它进一步混淆了数字世界与真实世界边界,带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
Google AI和乔治亚理工学院的研究人员发布了一个学习GAN的交互式网站:GAN Lab!由TensorFlow.js 驱动,在浏览器就可以运行GAN,非常直观地了解各种GAN模型的机制,可谓是一大神器。发布后迅速获得好评。
拿到神笔的马良,可以画物品、画动物、画食物,而且,这些画作都可以一秒钟从画面上出来,变成真实世界中存在的东西。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天,人脸攻击技术不断进化,攻击类型也在逐步增加,给人脸安全技术带来了诸多挑战,我们应该如何应对?
随着大数据时代的到来,个人信息安全问题日益严峻,基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而,目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像,随着大数据概念的深入,图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。然而,当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时,这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之,恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即,照片攻击),这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是,人脸活体检测技术应运而生。
什么?方案里没有人脸识别,看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈,是不是很郁闷,你是不是想说,我们也不是人脸识别企业,为什么要懂这么多啊。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来,人脸识别是一个验证身份的过程,所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。
12 月初,美国著名图片博客网站 Tumblr 宣布将全面禁止任何成人内容。新规定将于 12 月 17 日正式施行。这一行为看来是主动在和「互联网的 30% 流量」说再见,长久混迹 Tumblr 的老司机们送了一首「凉凉」予它。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现,这个
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题,让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展,AI 一直渗透着人们的生活,从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中,人脸识别技术应用较为广泛。
智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效,大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容,根据获取视频里的关键信息、标识,产生相对应的警报时间和警报监管方式,大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。AI依靠Cpu强劲的测算作用,视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息,获得大家想要的违规警报信息内容。
在人脸识别应用中,很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合(比如在监控视频中),使用人脸图像集来做识别,这个问题被称为基于模板的人脸识别(template-based face recognition)。
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法,该方法基于Pix2Pix,并进行了改进。首先,使用条件生成对抗网络(cGAN)生成逼真的图像,然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后,引入了实例级条件,在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件,以使生成的图像更加真实。
视频ai智能分析边缘计算盒可以配备为在施工工地现场监测到违规事件时开启即时警报,并伴随時间的变化收集数据,将其展示为历史时间数据图表、图型或热点图。视频ai智能分析边缘计算盒与传统的的视频监管方式对比,传统式的视频监管方式 通常必须手动式分析很多的视频流,视频ai智能分析边缘计算盒可以协助工作员在必须付诸行动时过虑有关事情并发送报警。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 深度学习合成图像并不是什么新鲜事。谷歌自己就做过SketchRNN,能识别8条腿的猪有异常,输出4条腿的猪(戳这里看)。 不过这些都依赖于人类输入数据的指导。人类需要告诉模型,哪些输入图片是猪,模型才能从中总结规律。 昨天,谷歌DeepMind发出了一篇博文,介绍了其最新论文Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning(大数据文摘公众号后台回复“图像”即可下载)。 谷歌使用一种名叫
王小新 编译 原文作者:Sumeet Agrawal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 生成对抗网络(GANs)是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快,而GAN
真相可能让你大跌眼镜,第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓,甚至是嘴巴的张合和笑容,还有胡子的分布,没有画出的耳朵就用头发遮住,可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话,或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统:它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B,并实现唇同步。简单来说就是:视频中有一个人说话,将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成,不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见,全身生成任务通常不会控制人物的面部表情,并且很难提高生成质量。
「打开手机的前置摄像头,用美图秀秀美美地拍上一张照片,然后把自拍发布到微信朋友圈并等待好友们亮起大拇指。」
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供(Over-The-Top,OTT)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)服务的竞争中逐渐处于劣势,尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容,但是后者利用短视频和刷剧(binge-watching)的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题,一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容,但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明,用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来,机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势? 10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多
安全帽佩戴检测系统在监控摄像头可监控到的地区画面中自动检索施工工作人员是不是戴安全帽、反光衣,假如见到工作人员不戴安全帽、反光衣,安全帽佩戴检测系统将开展语音播报,纪录违纪行为。在工程建筑、电力安装工程、煤矿业、石油化工、化工企业等高危企业,可以预防重大事故的合理防止,不用人工手动操作进行,提升安全生产智能化系统管理效率。安全帽佩戴检测系统运用智能视频分析沿深度神经网络技术相结合,具备高精度、兼容强、特点可靠性强的特性。
许多人当听到“人工智能”、“机器学习”或者“bot”的时候,首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经常出现、未来感十足的既会走路又会说话的机器人。
自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
前几天,就有一位熟练Python的技术人,用Python编程了一个抖音小姐姐挖掘器,把抖音上翻漂亮小姐姐全都找了出来!
这两天专注介绍计算机视觉黑科技的52CV君发现一篇被AAAI2019录用的非常棒的复旦大学的文章!性能强悍到爆!
---- 新智元报道 编辑:Joey 【新智元导读】近日,谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术,可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸,以后找寻失散多年的亲人要成为现实了? AI面部识别领域又开辟新业务了? 这次,是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日,来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N(Numbers to Names)的 AI人脸识别技术,它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片,并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
在生物识别系统中,为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证,生物识别系统需具有活体检测功能,即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征,例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息,人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息,活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。
如今,人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面,拿起手机扫脸付账,扫描人脸完成考勤,刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测,即AI不但要确定这是“你”,还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
本项目利用深度学习由文本生成人脸图像,除了结合 StackGAN 和 ProGAN,作者还参考了从文本到图像的研究,并修改为从文本合成人脸。
选自metaphysic.ai 作者:Martin Anderson 机器之心编辑部 看似「天衣无缝」的伪造技术,也是有漏洞的。 视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表,其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸(AI face swap)。一直以来,研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞:当伪造人脸头部转到 90 度时(侧脸 90 度),对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。 这是怎么回事呢?在最近的一项测试中,技术专家兼评论员 Bob Doyle 允许研究人员进行一些关于人脸伪造的测试,
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
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