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专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东:数据驱动人工智能引发行业变革

机器之心原创 作者:高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础,要做到从实名到实人,生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求,正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月,阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术,同年年末,蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日,蚂蚁金服「刷

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清华大学发布:人脸识别最全知识图谱

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。

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清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

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。

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传统算法和深度学习的结合和实践,解读与优化 deepfake

前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈,早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务,其实换脸是计算机视觉常见的领域,比如Cycle GAN ,3dmm,以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情),而不需要使用PS等软件手工换脸(表情僵硬,不符合视频上下文),只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法,所以一开始我并没有太过关注这方面,以为是Cycle GAN干的,后来隐约觉得不对劲,因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩,但GAN的训练是出了名的不稳定,而且收敛时间长,某些特定的数据集时不时需要有些trick,才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑,深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap),发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面:   1.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。(目前大多文章只是介绍了其中的神经网络,然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出,所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍)。   2.引入肤色检测算法,提升换脸的视觉效果。

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