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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
【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
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片,但是网络构造能力有所不足,因此导致有些图片模糊,甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来,本节我们改进WGAN网络,让它具有更强大的图像生成能力。
今天我们讲GAN,GAN是什么?GAN就是Generative Adversarial Networks,也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向,发出了大量优秀的论文,简直是百花齐放。效果都挺好,但是其原理却又很简单,所以我们今天就不用一个公式,来介绍一下GAN。内容大致分为:
“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。
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,雷锋网 (公众号:雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑,原文链接:https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征的图像?这是一个极有潜力、极有应用前景的问题,然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文,就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法,AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出的新方法,在其问世之后的短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而, 在生成对抗网络的使用上,目前还有未能解决的问题:由于发生器(Generator)
机器之心原创 作者:Liao 参与:Joni、Nurhachu、黄小天 近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative
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。”
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
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
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
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。
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。
2018 Geekpwn CAAD(对抗样本挑战赛)继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式,但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月,吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF,这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
港中文、哈工大和腾讯优图的一篇最新研究,可以将人脸照片转化成如同手绘版的卡通图,甚至还能反向转换,将二次元的卡通图像,转换成现实中可能的样子。
肖像画作为人物画的一种,其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
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。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
最近,多项研究采用了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, 简称GANs)这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已,要知道,这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低,像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质,在很短的时间内就实现了质的飞跃:这一领域进步多大,请看下图。
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。
AI 科技评论按:该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中oral paper288篇,仅占全部投稿的5.6%。
肖像画是一种独特的艺术形式,通常使用一组稀疏的连续图形元素,如线条来捕捉一个人的外表特征。肖像画通常是在人物面前或基于人物照片进行创作的,其创作依赖于细致的观察、分析和丰富的经验。一幅好的肖像画能很好地捕捉到人的个性和情感。然而,即使是受过专业训练的艺术家,完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
「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。」
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循环生成对抗网络(简称CycleGans)[1]是功能强大的计算机算法,具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如,当给定图像时,他们可以对其进行模糊处理,着色(如果其最初是黑白的),提高其清晰度或填补缺失的空白。
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:
用机器学习合成人像照片,使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息,近日,来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解,该方法的工作原理是: 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸,一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像,提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为:0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
理性这个关键字,因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解,即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性,拥有相同的理解和知识水平。同时,理性指的是,考虑到其他行为人的行为,行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
你有没有想过通过深度神经网络做学会如何烹饪?麻省理工学院的最新研究便使用深度神经实现如何烹饪美味的披萨!他们最近发布的名为“How to make a pizza: Learning a compositional layer-based GAN model “的文章(后台回复”制作披萨“获取原文下载链接),探索了如何训练GAN模型用来识别制作比萨饼所涉及的步骤。他们的PizzaGAN分为两部分:
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
场景描述:将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片,是一种怎样的体验?杜克大学提出的 AI 算法,不仅可以「去掉马赛克」,还能精细到每一道皱纹、每一根头发。你要试试吗?
---- 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
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习!
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。
生成式对抗网络(GAN)的概念由Ian Goodfellow提出。Goodfellow使用了艺术评论家和艺术家的比喻来描述这两个模型比喻发生器和鉴别,它们组成了GAN。一个艺术评论家(鉴别器)试图判断图像是不是伪造的。一个想愚弄艺术评论家的艺术家(生成器)试图创造一个看起来尽可能真实的伪造的形象。他们“相互斗争”;鉴别器使用生成器的输出作为训练数据,而生成器则从鉴别器中得到反馈。在这个过程中,每个模型都变得更加强大。通过这种方式,GANs能够根据一些已知的输入数据生成新的复杂数据。 实现GAN并不像听起来那
大家知道,目前,人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事,登上了头条,遭到万人上书抨击。此外,国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头,来监控学生。
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。
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。
生物识别技术,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
腾讯云十周岁啦! 十年前,从腾讯业务中诞生出的一朵小小的云, 经过十年的发展, 现已经成长为全球Top的云厂商。 这一路走来的光景,我们一同细数 长按识别海报中二维码,了解更多腾讯云故事: 在这十年的时间中,腾讯云AI 产品矩阵已逐步完善,腾讯云慧眼·人脸核身,腾讯云神图人脸特效、人像分割等多项产品,以及腾讯云OCR通用文字识别、卡证识别等各项实用功能均已在多个行业得到应用,并满足了多样化的场景需求,其算法领先、识别精准、稳定可靠、简单易用等特点得到市场认可。根据国际数据公司(IDC)最新发布
近日,网易互娱AI Lab在国际计算机与模式识别会议CVPR 2022图像鉴伪挑战赛(IFDC)中一举斩获冠军,分别以高达99.386%和98.928% 的识别准确率包揽初赛和复赛两阶段的第一名,力压国际、国内共674支参赛队伍,在人脸伪造图像的鉴别方面真正秀了一把实力。 1 背景介绍 近年来,深度伪造技术用于合成内容制作已十分普遍,此类技术在带来便利性的同时也带来了隐私和安全的隐患,其中deepfake等人脸图像篡改技术的恶意应用存在极大危险性。为了应对这一挑战,IFDC挑战赛主要聚焦与人脸图像的伪造检测
“刷脸”,作为一种个人身份鉴别技术,这些年在图像处理、深度学习等技术的护持下精度大幅提升,在LFW上,各大玩家在无限制条件下人脸验证测试(unrestricte)
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