学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

QQ全城助力再获戛纳大奖,人脸识别是幕后功臣

人脸识别与社交结合的爆发力 互联网公司做寻人项目的不少,知名的有谷歌、百度、360、搜狗、阿里等公司,QQ全城助力寻亲项目不同处在于两个。 一个是跨年龄识别技术的应用——基于腾讯优图实验室人脸识别技术,它可以深度学习五官的变化规律,能够实现跨年龄对比识别,这对于走失儿童在容貌大变后的找回有重要价值。 去年,其在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试(Challenge1/FaceScrub identification)中拔得头筹,击败了Google QQ全城助力寻亲项目在今年的戛纳创意节十分应景,一方面,它大量应用了最新的大数据和人脸识别技术,代表着营销业未来的趋势;另一方面,它让技术回归到了人心,做了助人寻亲这样的善举,更重要的是,还让QQ网友参与进而在社会上传递善心 在腾讯生态中,优图人脸识别技术不只是应用到了公益上,目前,优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业,前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。

50720

人脸表情识别】情绪识别相关会议、比赛汇总(2018-2020)

前面专栏中,我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容,也了解了通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。 由于人脸表情是最容易获取且最直观反映人的情绪状态的模式,因此在所有情绪识别研究的分支中,基于人脸表情的情绪识别是最早也是最热门的一个分支。 (2)将情绪定位为若干类别并不适用于每一种应用场景,识别驾驶员的情绪更关注的是他的疲劳程度或愤怒程度,教育应用中识别学生的情绪更关注的是他的专注情况。 由于笔者研究范围有限加上时间的原因,像基于人脸活动单元的人脸表情识别以及一些更小众的表情识别领域就没有涵盖到专栏之中。 人脸图像小组需要掌握与人脸相关的内容,学习的东西包括8大方向:人脸检测,人脸关键点检测,人脸识别人脸属性分析,人脸美颜,人脸编辑与风格化,三维人脸重建。

89410
  • 广告
    关闭

    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别

    于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别,如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。 例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。 import cv2 cv2.imshow("Image Title",image) 获取人脸识别训练数据 看似复杂,其实就是对于人脸特征的一些描述,这样 opencv 在读取完数据后很据训练中的样品数据 ,就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。 训练数据参考地址: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 探测人脸 说白了,就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程

    1.7K70

    实战 | 如何用最快的速度学会Dlib人脸识别开发?

    但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。 上面所说的人脸识别开发,主要是指人脸验证,就是输入两张人脸照片,系统会对比输出0或者1,代表判断是否是同一个人。 一般的人脸识别开发可以简单分为1.人脸特征建模与2.使用人脸特征模型进行验证(其实还应包括人脸对齐等,这些也可以划分到1中)。 2.环境搭建 安装可以参考我的这篇博客:[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库,下面说一下需要注意的点:: 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Miniconda 3.人脸识别验证 在第二步的基础上,我们再进一步,实现将人脸提取为特征向量,从而我们就可以对特征向量进行比对来实现人脸的验证,这里采用的是对比欧式距离的方法。

    50340

    我是如何用树莓派 + Docker 轻松实现人脸识别应用的?

    人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。 树莓派上部署人脸识别应用 得益于树莓派和Docker安装部署人脸识别开发环境非常简单: 1、在 Raspberry PI 3 安装最新的 Raspbian。 人脸识别应用解析 ? ,如果超过一个阈值,返回最为相近的同学名称,这样一个简单的人脸识别应用就完成了,是不是非常简单? 2018我们不但可以看见容器在企业用户的生产环境中被广泛应用,容器技术也将无处不在,给我们更多的惊喜。

    85010

    论文推荐 | 商汤 ECCV 2018 精选论文:人脸识别的瓶颈在于数据集噪声

    商汤 ECCV 2018 精选论文:人脸识别的瓶颈在于数据集噪声 Wang Fei /Chen Liren /Li Cheng /Huang Shiyao /Chen Yanjie /Qian Chen /Loy Chen Change 推荐原因 ---- 本文对于人脸识别领域作出以下贡献:(1)清理出了现有大规模人脸数据集(包括MegaFace和MS-Celeb-1M)的干净子集,并提出了一个新的无噪声人脸数据集 IMDb_Face;(2)利用原始数据集以及清理后的干净子集,对MegaFace和MS-Celeb-1M数据集中的噪声特性和来源做了全面的分析,发现干净子集对于提高人脸识别精度效果显著;(3)本文提出了一种用于数据清理的标注流程

    93830

    人脸表情识别】不得不读的重要论文推荐(2015-2018篇)

    前两篇专栏我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状,并且了解了基于图片的人脸表情识别常用的数据集和预处理方法。 IEEE, 2018: 302-309. 11. 获取人脸表情中的表情成分进行训练 Yang等人[12]发表在2018年CVPR的文章。 解决人脸表情数据集标注不一致问题 一般的图像分类任务,其标注往往具有客观依据,如是否是同一样物体(物体识别)或者是否为同一个人(人脸识别)。但在人脸表情识别中,表情的标签很可能受到标注者主观性的影响。 但在人脸表情识别任务中,算法很难辨别人脸是否发生姿态的偏转,因此很难用统一的模式去识别相同的表情(如果人脸发生偏转的话)。 总结 2015年左右,基于图片的人脸表情识别这个领域也开始由大部分传统方法完成任务转向使用深度学习方法,所以早期的工作更多是改改模型或者简单的迁移;但随着这个领域的发展,可以看到,到2018年,研究的方法也越来越有针对性以及变得更加复杂

    42120

    【CVPR 2018】腾讯AI lab提出深度人脸识别中的大间隔余弦损失

    【论文导读】 深度卷积神经网络(DCNN)在人脸识别中已经取得了巨大的进展,通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别,涉及到特征判别。 核心思想:增强类间差异并且减小类内差异、归一化、增强决策边界 相关内容 深度人脸识别:在DeepFace和DeepID中,人脸识别被看作是一个多类分类问题,首先引入深度CNN模型来学习大型多身份数据集上的特征 正则化:正则化一直也是人脸识别中的热点研究问题之一,在此不详述。 LMCL的提出 从余弦的角度出发思考构造softmax loss,新的 loss是这样构造的: ? 公式1 ? 在测试阶段,测试人脸对的人脸识别分数通常是根据两个特征向量之间的余弦相似度计算的。 结果 与人脸识别社区当前最佳的损失函数的比较: ? 结果 在 LFW 和 YTF 数据集上的人脸验证表现: ?

    88950

    神探Sherlock如何用AI破案?教你在Excel中搭建一个人脸识别CNN网络

    作者 | Dave Smith 译者 | 刘畅 编辑 | 阿司匹林、Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】人脸识别技术已经有了非常广泛的应用,国内大规模监控系统背后运用的技术就是人脸识别。 与大家常规见到的搭建人脸识别的神经网络方法不同,本文作者 Dave Smith 走了一次不同寻常路,他在 Excel 中用 9 步就搭建了一个人脸识别的CNN 神经网络,让神探 Sherlock 识别出世界的终结者 滤波器权重——在上面的例子中,将权重保持在1 和 0 是为了计算更方便; 但是,在正常神经网络中,可以使用随机较低的值来初始化权重,使用(0.01)和(0.1)之间的钟形曲线或正态分布类型方法。 因为这些层是用来识别图像更明确的模式。 第四步 ? ▌ReLU:非线性模式识别 给 Sherlock 提供充足的信息是非常重要的,但现在是时候进行真正的侦探工作了——非线性模式识别! 像识别耳廓或鼻孔等。 到目前为止,Sherlock 已经做了一堆数学来构建特征图,但每个计算都是线性的(取输入像素并对每个像素执行相同的乘法/加法),因此,他只能识别像素的线性模式。

    41920

    CVPR 2018 | 腾讯AI Lab提出新型损失函数LMCL:可显著增强人脸识别模型的判别能力

    选自arXiv 机器之心编译 参与:Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。 为了解决这一问题,近期一系列损失函数被提出来, Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想: 增强类间差异并且减小类内差异。 腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度研究了这个问题,并设计了一个新的损失函数,即增强边缘余弦损失函数 (LMCL)。 人脸识别是最常见的计算机视觉任务之一,通常包含两个子任务:人脸验证和人脸辨识;其中人脸验证是比较两张人脸以确定它们是否来自同一主体,而人脸辨识是根据人脸图库识别人的身份。 人脸识别的核心任务涵盖人脸验证和人脸辨识,都涉及到人脸特征判别。但是,深度 CNN 的传统 softmax 损失通常缺乏判别能力。

    870100

    人脸识别简介(使用Python代码)

    本文就是如何构建人脸识别器的一则指南,在文章中,首先我们会介绍这项技术的基本原理,然后用一个简单案例演示如何用Python来实现。 ,某些数据还是会始终保持不变——脸部的长宽比率 肤色 五官的形状,嘴、鼻子等 显然,它们有一个共识——不同人脸的脸部长宽比、五官、肤色等是不同的。 基本上,给定一个图像,我们可以绘制出各种特征并将其转换为特征向量,: ? 因此这张人脸可以用(23.1, 15.8, 255, 224, 189, 5.2, 4.4)这个向量表示。 Python中的face_recognition库可以执行大量任务: 检测给定图像中的所有人脸 检测和标记图像中的人脸特征 识别图像中的人脸 实时人脸识别 这里我们只介绍如何用face_recognition 此外,这项技术还有许多应用: 身份验证:苹果已经为iPhone中的人脸身份验证引入高级面部识别码,一些常用的APP,支付宝,也在用户要求进行个人社保信息操作时要求进行人脸认证。

    2K10

    2018-06-15 人脸专场

    导言 这篇文章有4篇论文速递,都是人脸方向,包括人脸识别人脸检测和人脸表情识别。其中一篇是CVPR 2018。 The face recognition pipeline in this paper Abstract:随着深度学习的发展,深度度量学习(DML)在人脸识别方面取得了很大的进步。 人脸表情识别(Facial Expression Recognition) 《Unsupervised Features for Facial Expression Intensity Estimation over Time》 CVPR 2018 ? 此外,我们展示了我们的特征如何用于揭示面部表情中人的特定差异。此外,我们应用我们的特征来识别基于动作单元标签的脸部视频序列中的局部变化。

    36720

    ECCV 2018 | 腾讯AI Lab提出正交深度特征分解算法:在多个跨年龄人脸识别任务中创造新记录

    我们在多个跨年龄人脸识别的国际评测基准(FG-NET, Morph Album 2, CACD-VS)中都取得了国际领先的性能,显著提高了跨年龄人脸识别的精度。 此外,我们还建立了一个新的跨年龄人脸数据库 CAF 以帮助促进跨年龄人脸识别研究。 跨年龄人脸识别人脸识别领域中的一个极具挑战性的国际性难题。 但是,对于跨年龄人脸识别,问题,由于同一个人在不同年龄阶段下的多张人脸之间存在着非常显著的差异,这严重影响到现有的深度人脸识别模型的性能。 基于这种新的分解模型我们可以把人脸的年龄分量和身份分量有效分离开,并基于身份分量来做跨年龄人脸识别从而有效提高跨年龄人脸识别的精度。 为了进一步提高跨年龄人脸识别性能,我们还采集了一个面向跨年龄人脸识别的的新型人脸数据库 CAF。我们通过在网上搜集名人在不同年龄段拍的照片,以保证这些训练图片有足够大的年龄差异。

    48220

    【深度学习系列】用PaddlePaddle进行人脸识别

    上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 由于图像中存在很多干扰因素,外部因素:清晰度、天气、角度、距离等;目标本身因素:胖瘦,假发、围巾、银镜、表情等。所以神经网络一般需要比较多的训练数据,才能从原始的特征中提炼出有意义的特征。 人脸特征:找到人脸的一些关键特征或位置,眼镜、嘴唇、鼻子、下巴等的位置,利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取特征分量,最终把相关的特征连接成一个长的特征向量。 opencv可能会识别一些奇怪的部分,所以综合考虑之后我使用了dlib来识别人脸。   1)导入需要的包,这里使用dlib库进行人脸识别。   2)定义输入、输出目录,文件解压到当前目录.

    1.4K80

    全球AI云市场激战,浪潮百度抢滩760亿元中国私有云市场

    直播链接 2018新智元产业跃迁AI技术峰会今天隆重启幕,点击链接观看大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com 如何用AI撬动中国私有云市场?近日,浪潮联合百度云推出ABC一体机2.0,以端到端软硬结合的方式,提供开箱即用的机器学习服务。 机器学习是大势所趋。 近日,百度云与浪潮联合发布了最新版ABC一体机,为人脸识别闸机、智能安防、签到考勤、人脸登录等应用场景提供一体化交付的企业级AI设备。 本次最新发布的ABC一体机2.0,搭载了百度云的成熟AI算法,采用了浪潮最新AI计算服务器,单机支持4-16块NVIDIA Tesla P4 GPU卡,可实现88-352 TOPS INT8计算能力,极大提升人脸识别的效率 直播链接 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会今天隆重启幕,点击链接观看大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://

    57750

    来自“AI黄埔军校”的计算机视觉创业者 | 数据科学50人•危夷晨

    在有着“AI黄埔军校”之称的微软亚洲研究院,研究了12年计算机视觉的危夷晨如今是旷视科技上海研究院负责人,且听他详尽阐述如何用数据科学实现计算机视觉的应用。 刷脸支付在一夜之间引起热议,其背后的人脸识别技术正是基于旷视科技提供的技术服务。 (图片说明:马云通过人脸识别支付,将购买的邮票赠送嘉宾。 ,计算力、内存等,也都要求不同。 (图片说明:人脸识别发展历程。 图片来源:《AMiner 2018人脸识别研究报告》) 在国外,谷歌先后收购了PittPatt、Viewdle等多家人脸识别公司,Facebook也全资收购了以色列脸部识别技术公司Face.com;

    32920

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券