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对标苹果，中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

其中，基于3D结构光技术的Face ID 技术为人们带来了强大的人脸识别解锁和支付新应用，成功开启AI与3D创新发展的新浪潮。 目前，Face ID只能在垂直握住手机时完成识别，不支持水平解锁。 以旷视为例，旷视2017年发力手机市场，随后推出人脸支付、人脸识别解锁、人像光效、人像背景虚化等一系列移动端AI产品，应用在人脸解锁、图像增强、视频处理等方面。 识别即机器感知、理解世界的能力，也是旷视的强项所在，基于旷视自研的MegBrain深度学习引擎，旷视在人脸识别、人体识别、活体检测、注意力检测追踪及其他图像识别的算法层面拥有业界顶尖的技术实力。 ? 七成Top20国产手机使用旷视方案，3D+AI能出现杀手级应用 OPPO最新旗舰手机Find X采用旷视科技Face++移动端3D人脸识别解决方案，Face++为提供了识别检测、活体检测和注意力检测三个主要算法模型结构 Bellus3D研发的3D面部扫描相机 作为最先一批探索3D视觉技术的华人，Eric Chen 认为，移动端3D人脸扫描摄像机市场近年将迸发强大的市场潜力，而做好3D感知和人脸识别技术的创新结合将成为发展关键

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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。 本文有可能是这次文章的最后一篇了，但我标题上写的是中，下一片文章可能会介绍下我在实际使用虹软人脸识别 SDK 中遇到的问题以及解决方法（目前还没投入到项目中使用）。

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    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

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    CVPR 2019 论文大盘点-人脸技术篇

    CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。 附百度云链接 人脸反欺诈、人脸识别对抗攻击 大规模人脸反欺诈、活体检测库，中科院、京东等 A Dataset and Benchmark for Large-Scale 3D Faces Guodong Mu, Di Huang, Guosheng Hu, Jia Sun, Yunhong Wang 面向极端姿态与表情的非监督人脸归一化，用于人脸识别预处理 Davis 多人的联合人脸检测与人脸运动重定向，华盛顿大学、微软 Joint Face Detection and Facial Motion Retargeting for Multiple Cao, Sergey Tulyakov 语义部件分解，用于人脸属性编辑，港中文、腾讯、Adobe、字节跳动 Semantic Component Decomposition

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    为何苹果、Google、Facebook力推3D AR，看完这个你就知道了

    先来看一下官方的介绍，iPhone X 版的天天 P 图主要有以下功能特色： 1）3D 人脸检测精准 ：识别点增加的原因，相较于现在版本最好是正脸面对镜头才能识别，如今的 X 版本校对更加精准，侧脸、偏头或是在光线不佳的情况下 ，都能准确识别到人脸的轮廓。 2）微表情识别 ：由于识别点的增加，相较于当前版本在拍摄时因为一些微表情小动作（眨眼，张嘴，点头）从而导致拍摄特效消失，在 X 版本里面，得到了改善，不仅可以识别到这些微表情的变化，产生的特效也不会突然失效 具体而言，上述的感应器会投射人眼看不见的光，并读取用户的脸部 3D 几何结构图，而这一切都是实时发生的。苹果甚至为此开发了一个神经引擎（Neural Engine），可即时处理人脸识别数据。 目前 ARKit 人脸 3D 只能用在 iPhone X 上。未来应该会扩展到其它硬件，但需要前置摄像头带深度信息。天天 P 图目前只支持单人识别，这里有待 Apple API 扩展。

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    基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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    对不起，阿里投资的AI公司证明：刷脸支付防不住3D面具

    但攻破方耐能表示，实际证明了一件事： 在测试中，像苹果和华为的人脸识别系统，采用了3D结构光技术，所以并未被3D面具所欺骗。 甚至，苹果的Face ID一开始就针对3D面具进行了测试。 如果3D和2D有点绕，我们简单回顾下两者的不同。 2D人脸识别 用于训练2D人脸识别的图像，通常是RGB，灰度和红外人脸图像，没有空间信息。 2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，匹配面部数据。所以即使算法和软件再先进，安全级别也要打折扣。 因为3D人脸方案，不便宜。 3D人脸识别 3D人脸识别系统安全等级较高，基本能防御所有平面攻击（照片、视频或者睡觉状态）。 其业务主要聚焦在终端 AI 芯片解决方案上，是一家设计及开发软硬件整合的终端人工智能解决方案厂商，主攻智能手机、智能安防、智能物联网等领域。

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    Web AR 技术调研笔记

    其开发模式为： UI开发 开发or导出貂蝉游戏人物模型 开发人物皮肤贴图纹理 开发模型动画 使用3D软件导出Three.js支持的模型格式（这里看似简单，实际有大坑，不同的模型、骨骼、贴图、动画，导出时会有不同问题 ，且能识别、跟踪人脸五官。 另外，http://facedetection.jaysalvat.com/ 这是一个基于js-objectdetect的人脸识别jquery插件，可以识别图片和视频中的人脸，没有提供摄像头帧实时识别的 人脸识别方面，JsObjectDetect的表现还算不错，可以识别、跟踪人脸以及五官位置，据观察应该是只支持2D坐标的识别，不支持3D姿态的识别。 3D模型开发，需要专业的UI开发工程师来开发3D模型、贴图以及动画，涉及到maya、3Dmax等软件的学习。

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    人脸识别安全吗？朋友圈里有多少自拍，别人就有多少钥匙

    在最近，来自北卡罗来纳大学（University of North Carolina）的研究人员就发布了一则让人深感不安的消息：他们可以通过用户在社交网络上发布的照片制作出用户的脸部 3D 模型，并借此骗过了脸部识别系统 用照片即可「骗过」脸部识别系统？ 在 Windows 10 系统发布期间，微软公司新开发的脸部识别功能引起了广泛关注，当时还有媒体报道称甚至连双胞胎也没能骗过这套系统。 但在最近举办的高等计算机系统协会安全会议（Usenix Security Conference）上，北卡罗来纳大学的研究人员却现场演示了如何通过社交网络获取用户的脸部照片，并利用 3D 模型和虚拟现实技术骗过脸部识别系统 解决掉表面纹理的问题后，破解也迎来了最后一步：研究人员需要对 3D 照片的眼部进行细致加工，以便取信于识别系统。 据普赖斯透露，以微软为首的数家公司已经探索出了放置脸部识别系统被破解的商业解决方案，微软公司更是将这个方案应用在了「Windows Hello」功能上。

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    What-人脸识别？

    起飞 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 技术方向 人脸识别 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。 系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。 识别算法 一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。 识别技术 现有的人脸识别系统并不是任何时候都有效。在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。

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    face++人脸识别

    该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

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    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 import cv2 import numpy as np import os # 加载训练数据集文件 recogizer /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

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    人脸识别demo

    我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    我们破解了几乎所有旗舰手机的人脸识别，iPhone幸免于难

    而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。 这家公司利用 50 个摄像头同时拍照就能生成一幅完整的 3D 图像，然后将生成的图像导入电脑，用编辑软件进行处理，任何错误都能得到修复。 「人脸识别为二级解锁方法，会降低您手机的安全性，」LG 手机播报道，提醒用户类似的人脸也可以解锁你的手机。难怪开始试验的时候，3D 打印头部轻松就解开了 G7。 ? 但在拍摄期间，LG 似乎更新了人脸识别程序，大大增加了破解难度。一位 LG 发言人表示：「通过 LG 推荐的第二个识别步骤和高级识别，可以通过设置在设备上改进人脸识别功能。 不过更早些时候，德国媒体的同行们使用了另一种方式破解了 Mate 20 Pro 的 3D 结构光人脸识别解锁功能：蓄胡子。 ?

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    斯坦福学生攻破两个约会软件！用GAN模型「女扮男装」骗过人脸识别系统

    一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 目前很多手机app都声称人脸验证技术很安全，可以保护用户的身份，比如Bumble和Tinder等约会软件的识别流程就是用户使用应用内置的相机拍摄一张照片，然后与用户个人资料中的照片进行对比。 而人脸识别技术目前可以分为两大类：基于2D人脸图像和基于3D人脸图像。2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，所以即使算法和软件再先进，在有限的信息下，安全级别终究不够高，通过照片很容易被破解。 安全级别较高的3D人脸识别系统通过3D摄像头立体成像，一般会有4个探头，其中两个大的是摄像头，另外两个一个是红外线探头，用于补光，一个是可见光探头，两个摄像头互相配合形成3D图像，从而复原完整的三维世界 目前3D人脸识别功能技术可以准确分辨出照片、视频、面具和双胞胎。

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    斯坦福学生攻破两个约会软件！用GAN模型「女扮男装」骗过人脸识别系统

    一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 目前很多手机app都声称人脸验证技术很安全，可以保护用户的身份，比如Bumble和Tinder等约会软件的识别流程就是用户使用应用内置的相机拍摄一张照片，然后与用户个人资料中的照片进行对比。 而人脸识别技术目前可以分为两大类：基于2D人脸图像和基于3D人脸图像。2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，所以即使算法和软件再先进，在有限的信息下，安全级别终究不够高，通过照片很容易被破解。 安全级别较高的3D人脸识别系统通过3D摄像头立体成像，一般会有4个探头，其中两个大的是摄像头，另外两个一个是红外线探头，用于补光，一个是可见光探头，两个摄像头互相配合形成3D图像，从而复原完整的三维世界 目前3D人脸识别功能技术可以准确分辨出照片、视频、面具和双胞胎。

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