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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 技术为们带来了强大的解锁和支付新应用,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,不支持水平解锁。 以旷视为例,旷视2017年发力手机市场,随后推出支付、解锁、像光效、像背景虚化等一系列移动端AI产品,应用在解锁、图像增强、视频处理等方面。 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、活体检测、注意力检测追踪及其他图像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解决方案,Face++为提供了检测、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,Eric Chen 认为,移动端3D扫描摄像机市场近年将迸发强大的市场潜力,而做好3D感知和技术的创新结合将成为发展关键

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Android特征

本文我们接着来看看,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文中。 还是来了解几个概念 追踪 FT 年龄检测 Age 性检测 Gender 其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程 整体上比注册还要简单,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 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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    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 ,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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    1.的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条图片,目的是提高自然条的精度。

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    CVPR 2019 论文大盘点-技术篇

    CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有相关论文,总计51篇,其中研究重建与的论文最多,中新Loss的设计有好几篇,表情分析也不少,检测和对齐相对很少了。 附百度云链接 反欺诈、对抗攻击 大规模反欺诈、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归一化,用于预处理 Davis 多的联合检测与运动重定向,华盛顿大学、微 Joint Face Detection and Facial Motion Retargeting for Multiple Cao, Sergey Tulyakov 语义部分解,用于属性编辑,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 检测精准 :点增加的原因,相较于现在版本最好是正面对镜头才能,如今的 X 版本校对更加精准,侧、偏头或是在光线不佳的情况下 ,都能准确的轮廓。 2)微表情 :由于点的增加,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眼看不见的光,并读取用户的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),可即时处理数据。 目前 ARKit 3D 只能用在 iPhone X 上。未来应该会扩展到其它硬,但需要前置摄像头带深度信息。天天 P 图目前只支持单,这里有待 Apple API 扩展。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文,无法匹配 ? 按下F1按键,进入注册模式,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,可完成(红灯闪1000ms)。

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    对不起,阿里投资的AI公司证明:刷支付防不住3D面具

    但攻破方耐能表示,实际证明了一事: 在测试中,像苹果和华为的系统,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 用于训练2D的图像,通常是RGB,灰度和红外图像,没有空间信息。 2D通过2D摄像头拍摄平面成像,匹配面部数据。所以即使算法和再先进,安全级也要打折扣。 因为3D方案,不便宜。 3D 3D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,是一家设计及开发整合的终端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导出貂蝉游戏物模型 开发物皮肤贴图纹理 开发模型动画 使用3D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、跟踪五官。 另外,http://facedetection.jaysalvat.com/ 这是一个基于js-objectdetect的jquery插,可以图片和视频中的,没有提供摄像头帧实时方面,JsObjectDetect的表现还算不错,可以、跟踪以及五官位置,据观察应该是只支持2D坐标的,不支持3D姿态的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等的学习。

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    安全吗?朋友圈里有多少自拍,就有多少钥匙

    在最近,来自北卡罗来纳大学(University of North Carolina)的研究员就发布了一则让深感不安的消息: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3D 模型,并借此骗过了系统 用照片即可「骗过」系统? 在 Windows 10 系统发布期间,微公司新开发的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员却现场演示了如何通过社交网络获取用户的部照片,并利用 3D 模型和虚拟现实技术骗过系统 解决掉表面纹理的问题后,破解也迎来了最后一步:研究员需要对 3D 照片的眼部进行细致加工,以便取信于系统。 据普赖斯透露,以微为首的数家公司已经探索出了放置系统被破解的商业解决方案,微公司更是将这个方案应用在了「Windows Hello」功能上。

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    What-

    起飞 ,是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,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。 算法 一般来说,系统包括图像摄取、定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。 技术 现有的系统并不是任何时候都有效。在用户配合、采集条比较理想的情况下可以取得令满意的结果。但是,在用户不配合、采集条不理想的情况下,现有系统的率将陡然下降。

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,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

    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 检测 6 检测多张 7 检测视频中的 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 8 训练数据并 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 import cv2 import numpy as np import os # 加载训练数据集文 recogizer /trainer.yml') # 准备的图片 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) #

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,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,制造能模拟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,该包使用dlib中最先进的深度学习算法,使得准确率在《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夹中的图片进行操作。 代码部分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 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,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功能,在一通测试之后,他们发现石膏「」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 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,用编辑进行处理,任何错误都能得到修复。 「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 似乎更新了程序,大大增加了破解难度。一位 LG 发言表示:「通过 LG 推荐的第二个步骤和高级,可以通过设置在设备上改进功能。 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 结构光解锁功能:蓄胡子。 ?

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    斯坦福学生攻破两个约会!用GAN模型「女扮男装」骗过系统

    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,最离谱的是「女扮男装」都不出来。 真的有能模仿你的,还绕开了系统! 目前很多手机app都声称验证技术很安全,可以保护用户的身份,比如Bumble和Tinder等约会流程就是用户使用应用内置的相机拍摄一张照片,然后与用户个资料中的照片进行对比。 而技术目前可以分为两大类:基于2D图像和基于3D图像。2D通过2D摄像头拍摄平面成像,所以即使算法和再先进,在有限的信息下,安全级终究不够高,通过照片很容易被破解。 安全级较高的3D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!用GAN模型「女扮男装」骗过系统

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