禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别。
腾讯云人脸识别产品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、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
不少跟我们买Jetson TX2开发板的用户在我们指导下成功刷完机后，都会迫不及待地想赶紧跑个代码了：
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
2013年，苹果机iphone5S让指纹识别在手机上普及，它告诉各大手机厂商，指纹可以这么玩。同样苹果它也让指纹识别从手机上消失。譬如，今年苹果就推出了支持面部识别的iPhone X，而这款产品不仅带来了黑科技，也让解锁技术得到进一步的变革。当然，更值得一提的是，iPhone X的面部识别技术现在也已成为Android手机厂商所追求的潮流风向。 那老派今天就跟大家讲讲身份识别的几大类型。 1.指纹识别 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形
什么，只要一行代码就能搞定人脸识别？当然是假的啦。 虽然不能一行就搞定，依靠python强大的人脸识别包，只要十多行代码完全可以实现人脸识别的功能。这就叫站在巨人的肩膀上，看得更高更远。 face-r
为了帮助各位学术青年更好地学习前沿研究成果和技术，AI科技评论联合Paper 研习社（paper.yanxishe.com），推出【今日 Paper】栏目， 每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你学习参考。以下是今日的精选内容——
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
没错，所有人都知道这一天会来，但谁也没想到会来的这么快！踏进大门的一刻，彻底震撼：
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
AI科技评论按：21日，《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会，详细阐述了百度在人工智能，特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地，并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技，林元庆面对媒体的开场演讲： 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的，中国有很多公司，包括百度，也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目，囊括了最热门的各类开源项目，而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度，而 Python 语言近年来发展势头一路攀升，因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具，并附上评分和收藏量，以供开发者选择和交流，排名如下：
今天下午和朋友闲聊，聊到人工智能泡沫的问题。晚上写这篇博客，表达下自己对这个问题的见解。 1. 泡沫进行时 互联网行业自诞生以来，相关产业要么泡沫要么冷寂，并不存在不是泡沫又不冷寂的状态。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 315晚会让大家意识到人脸识别有多可怕。在大洋彼岸，全球最具影响力的AI数据集也开始行动了。 近日，ImageNet数据集决定：给所有人脸打码，保护被收录者隐私。 ImageNet管理者之一Olga Russakovsky与李飞飞团队合作，一起“纠察”数据集中所有包含人脸的图像。 ImageNet总共有1000多个标签，其中只有3个标签与人相关，而很多看似与人脸无关的标签下，反而可能有大量人脸照片。 因此，研究团队通过亚马逊Rekognitio
在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：
【新智元导读】3月22日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第二讲开课，本讲聚焦当前AI领域最火、落地应用最成功的计算机视觉，由商汤科技CEO徐立主讲。徐立博士结合计算机视觉和人脸识别的具体应用，对AI的发展阶段进行了回顾，并对计算机视觉的技术突破和行业需求作了一番深入的探讨。新智元作为独家合作媒体，带来干货整理。 主讲老师 📷 雷鸣 天使投资人 百度创始七剑客之一 酷我音乐创始人 清华大学海峡研究院大数据 AI 中心 专家委员 特邀讲者 📷 徐立 商汤科
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
大数据文摘出品 作者：Caleb 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡时间，提高工作效率。 不过，看上去科技感满满的人脸
来源：大数据文摘本文约2500字，建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想，当你在学校准备去吃饭，来到食堂，刷一下脸，确认信息，选择爱吃的菜品，点击确认，完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化，这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近，湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统，整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统，主要是考虑到学生丢失饭卡的问题，同时这也更有利于家长管理学生日常消费，还能大幅节省排队充卡
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
根据中商产业研究院发布的《2019-2024年中国机器视觉行业前景及投资机会研究报告》显示，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元；而随着行业技术提升、产品应用领域拓展，机器视觉市场将进一步扩大，预计在2019年机器视觉市场规模将近125亿元。
没有人可以离开社交媒体（微信、微博、脸书等），朋友圈是维系外界最重要的通道之一，大多数人都是社交媒体的重度使用者。但是，有没有想过，我们在社交媒体上的一些无意识的行为（例如点赞、收藏、上传头像、状态更
没有人可以离开社交媒体（微信、微博、脸书等），朋友圈是维系外界最重要的通道之一，大多数人都是社交媒体的重度使用者。但是，有没有想过，我们在社交媒体上的一些无意识的行为（例如点赞、收藏、上传头像、状态更新、转帖等），其实很深层次的在暴露内心的一些秘密和隐私。
继中国高校试水人脸识别进教室后，美国高校也“享受”到了类似的待遇，甚至还加入了姿势、动作识别。
AI企业发展应该是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程。
我们开锁的方式有很多，过去我们用的还是实体锁，需要用钥匙或者密码才能打开。但是这就存在一个问题，如果我们丢了钥匙或者忘记了密码就会带来很大的困扰，有时候不得不重新换一把锁。像笔者这样的马大哈就深受找不找钥匙或者忘记密码的毒害，不得不每天出门都思索一下今天是否带了钥匙。
如今，人脸识别作为新兴的生活方式，已经在乘车、打卡、支付、办证、公安司法等环境中快速普及。
How-Old.net 我想我不用介绍了，最近可谓是火了半边天了。 FACE++ 是北京旷视科技有限公司旗下的新型视觉服务平台，Face++平台通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式，将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中，人脸识别云计算平台市场前景广阔。 --摘自百度百科 我不太清楚微软的人脸识别的接口，但是对于国内的FACE++我还是稍微了解一点的。 根据百度百科的显示： 2013年10月16日，Face++ v3.0 版本上线，在这一版本中将人脸识别 API 免
【新智元导读】人工智能又一次战胜了人类！这次是在《最强大脑》。吴恩达率队的百度人工智能在人脸识别跨年龄识别任务中以 3：2 的比分惊险击败《最强大脑》名人堂轮值主席、世界记忆大师王峰。节目中，植入了百度大脑的机器人“小度”在全国观众的见证下与王峰进行两轮PK，并以微弱优势胜出。百度取胜背后都使用了哪些人工智能技术？技术的实现过程是怎么样的？现场比赛都有哪些幕后故事？新智元专访了百度 IDL 实验室主任林元庆，带来最新鲜、最全面的技术解密。 Master的余热还未散尽，在中国，另一场人与机器的“人机大战”结果
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-三体云动 ---- 刚刚结束的五一假期，全国共计接待国内游客1.15亿人次，实现国内旅游收入475.6亿元，第三产业正在逐步复苏。随着北京体育健身场所有序开放，意味着全国的体育健身场所基本已全部恢复营业。 过去3个月，三体云动持续加大研发力度，不仅更新了SaaS系统功能，还增加了AIoT产品的新功能，不仅解决了广大线下场馆复工后面临的问题，还为场馆运营提高效率，提升用户体验。 教练可帮会员约课啦！ 三体云管家App最近上线了独立代预约功能，如果会员想健身，但没
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
在使用过程中，发现还是应该写一个demo，这样才更好入门，今天要做的就是这个demo：使用FastAPI来部署一个人脸识别引擎。
导语：有些驾驶任务对于人类来说简单得不值一提，但对于机器来说很难完成。现在研究人员已经开发出一种新的方法，让人工智能机器通过向人类大众学习驾驶。 今年可谓是人工智能机器日新月异的一年。在人脸识别、物体识别、语言理解等许多我们人类一直以来都占据上风的任务上，人工智能突然开始追赶上甚至超越了人类完成任务的表现。 然而，对于一些繁杂工作的完成情况，人工智能机器仍然落后于人类。这些工作包括相对简单的家务劳动，如熨烫衣物，以及相对高级的任务，如驾驶。不过，智能机器在这些领域的成就进展缓慢，并不是因为它们不能执行这些任
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” （基于生成数据的人脸识别）的解读。
不止如此，AI还常常带有偏见，带有攻击性，比如骂一个妹子蠢 (Foolish Woman) ：
应该没有人不认识英国女王伊丽莎白二世吧？但如果文摘菌说，其实这不是“一个人”，你能看出左右两张照片有什么不同吗？
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
选自Apple 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 苹果首次将深度学习应用于人脸识别是在 iOS 10 上。通过 Vision 框架，开发者现在可以在 App 中将该技术与其他很多计算机视觉算法进行整合。为了保护用户隐私，保证有效运行，苹果在开发这个框架的过程中克服了大量挑战。本文旨在探讨这些挑战，并介绍人脸识别算法。 简介 通过 CIDetector 类，苹果首先借助核心图像（Core Image）框架中的公共 API 公开了人脸识别技术。这个 API 同样也用在苹果 App 中，比如 Photos。最早
数据猿导读 深度学习是如何做到的？算法在超过人类后，现在到底在哪些行业进行应用了？服务了哪些业务，比如安防监控、互联网金融、机器人等，它们是否已经在用，哪些地方用了之后能带来效益上的增长？人工智能浪潮
之前机器之心报道过一个跨平台人脸识别项目，在 CPU 上就能轻松跑出 1000FPS。这次介绍的项目也是一个轻量级人脸识别项目。不同的是，该项目在保持较小参数量的前提下，识别精度要高很多，并且只需要 OpenCV 和 PyTorch 就能运行。
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
近日，一家美国AI创业公司Clearview AI泄露客户超过30亿人脸数据的丑闻掀起轩然大波，人脸识别技术的安全性与隐私保护再度成为人们讨论的焦点。这家公司的名声也不大好，此前曾遭Google、微软、YouTube、Twitter等联合“封杀”。
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