人工智能的细分领域很广泛，市场目前比较普及的是计算机视觉、语音识别、自然语言处理、深度学习、智能机器人、自动驾驶等等。 目前我们正在积极研发人脸识别、车辆识别、车牌识别技术与视频监控平台的融合。今天来和大家分享一点开发实践技巧。 TSINGSEE青犀视频具有AI人脸识别能力的视频平台正处在研发阶段，平台的人脸识别算法分别接入了虹软和百度两种识别算法。若要切换人脸识别算法，可在配置文件中修改engine参数。 算法封装成了统一的接口AIFaceInterface，如图： 百度和虹软类型都实现了接口中的方法，所以只需要在一个结构体中定义一个类型为AIFaceInterface的字段，如图： 在程序启动或者切换识别算法时 近期TSINGSEE青犀视频也推出了基于边缘AI计算能力的硬件设备——AI安全生产摄像机，设备内置了多种AI深度学习算法，可实现的智能检测有烟火识别、安全帽/工作服检测、睡岗离岗检测、人员入侵检测等等。
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？ 如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品 from=15239 AI专场·低至5折 除了官网主会场，腾讯云AI专场推出了： 语音技术 5折 文字识别 6折 人脸识别 7折 人脸核身 7折 人脸特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富 “如丝般顺滑” 对于平台管理来说 借助文字识别还可以助力 提升商家入驻、商品广告等审核效率 语音识别、语音合成 自动识别，将语音转换为可识别机器语言使机器做到“能听、会说”并且加上大数据加持，做到“
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
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作为一个机器学习团队，我们很快意识到问题比想象中更容易解决。 想知道我们是如何设计出一种可以从人脸图像上移除口罩的 ML 工具的吗？ 它从脸部界标点估计口罩位置，估计脸部倾斜角度以从数据库中选择最合适的口罩，最后将口罩放置在脸上。可用的口罩数据库包括了手术口罩、有各种颜色和纹理的布口罩、几种呼吸器，甚至是防毒面罩。 损失函数 如何选择损失函数是你需要解决的最重要的问题之一，使用正确的损失函数可能会得到性能出色的模型，反之就会得到令人失望的模型。这就是我们花很多时间选择最佳模型的原因所在。 这意味着，即使不能完美地捕获每个像素，实际上也可以产生一个很好的结果；更重要的是，它可以学习如何在任何脸部上泛化，而不仅仅是对训练数据集中的面孔进行泛化。 这个网络具有泛化能力，并且似乎 可以很好地识别情绪，从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面，这里当然也有改进的空间。
半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7折、人脸试妆 7折、人体分析 7折 人脸识别 7折、人脸核身 7折、文字识别 6折 语音识别 6折、语音合成 6折 活动时间 即日起至2021年11月30日 除了实实在在的产品折扣 双十一活动订单享10%满返 双十一AI专场 https from=15239 双十一特惠OCR：限时1元购 推出通用印刷体、手写体、身份证、营业执照 车牌识别等8大爆款子能力（限新用户） 特惠1元购买，持续整个11月 OCR 1元购地址 https:// ，自动查找商品 让你不用再费了老劲找心仪的它 即便一只口红，你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷脸支付 整个购物流程“如丝般顺滑” 语音技术 自动识别，将语音转换为可识别机器语言 | 《失控玩家》：AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后，人工智能如何剥开“面具”伪装？
消费者扫描淘宝ID进店 在进入店铺后，随意挑选拿起货架上的一件衣服，货架边的“镜屏”就会响应该商品信息， Fashion AI 归纳了一套理解时尚、理解美的方法论，通过机器学习与图像识别技术，能够把复杂的时尚元素进行拆解 消费者可在试衣间随意更换试穿尺码、颜色 除此之外，给出的搭配呈现高度个性化，搭配的部分单品来自于消费者在淘宝上已经购买过的商品。 数据集的标注基于阿里“图像和美”团队通过与中国香港理工大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构，据雷音透露，未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的应用，比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。 未来阿里将有可能通过智能大屏的技术，实现阿里大数据和云货架的结合，将阿里的时尚算法与门店商品库结合，通过人脸识别和用户个性化属性实现千人千面。 并通过人脸识别、货品检测和跟踪系统、结算支付系统拓展出无人售货和无人值守点的非商圈的渠道。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中，我们介绍了小程序的上传基本使用教程，文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。 人脸识别API申请 如果要使用人脸识别API，必须在腾讯云进行实名认证，实名认证后，您可以登录腾讯云 控制台 进行使用。如果没有账号，请参考账号 注册教程。 人脸识别服务通过签名来验证请求的合法性，所以接下来的步骤，我们将介绍如何进行签名。 生成签名 签名步骤官方文档写的非常详细，本文仅作简单介绍。签名方法非常简单，就两个步骤，拼接签名、生成签名。 服务器端配置 在如何在小程序中实现文件上传下载文章的教程中，我们已经配置好了上传服务器，没有配置好的同学请参考这篇教程。接下来，需要在服务器端增加人脸识别API。 更多云AI产品特惠请关注：腾讯云开春采购节 微信扫码可进入“”腾讯云AI体验中心”小程序，体验多款AI产品 0.png
选自arXiv 作者：Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与：路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧，如 DeepFakes 可以实现视频换脸，且逼真程度很高， 比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。 因此，这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用，这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸，但它使用了深度学习技术。 本文贡献如下： 使用特定领域知识的当前最先进人脸伪造检测技术。 新型人脸伪造图像数据集，包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值，以保证监督学习。 我们证明了使用额外的特定领域知识可以改善伪造检测方法，使其准确性达到前所未有的高度，即使在强压缩的情况下同样如此。通过一系列深入实验，我们量化了经典方法、新型深度学习方法和人类观察者之间的性能差异。
比如，专利方面的问题主要包括，如何界定 AI 发明（包括使用 AI 的发明和 AI 开发的发明）；如何认定自然人对 AI 发明的贡献;AI 专利是否需要新形式的知识产权保护，如数据保护, 等。 除此之外，该 AI 换脸软件对用户肖像权的管理也充满争议甚至陷阱，比如如何规范用户合理使用他人肖像？又如何保护用户自身肖像权不被侵犯与滥用？ 二、被滥用的人脸 除了更换自己的脸，如今，无论身往何处，你最常见的可能就是各种具有人脸识别功能的摄像头：搭乘地铁、进出小区和校园、出入公园，甚至公厕取纸，都需要刷脸防偷。 但许车主在选择购买该品牌的车型时，是看中其宣传具备的「自动驾驶」功能。 困扰自动驾驶落地的迷雾之一，在于大众对于自动驾驶存在普遍的误解。 ，则是诸如监测头环、AI 换脸、杭州人脸识别第一案的人工智能时代下安全与隐私讨论。
另外，在AI预测模型的应用上，人脸识别是一个好的切入点，在线下零售场景的应用更为凸显。“我相信2019年会是人脸识别设备在中国的发展元年，会有很多的零售商将在营销领域应用人脸识别设备。”郑家强说道。 （图片说明：Sizmek中国区总裁郑家强接受DT数据侠专访） “人脸识别能够让数据颗粒度变得更细。 这时通过人脸识别技术，我们可以了解到消费者在超市哪一个通道上面停留，停留了多久，有没有做出购买行为等。 郑家强还强调，当人脸识别收集的数据与线上行为得以结合，就意味着营销人员能够通过掌握全渠道行为数据再结合AI的机器学习预测用户的下一步，并做出推荐。 这是人脸识别在智慧营销应用中体现的重要意义，也是预测营销中的一个重要概念——情景评分。 ▍对的数据，对的应用 郑家强认为，人脸识别重要的一步是数据采集，而尊重数据隐私尤为重要。
事实上，国内甚至国际的AI商业化“抢位战”才刚刚拉开帷幕，格局远未成定局，“技术推进+应用落地”才是AI从实验室飞入寻常百姓家的关键一子，中国企业如何落棋? 而提出“AI先行”的百度，其语音识别率为97%，曾入选MIT“全球十大突破技术”榜单。年初以来，全资收购了人机交互初创团队渡鸦科技，并把度秘团队升级为度秘事业部。 目前，市场上有不少创业公司以人脸识别为方向，其中一个代表是，入选“《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术榜单”的Face ++(旷视科技)。 人脸识别技术研究的困难，不同于普通的图像识别。首先，就人的脸部特征而言，每个人的脸部结构都是相似的，这对于利用人脸区分人类个体不利。还有一些特殊情况，比如双胞胎甚至多胞胎。 但今年5月百度联盟峰会时，大家已经统一选择“刷脸”入场。 从小试牛刀到大展身手，百度开始把人脸识别技术推向不同行业。
接下来，让我们来谈谈第二个问题，苹果iPhone X的错误识别率是否只有百万分之一？ 就在发布会现场，苹果CEO现场的第一次刷脸解锁并未成功，场面一度十二分尴尬。 为何解不开锁呢？ 不少人对AI科技大本营抱怨，苹果此举有点太过激进，完全取消指纹识别，用起来可能比较麻烦。 至于库克所说的百万分之一的成功率，可能只是一个软件算法层面的识别率，显然实际在应用中的识别几率。 当然，这有不如指纹识别的时候。这有不如指纹识别的时候。在你掏衣兜时，指纹识别就可以解锁了，但刷脸识别你还先得掏出来手机，再对着脸才行。 不管你是更喜欢指纹识别，还是人脸识别，以后你的选择不多了。 据不少业内人士透露，旷世科技已经ALL IN手机刷脸项目，而商汤科技也在猛增人手，支援手机刷脸。 如果你的虹膜信息被黑客掌握了，如果你的指纹、脸型信息被黑客掌握了，只需合适的方法，他们就能破解任何以这些信息做密码的系统。
又要将我们带向何方？ 今天，一年一度“年会”上，微信给出如下答案： 不，没有，未完成…… 然而别被这些“示弱”骗了。毕竟社会你龙哥，怎么可能承认自己不行。 相反，AI加持，骑兵开阵。 与寻常所见线下商超便利店没有任何两样，但多了几块屏幕，多了几台结算机器，不再有收银柜台。 屏幕干嘛用？ ? 有显示购买比例，数据化购买行为。 第一步，刷脸识别会员；然后开始AR虚拟试妆，中间再也不用涂和卸，中意就加入购物车；最后刷脸支付，取货带走。 短短三步，一次美妆购物就完成了。 同样还能用于衣服搭配和购买上。 微信将其取名一下子收费站，名如其业，过收费站直接“刷脸”识别车牌，然后支付就此完成，也叫“无感支付”。 ? 同时，扫码支付还被用在加油场景中。 但微信对交通的数字化升级，不止于支付，在停车场等场景，也利用AI识别车牌管理停车位。 虽然小场景和应用有所不同，但衣食住行方方面面的改造，核心还是这两大关键词： 一是刷脸，二是扫码。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的“软生物识别指标”，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。 基于StyleGAN2也可以结合多张人脸图像进行人脸融合，生成的合成图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过众多人脸识别系统的程度。 第二个困境就是对抗AI造假的数据合法性的牵制。 Face X-Ray在人脸造假的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真的。Face X-Ray的解题逻辑就是：真图像不会合成。 目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及众多互联网平台如何利用AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。 例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率 02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。 但对于测试同学来讲，还要考虑异常场景的表现，即任何可能造成拍不到，拍不清晰，判断不出是人脸，或者不完整的表现。详细场景比如： 1) 人脸没有正对摄像头，角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 3) 连续检测：通过连续的检测，验证人脸运动轨迹是否正常，防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片，也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。 目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
换脸甄别（ATDF）技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸，同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等，能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险，提高效率。
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