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AI人脸应用

这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：后台定义接口调用函数，返回前端渲染需要的数据格式，以及构造汉化字典。

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： ? 案例引入在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS）人脸识别器算法（cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现），训练生成“.yml”后缀的模型文件。人脸识别的过程也非常简单，通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件，实现人脸识别。示例代码如下所示：

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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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如何利用AI识别口罩下的人脸？

当前，市面上有很多人脸图像数据集，主要用于训练人脸检测算法。我们可以采用这样的数据集，在人脸上绘制口罩——于是我们就有了图像对。 ? 我们尝试了两个数据集。其中一个数据库是马萨诸塞大学[1] 的现实世界人脸标记数据集 (http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/)。这个数据集非常适合我们的情况，因为它包含的图像主要都是人脸。我们期望这可以添加有关人脸及其特征的更多信息，以帮助 U-net 的上采样部分进行人脸修复。 neuronuggets-cut-and-paste-in-deep-learning-a296d3e7e876 原文链接： https://www.strv.com/blog/mask2face-how-we-built-ai-that-shows-face-beneath-mask-engineering

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人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

好了，跑偏了，今天康哥总结了AV、不，AI的新的技术点【人脸识别】，上几期的图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看的同学，请点击这里。《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》需求：登录使用人脸识别登录用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。技术流程：人脸图像采集及检测人脸图像预处理人脸图像特征提取匹配与识别识别算法：基于人脸特征点的识别算法（Feature-based Recognition algorithms using neural network）基于光照估计模型理论优化的形变统计校正理论独创的实时特征识别理论开发步骤： 1：首先开通百度云-AI

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Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

目录案例引入本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例第一步：采集人脸数据，网络上有许多案例Demo，不再赘述，代码如下： import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/Administrator

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草图变真人脸？AI：可以，多草都行

画画手残党的AI人脸生成作品第一组的首战告捷，小哥决定换个性别看看。 ? OK，性别识别成功✅，就是看起来有点“瘆人”。要怪就怪小哥的“灵魂”画技吧…… 下一组—— 作者逐步画脸、头发、眼睛……让大家看看AI是怎么一步步生成人像的。 ? 看起来，随着细节的完善，人脸也被训练得随之丰富起来。并转念一想：也许我可以做个简单的程序来实现信手涂鸦一键生成高逼真AI人脸。说干就干，小哥先前就搞了一个基于pix2pix技术的草图生成人脸程序。无奈效果相去甚远——根本不是人！ ? 不管你的画功有多烂，都能生成一张像模像样的高逼真AI人脸。 AI人脸生成技术：从模糊到难辨真假一开始，很多AI人脸生成作品（技术基于GAN）只能勉强模仿出一个人类的脸的大概样子，但是多少都有点“糊”(lack quanlity)。

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AI赋能，人脸识别技术应用的发展

随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。随着人工智能技术的不断发展，传统出租车行业正在得到AI技术的赋能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行业领军者之一百度在深圳举办了一场以人脸识别为主题的发布会。并且，百度大脑强大的AI识别投诉机制，在问题发生的第一时间就能传递到平台方和手机APP预警，并且在车内的车载终端播报语音提醒，确保司机的危险行为都会有AI时刻监管，从某种意义上，实现了真正的安全出行。 AI加教育是很早以前就兴起的话题，就便捷性而言，新型教育优势是非常名显的，例如：一所知名大学2019级新生通过“刷脸”就能瞬间完成报到程序，系统是这所学校的学生研发的，学生对着摄像头，人脸识别系统就开始进行比对抛却隐私问题，以及学生的心情感受问题，AI+教育中人脸识别技术的应用结果显而易见，无疑是非常成功的，可以帮助老师每时每刻精准识别学生的动态，例如：是否在认真听课、是否在开小差、是否在打瞌睡等等等等。

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高级AI：使用Siamese网络进行人脸识别

这是一篇翻译的文章，原文链接：https://medium.com/swlh/advance-ai-face-recognition-using-siamese-networks-219ee1a85cd5 比如，假设我们想为公司建立一个人脸识别模型，大约有500人。如果从零开始使用卷积神经网络（CNN）构建人脸识别模型，那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络，以获得良好的准确性。 Siamese网络不仅用于人脸识别，还广泛用于没有很多数据点，以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索，对象跟踪等。使用Siamese网络进行人脸识别我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。

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【3D人脸】AI Mesh 数据工程调研

real-time（没细看） [2019，谷歌] Real-time facial surface geometry from monocular video on mobile GPUs（3w张真实人脸

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【难度越大，优势越大】腾讯AI Lab刷新人脸识别与人脸检测国际记录

编辑：闻菲【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。日前，腾讯AI Lab研发的Face R-FCN和Face CNN算法，分别在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与权威人脸识别检测平台MegaFace多项评测指标中获得第一，刷新了行业纪录 WIDER FACE人脸图像示例，绿框为腾讯AI Lab算法检测结果，红框为官方标注结果腾讯AI Lab针对人脸在尺度、光线、角度和遮挡上的多维变化，有效改进深度全卷积神经网络，提升人脸检测精度和鲁棒性腾讯AI Lab针对常规人脸识别和跨年龄人脸识别，在网络模型结构、特征学习等方面改进，推出了人脸识别算法Face CNN。

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腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估

近日，在中国信通院发起的“可信AI：人脸识别评估”中，“腾讯云慧眼人脸核身V3.0”获评为优秀级（四级）安全防护等级，成为首批通过可信AI-人脸识别评估的安全产品。值得一提的是，由中国信通院云计算与大数据研究所今年4月倡议发起的“可信人脸识别守护计划”（简称“护脸计划”）成员首批名单也正式公布，在腾讯优图实验室、腾讯标准团队的支持下，腾讯云AI成功通过审核，成为首批腾讯云AI人脸安全能力获得中国信通院认可，未来将为进一步提升“护脸计划”的权威性、培育壮大护脸生态圈提供助力。作为腾讯AI技术与产品服务的输出口，依托腾讯优图等顶级人工智能实验室，腾讯云AI在人脸安全领域中有着丰富的技术积累和业务落地经验。 | 双11 | 正是一年好风光，AI特惠心不慌 | 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验

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如何基于Python实现人脸识别AI接口的开发？

大家知道我们的人脸识别已经在进行内测了，并会在不久的将来于EasyCVR及EasyGBS中进行测试。目前人脸识别AI是基于Python实现，在输入RTSP流的时候会直接开始识别人脸，并进行对比人脸的相似度，来判断是不是同一个人。 ,并且保存, :param video_path: 视频的路径 :param model:人脸检测的模型，默认为hog，可选为cnn :return: ''' waitKey(1) # out_video.write(frame) ret, frame = input_video.read() 以上方法是直接使用RTSP流来进行人脸识别，如果想要进行所有的语言都要识别人脸，最快的方法就是将人脸识别做成http接口用来调用，所以就要分离各个识别的方法。

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AI情感识别：人脸未必是准确的情感信号

问题不是在于像Amazon Rekognition这样的技术无法读取人脸的细节。而是人脸表情所表达的不一定是正确的情感信号。问题不是在于像Amazon Rekognition这样的技术无法读取人脸的细节。而是人脸表情所表达的不一定是正确的情感信号。我们对别人脸上的快乐表情有很强的直觉。从童年开始，我们就学会了面部表情和内心情绪之间的联系。即使是现在，当文本可能无法表达我们的情感时，我们也会使用表情符号（emoji）来表达我们的情感。

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戴着口罩也能人脸识别，腾讯AI取得突破

再比如，在高铁闸机等需要人脸识别的场景，能不能不摘口罩实现人脸识别，降低感染风险？针对这些难题，腾讯优图在近期成立的攻坚小组取得了突破，成功研发出了口罩佩戴识别专用AI。这套AI既能对戴口罩者实现人脸识别，又能发现口罩佩戴错误人员，口罩佩戴识别准确率超过99%。目前该AI能力正在上线，近期将通过腾讯云神图向公众开放。 AI可精细识别的五种情形包括：未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部、正确佩戴口罩。 ? AI可识别的5种戴口罩类型目前，对有无口罩佩戴的识别准确率超过99%。戴着口罩也能人脸识别常规的人脸识别AI，在用户戴着口罩时基本会武功尽失。而腾讯优图这套新AI，在实现戴口罩人脸和口罩情形检测的基础上，把戴口罩人脸识别的准确率提升到了和常规人脸识别接近的水平。这就是说，即使戴着口罩，优图的AI也能实现人脸识别。这个AI会利用优图人脸质量模型，先对人脸进行口罩遮挡判断，然后对遮挡区域进行信息提取。其中，口罩遮挡判断准确率目前已达99.5%以上。 ?

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生成假人脸、假新闻...AI虚拟世界正形成

整理 | 一一出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） AI 正在创造一个独特的虚拟（虚假）信息世界。一个人脸喂养生成网站火了。这个网站可以生成随机人脸图像，这些人脸没有姓名，在现实世界中并不存在，而网站名就叫做 ThisPersonDoesNotExist.com。每次刷新网站时，只需大约 2 秒，网络就可从 512 维向量中从头开始生成新的人脸图像。 ? （过年被催婚了吧？情人节一个人过的？只需 2 秒，AI 给你造一个妹子） ? Philip Wang 在其 Facebook 上介绍称，人脸是人类最突出的认知，所以他决定将特定的预训练模型放在上面，提升人们对这项技术的认知。不过，AI 偶尔也会失手的时候。 ? 总之，现在用 Deepfake 技术可以生成图像，语音合成技术可以播音，现在还可以生成假人脸图片，从标题中直接生成新闻，AI 生成的“不存在新闻”正在发生，它有可能会创造一个“AI 信息世界”，人类将如何应对

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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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最强AI人脸技术：一张图像合成动图

引言本文总结了来自三星莫斯科AI中心和Skolkovo科学技术研究所的研究人员提出的“Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking 这种复杂性不仅源于建模人脸（存在大量建模方法），还来自建模复杂的嘴巴、头发和服装。第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。

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微信支付人脸智慧时尚店开幕 AI化身导购

作者：腾讯科技今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。人脸识别+精准推荐，人脸智慧时尚店会员购物“无需手机” 开幕仪式上，微信支付团队展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式。用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。另外，在12月23日至2月18日期间，用户在人脸智慧时尚店线下门店注册成为人脸识别会员，可以获得由会员注册及导购提供的满688减60元优惠券各一张，2月25日前通过人脸识别会员微信支付满688元将直接抵扣

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万能的AI之根据语音识别人脸

只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。详细解释之前，咱们一起试试先。听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？下面就是AI听声识脸，给出的结果：左边一列是真实的照片，右边一列是神经网络根据声音推断出来的长相。讲真，这个效果让我们佩服。这篇论文也入围了今年的学术顶级会议CVPR 2019。论文中举了一个案例，同一男子分别说中文和英文，AI却分别还原出了不同的面孔样貌。当然，这也跟口音、发声习惯等相关。另外，研究团队也表示，目前这套系统对还原白人和东亚人的面孔效果更好。 AI正是根据语音和相貌的关联性做出推测。将实验结果更进一步，Speech2Face还能用于人脸检索。把基于语音的人脸预测结果与数据库中的人脸进行比较，系统将给出5个最符合的人脸照片。

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