人工智能在人脸识别技术中的应用似乎是迄今为止发展最快的技术之一。ZDNet指出，到目前为止，像微软这样的公司已经开发出了可以使用情感工具识别面部表情的面部识别技术。 日本科技开发商富士通推出了一项基于人工智能的技术，使面部识别在跟踪情绪表达方面又向前迈进了一步。现有的FR技术是基于“识别各种动作单元——即我们所做的某些面部肌肉运动，这些运动与特定的情绪有关。 它需要知道如何从所有可能的角度和位置识别，一旦没有足够的图像，那么在通常情况下，它就不是那么准确。 富士通公司称，他们已经找到了一种提高人脸识别结果在情绪检测方面提高质量的方法。他们新创建的工具任务是“从一张图片中提取更多数据”，而不是使用大量图片来训练人工智能。 在同样有限的数据集下，可以更好地检测到更多的AUs，即使是从一个倾斜的角度拍摄照片，也可以识别复杂的情绪，这比目前分析方法的核心表情更精妙。
今年6月，亚马逊将其研发的面部识别技术授权给美国移民和海关执法部门使用，该技术利用图像数据库信息，能够从监控视频画面中识别出特定的人。 种族歧视、侵犯人权：亚马逊AI人脸识别工具饱受争议 这些工具中就包括面部识别工具 Rekognition，该工具利用AI快速识别视频和照片中的人。 现在，美国执法部门已广泛使用面部识别技术来完成一系列任务，比如将大头照与驾驶执照上的照片数据库进行比对，或者对监控摄像头记录下的行人图像进行扫描。 ? 有研究显示，一些面部识别AI软件对有色人种的识别效果很不理想，可能引发关于种族歧视的争议 一些用于面部识别的AI软件已经被证明存在种族偏见，原因可能是图像训练集中包含的少数族裔的图像数量不足。 在今年发表的一篇论文中，MIT和微软的研究人员发现，面部识别系统在识别非白种人和女性的准确率上远不如白人。
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一组研究人员通过将“中毒样本”注入训练集，将软件后门植入了面部识别系统。 这种特殊的方法不要求对手对深度学习模型有完全的了解，也不要求更真实的场景。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.05526 他们用一副眼镜作为后门钥匙，这样戴眼镜的人就可以骗过面部识别系统，让他们相信实际上在模型中看到的人曾在以前训练过程中出现过 在实验中，研究人员使用了中国香港大学和英国牛津大学的研究人员开发的DeepID和VGG-Face面部识别系统。 一个正常的输入，比如面部识别系统中一张员工脸部的图片，与攻击者选择的模式混合。在摄像头前重新创建数字过程有点棘手，所以选择一个附件并将其图像映射到输入图像上以使其变暗，效果更佳。 因此，这种攻击对安全敏感的面部识别系统构成了严重威胁。 这意味着使用深度学习面部识别系统来保证安全看起来很酷，但是技术还不完善。
用AI进行情绪识别是目前较为热门的领域，像Beyond Verbal，Affectiva和Cogito等初创公司正在利用自然语言处理从声音中检测情绪唤起。 研究人员对七种模式进行了编码，包括头部向下倾斜、眼睛凝视、微笑的持续时间和强度、自我触摸以及文字和语言暗示，它们被输入到机器学习模型，将它们融合成向量。 每个样本都包含大量数据，包括原始音频文件，以及受访者的68个面部坐标文件（带有时间戳，置信度分数和检测成功标志），两个文件都含有参与者的头部姿势和眼睛注视特征，谈话记录文件等。 在几个预处理步骤和模型训练之后，团队使用三个指标比较AI系统的结果：均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和可解释的方差分数（EVS）。
这一举措是未来更广泛禁止面部识别运动的一部分，呼吁地方、州和联邦立法者防止政府和执法部门使用面部识别。 虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛，但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称，随着企业越来越多地将这项技术推向学校，面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益： “面部识别监控扩展到大学校园将使学生 面部识别在去年的美国新闻中，出现的频率可能比任何其他人工智能应用都要高。在学校内使用面部识别系统的许多努力都遭到了家长、学生、校友、社区成员和立法者的抵制。 这两项研究发现，促使越来越多的活动家、学者和立法者呼吁限制或彻底禁止面部识别技术。 去年秋天，加利福尼亚州在旧金山禁止警察和城市部门使用面部识别系统之前，对执法机构摄像头中的面部识别系统实施了为期三年的禁令。奥克兰也在6月份效仿，随后伯克利也通过了自己的禁令。
在iOS的本身功能里，苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验，比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别 苹果首先拿出了在已经自家应用中使用的Vision API和Natual Language API，分别负责图像识别处理和自然语言识别处理。 ? Vision API，已经运用在照片app中，提供了如下功能： 面部追踪 面部识别 地标 文本识别 正方形识别 条码识别 物体追踪 图像匹配 ? Natual Language API，已经运用在邮件和iMessage中： 语言检测 符号化识别 词形还原 对话分段 实体名称识别 还有一个GameplayKit API也会开放，它的主要功能是评估决策树 ，在图像识别benchmark中比Google Pixel和三星S8快6倍。
how-facial-recognition-software-works-800x300-1.jpg 面部识别是通过技术识别人脸的一种方式。面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。 该软件可以识别面部标志（一个系统可以识别其中的68个），这是识别你的脸的关键。结果是：你的面部特征。 步骤3.将您的面部签名（一个数学公式）与已知面孔的数据库进行比较。 步骤4.确定您的面部特征可能与面部识别系统数据库中的图像相匹配。 通常，这就是面部识别的工作原理，但是谁来使用呢？ 谁使用面部识别？ 很多人和组织在很多不同的地方使用面部识别。 面部识别可能会导致在线骚扰和跟踪。例如，某人在地铁或其他公共场所拍摄您的照片，然后使用面部识别软件准确地找出您的身份。 错误的身份。举例来说，执法部门使用面部识别来尝试识别抢劫小店的人。 如何保护自己免受面部识别 对面部识别的担忧可能会刺激创新。 两所大学已经开发了反面部识别眼镜，让佩戴者无法被识别。
我们将使用一些简单的代码来实现实时面部识别代码，我们可以对个人的面部进行预测。 现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。 人脸识别 “面部识别”名称本身就是一个非常全面的定义，面部识别是通过数字媒体作为输入来识别或检测人脸的技术执行过程。 人脸识别的准确性可以提供高质量的输出，而不是忽略影响其的问题因素。 人类可以轻松检测到面部，但是我们如何训练机器识别面部？OpenCV在这里填补了人与计算机之间的空白，并充当了计算机的愿景。 对面部的识别和可以为计算机提供与人类相同的思维方式。 OpenCV是计算机视觉中的重要工具。如果我们使用OpenCV，则遵循以下步骤： • 通过输入提取数据。 • 识别图像中的面部。 • 循环浏览此视频帧中的每个面孔，并检查该面孔是否与现有面孔匹配。 • 如果一个人脸无法识别现有人脸，则将输出视为未知或未知。 • 识别后，否则在识别出的脸部周围画一个方框。
它被设计成项链及颈带样式，AI只需要看到使用者的下巴，就可以获取面部表情数据。 这款设备的面部识别原理，不仅打破了必须在正面放置摄像头的局限，而且还能做到在运动过程中持续捕捉表情信息。 如此低的机位，自然看不到完整的面部表情，只能获得包含下巴部分下半张脸的轮廓图像。 AI通过对这部分图像的信息提取，以算法推测出完整面部表情。 且可识别头部转动角度，角度误差在2-4.5度。 ? △左侧为手机摄像头识别处理的结果，右侧为NeckFace面部重建的结果。 提到大数据，一定会有人担心隐私泄漏的问题，由于Neck Face都是从头部下方对面部表情进行检测，而仅仅通过下半张脸无法识别到用户全部面部信息。 另外，Neck Face是红外成像，对环境不作识别，可以很好地隐藏环境信息。 ?
随后，她开始解读这些情感的表达，并且开发了一套“面部动作组织系统”（FACS）来将每个人的表情分解为许多面部动作单元（Action Units），单独这些面部单元并不能够代表任何的情感，但是利用它们的组合特征我们可以进行一些面部表情识别 回到电脑的情绪识别，其实做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。 但是在九十年代，想要制造一个可以准确长出这些离散的面部动作单元的系统实在是太难了，单是数字化一个视频就要 25 秒。 Ekman，那个提出 FACS 的心理学家则和别人合作创立了 Emotient，也是一款情绪识别的软件，同样是利用机器学习的方法通过海量的数据学习构建一个准确的表情识别框架。 ? 目前，情绪识别已经被广泛运用于商业，未来还将会有更加多样的运用前景。 摘自：36氪
对鸟类群体的持续观测和保护一直是相关保护区工作的重中之重，但是由于保护区面积大、范围广，依靠传统的鸟类人工调查难以实现高效的对鸟类重要栖息地的连续监测，无法及时发现鸟类变化情况，随着AI识别技术的发展 对于人类而言，很多不同种类的鸟，肉眼看起来却几乎完全相同，通过算法的实际应用证明，人工智能（AI）可用于训练计算机以识别和区分这些鸟类，这是人类无法完成的任务。 创视智能的算法团队着力研究和解决对低质量图像的识别率不高的难题，通过基于FP32高浮点高精度算法、饱和预处理等新技术新算子的使用，提升针对低质量监测图像的识别准确率；同时优化和完善了基于低样本下的鸟类识别算法 ，目前深度学习技术大都是基于大的样本库来完成的，但是部分珍稀鸟类监测图像较少，创视智能形成了一种在少量样本的情况下，实现高精度的自动识别算法，对野生动物识别的广泛应用有着重要意义。 基于多尺度卷积神经网络架构搭建的深度学习算法模型可以对微小的野生动物进行精确的识别，同时基于华为昇腾310算力芯片的联合开发，已经可以部署在他们集群环境和边缘盒式产品中，使得识别速度高且算力性价比高。
面部识别技术存在着一些严重而持久的问题。这项技术作为一个整体在很大程度上受到了不准确和系统偏差的影响。 但是面部识别也可以识别动物，那么如何识别呢？ 至少就目前而言，我们似乎正在利用我们的技术实力来跟踪生态系统，并积极管理人口。 一家挪威公司正在利用面部识别技术捕捉和存储数百万条大西洋鲑鱼的面部信息，以帮助对抗疾病。越来越多的动物面孔被载入数据库，鲑鱼只是其中最新的一个。 这里列出了所有目前（已知）正被面部识别软件识别的动物，以及我们为什么要识别它们： 奶牛 有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 绵羊 剑桥大学的研究人员正在使用面部识别技术来观察绵羊的感觉。具体来说，研究人员感兴趣的是他们是否感到疼痛。通过将绵羊的面部照片输入电脑，研究人员很快就能发现面部线索，而人类自己则很难发现这些线索。
本周关键词：语音识别、环境声音分类、CNN、面部表情识别 本周热门学术研究 ? 原文： https://arxiv.org/abs/1904.08990v1 基于深度学习的面部表情识别研究 研究人员最近开发和训练了一种基于面部表情识别的CNN，并探讨了其分类机制。 CNN特征图是通过比较特征图中所有面部特征元素的最大距离和面部特征元素之间的映射关系来确定的，如果距离较大，则对面部特征变得敏感。 潜在应用及效果 面部表情识别是测试任何内容、产品或服务的最佳方法之一，这些内容、产品或服务可能引起情绪唤醒和面部反应，因此，该方法可以应用于即时检测面部表情、编码面部表情和识别情绪状态。 他是深度学习系统部署方面的专家，在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验。除了卓越的工程经验，他还教授了1000名学生了解深度学习基础。
但批评人士说，城市不应该只关注禁令，而应该设法制定承认面部识别有用性的法规。 在马萨诸塞州，州立法机构的一项法案将暂停面部识别和其他远程生物识别监控系统。 面部识别的广泛应用 面部识别已经以这种或那种形式在许多美国机场和大型体育场以及其他一些警察部门中使用。据报道，流行歌星泰勒斯威夫特在她的一个节目中融入了这项技术，用它来帮助识别跟踪者。 旧金山的面部识别禁令在很大程度上是理论上的，警察局目前没有部署这种技术，它只在联邦管辖范围内的国际机场和港口使用，不受立法影响。 ? 去年，两位研究人员发表了一项研究，显示一些最受欢迎的面部监视系统的偏见，这项技术的争夺愈演愈烈。这项名为性别阴影的研究报告称，IBM和微软的系统在识别白人男性面部要比识别黑皮肤或女性面部要好得多。
上次说到AI识别第一步就是获取图片并保存下来，相信很多小童鞋应该尝试了。接下来我们就开始对AI识别进行第二步，建立一个AI匹配库。 这个AI匹配库的作用就是把我们第一步获取的图片跟这个识别库进行匹配判断，看看匹配库有没有该图片。这次我们就上腾讯云进行部署。 1、首先登录腾讯云，找到“人脸识别”，点开“人员库管理”中的人员管理，选择“新建人员库”，填入相关的资料。当然这个有API的，不过我们直接手动建省很多事。
前两篇说了AI识别的准备和录入到腾讯云里，接下来我们就来编写一个从人脸库进行识别的功能，老样子那第一篇摄像头那里拉图片。因为有第二篇拉依赖库，这里就不在叙述了。直接来代码了。。 至此，我们就完成简单的AI识别功能人员。最后放出解释多层JSON的代码吧。。。
说到AI识别，很多人会觉得很神秘很高大尚。但随着科技的发展AI已经逐步成熟和简单，这几天我们就围绕如何打造一个AI识别系统进行宣讲吧。 首先AI识别系统，肯定是通过类似视觉识别这样，有图才能有结果，当然你说语音识别就要语音才有结果。不过语音不是咱们这次的重点。我们以视觉识别为主。 视觉识别肯定要通过摄像头获取外界或对应事物的情况，接下来，就是我们这篇文章的重点，如何在安卓上构建摄像头，也希望能使大家减少一些弯路。 view.getContext(),"没相机拍个啥", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } 完成以上就构建了安卓原生的摄像头，并进行拍照；拍的照片保存在安卓的DCIM/Camera目录里面。 这样我们的AI识别之旅就算踏出了第一~
这是芝加哥大学沙地实验室（Sand Lab）的科学家们创建的一个叫做Fawkes的工具，该工具主要使用AI技术，神不知鬼不觉地修改你的照片，以欺骗面部识别系统。 那么，为啥要让机器认不出你呢？ 也就是说，从本质上讲，Fawkes处理后的照片就像给照片添加了一个隐形的面具。 研究人员把这一过程称为“伪装”，它的目的是破坏面部识别系统运作所需的资源，也就是他们从社交媒体上搜罗的人脸数据库。 例如，面部识别公司Clearview AI声称已经从Facebook、YouTube和Venmo等网站收集了大约30亿张人脸图像，用来识别陌生人，但研究人员表示，如果你在网上分享的照片经过了Fawkes 研究人员利用微软、亚马逊、旷视的人脸识别系统进行实验后，Fawkes的对抗识别取得了100％的成功。 ? 比较未使用Fawkes处理和处理后的脸部图片。 面部识别之所以令人担忧，是因为这是一个社会趋势，解决方案也自然需要全社会共同参与，如果只有精通技术的人采用相关的屏蔽技术，那只会造成不平等和歧视。
特别是物流交通行业（如出租车司机/货车司机），办公室行政（如前台人员和保安）很可能被计算机代替，销售和服务（如收银员、电话销售员、会计）的职业也面临失业危机。 机器人在为快递包裹贴上电子面单 位于北京亦庄的京东“无人仓”采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等诸多先进技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为 机器人也能独立解决常见问题，7x24小时待命，寒暄交互，意图识别，客户能随时享受拟人化的智能服务。目前，中国联通，滴滴，每日优鲜，新东方等企业均已采用智齿智能客服方案。 Pepper的眼睛很有神，会随情绪变化 Pepper机器人身高1.2米，配备了语音识别技术、呈现优美姿态的关节技术以及分析表情和声调的情绪识别技术，可与人类进行交流。 在Pepper额头和嘴巴的位置，分别设置有两颗摄像头，借助这两颗摄像头，可以进行人脸识别。此外，Pepper胸前还设计有一块10.1英寸触控屏，使用户和产品之间更畅快的交互。
麻省理工《技术评论》网站评选出2017年十大技术突破领域，面部识别名列其中。《技术评论》认为面部识别正在得到广泛应用，并将产生一些颠覆性影响。 过去几年里，计算机已经发展得很擅长人脸识别了，同时，为了监管和便捷，这项技术在中国迅速发展。面部识别可能改变各个领域，从治安到日常生活中人们与银行、商店以及交通服务互动的方式。 新版本的人脸识别利用了深度学习。这种人工智能技术对图像识别极其有效，因为它让计算机能够集中于能最可靠地识别一个人的面部特征。 张史梁是北京大学的助理教授，专注于研究机器学习和图像处理。 一些公寓综合体使用面部识别来提供进入权限。商店和餐馆也在寻求与这项技术的结合点，让顾客获得更流畅的体验。 顾客可以通过面部识别的方式来付款，一些咖啡店的员工还会在他进店时收到面部识别系统的提示，招呼他说，“你好，唐先生。”
AI 互动课开发套件（AI Interaction Class Suite，AICS）基于学生检测、学生身份识别、课堂情绪反馈识别、学生课堂动作识别、人头体追踪等 AI 技术，为线下双师课堂场景提供智能互动能力，包括：课堂考勤签到、课堂反馈统计、课堂提问互动等，有效提高名师带班率和课堂活跃度。
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