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    多模态PCANet:一种高精度、低复杂度的鲁棒3D活体检测方案

    当下正值新冠肺炎(COVID-19)肆虐全球之际,戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下,用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败,甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响,而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测?什么又是3D活体检测?以及怎么实现恶劣环境(如人脸遮挡、恶劣光照等)与人脸多姿态变化(如侧脸、表情等)应用场景下的活体检测呢?本文将会围绕这些问题,介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。

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    【干货分享】研效优化实践:AI算法助力深层BUG挖掘

    导语 随着产品在线上的持续运营,产品在线上的规模越来越大,功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求,必然需要想办法增加测试的强度,但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来,AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部,我们也一直保持着对新技术的好奇心,积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克,他拥有16年的软件测试经验,对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子,但此方法论适用于涉及多因素组

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