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苹果开放机器学习API,支持面部追踪、面部识别、条码识别

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 ? 这三个API开放以后,开发者就可以直接在自己的app中调用相关功能,无需自己重新开发机器学习模型就可以享用美妙的成果。 Core ML ? 前几个特定用途的API都运行在Core ML之上。 Core ML会运行在本地,这样数据的隐私性安全得以保证,而且可以跟苹果系列OS的特色功能有更好的配合,另外也避免了网络环境影响app功能的问题。

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美国的面部识别“危机”

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。

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    基于面部表情的情绪识别

    当我们谈到情绪识别的时候,就不得不提一个在这个领域做出了巨大贡献的人——埃及科学家 Rana el Kaliouby。 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。 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

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    面部识别是如何工作的?

    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。 面部识别可以帮助验证个人身份,但同时也会引发隐私问题。 面部识别市场预计将从2017年的40亿美元增长到2022年的77亿美元。这是因为面部识别具有各种各样的商业应用。 步骤2.面部识别软件读取您的脸部几何形状。关键因素包括眼睛之间的距离以及额头到下巴的距离。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。 根据一份报告,联邦调查局已经获得了4.12亿张面部图像进行搜索。 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? 如何保护自己免受面部识别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

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    基于OpenCV的实时面部识别

    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。 • 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。 • 用其名称标记识别面部。 • 识别后显示结果图像。

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    8:1高票通过面部识别禁令,旧金山成为首个禁用面部识别的城市

    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。 偏见与担忧 在过去几年中,由于云计算,机器学习和极其精确的数码相机的兴起,面部识别技术以闪电般的速度得到了改进和传播。 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。

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    美国NIST启动面部识别测试项目

    美国国家标准与技术研究院(NIST)宣布将启动一项新的面部识别测试项目。 面部识别供应商测评(FRVT)允许开发人员提供生物识别系统由NIST进行正式的测试,NIST是因严格测试指纹识别系统而享有盛誉的组织。 与以前NIST的评估计划不同,FRVT将持续开放地评估面部识别系统,欢迎开发人员随时提交产品。 ? FRVT还将使用这些系统来识别更困难的图像,这些面部图像不是在清晰的正面静止的图像中捕获的。 由于NIST的标准已经成为指纹识别产品质量的重要标志,再加上政府机构的考虑和偏好,FRVT很快会成为面部识别开发过程的关键部分。

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    iPhone X之后,面部识别的未来何在?

    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。

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    面部识别技术将颠覆这16个行业

    本文译者:中国(上海)自贸区研究院(浦东改发院)金融研究室主任 刘斌 微信 shpdlb

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    加拿大入境安检将采用面部识别技术

    据加拿大国际广播公司网站2016年1月8日报道,加拿大政府正在边境安全检查中测试面部识别技术。 这一工作由加拿大边境服务局牵头,魁北克大学参与。 系统会扫描摄像机拍摄到的的旅客面孔,并匹配犯罪和恐怖分子数据库,其目标是立即自动识别出可能构成安全威胁的人。

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    人脸识别技术禁令再来!美国又一城市禁止面部识别软件

    近日,马萨诸塞州的萨默维尔市议会通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的投票。新政策生效后,该市各机构、分局或下属部门,均不得在公共场所使用面部识别技术。 ? 面部识别技术在美国的推进困难重重。 随着面部识别软件开始渗透到工作场所,iPhone等消费者设备使用面部识别来验证购买,警方也采用了很大程度上不受管制的技术。随着面部识别已经发挥作用,政府刚刚开始考虑如何在社会中使用它。 旧金山成美国第一个禁止面部识别监控的城市 在波士顿之前,今年5月,旧金山成为美国第一个禁止面部识别监控的城市。 典型人脸识别系统的工作方式是分析面部特征,然后与数据库中的标记面部进行比较。 然而,人工智能研究人员和ACLU等民权组织特别关注面部识别系统的准确性和偏见。 两党一致认为面部识别软件有侵犯公民隐私权和抗议权的隐忧,寻求立法暂停此类工具的使用。包括面部识别软件专家在内的团队认为,在更完善的监管出台或技术充分成熟之前,此类面部识别工具应由国家叫停。

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    疫情期间戴口罩仍可识别的Sensory Biometric面部识别解决技术

    Sensory,作为引领边缘侧AI的硅谷公司,近期宣布其TrulySecure面部和声音生物识别融合技术(fusion)帮助设备和APP开发商升级和适应新常态。 随着全球各地政府均要求人们佩戴口罩,使得很多的面部识别系统无法工作,如手机上的面部识别和解锁功能。 此外,很多面部识别解决方案,也无法在用户口罩部分遮挡面部的情况下(partially covered by mask)正确录入面部信息。 一些依赖面部识别的数据敏感类任务,比如说智能手机的解锁,登录APP,或移动支付(mobile payment)功能均无法正常使用。用户对此会非常的抓狂。 Biometric Fusion of Face and Voice Sensory TrulySecure SDK同时支持面部和声纹识别,帮助开发者灵活应用人生物识别信息解决现实世界的挑战,比如面部戴口罩下的人脸识别和噪音环境下的声纹识别

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    优步中国将对司机进行面部识别认证

    据科技资讯网站The Verge(www.theverge.com)报道,优步公司将对中国司机实施面部识别认证。 这一举措旨在减少司机共用帐户或使用假帐户的行为。 因此,优步现寻求通过面部识别进行抽查,确保司机身份与其声称的身份相符。 该系统将采用Face++开发的技术。这家公司也是帮助设计支付宝移动支付验证Smile to Pay扫脸技术的公司。 司机注册时,将通过自拍登记他们的面部生物信息,然后在提供出租车服务时定期按提示上传新的自拍到优步。 优步向The Verg表示,该公司将自拍检查系统视为“一种安全特性”,但这一举措与优步在其他国家及地区对生物识别安全系统所表明的态度并不一致。

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    基于深度学习的面部表情识别系统

    这可能,会随着FER(面部表情识别技术)的发展成为现实。 表情识别vs人脸识别 面部表情识别技术源于1971年心理学家Ekman和Friesen的一项研究,他们提出人类主要有六种基本情感,每种情感以唯一的表情来反映当时的心理活动,这六种情感分别是愤怒(anger 基于深度学习的面部表情识别系统 3)特征学习深度网络 传统表情识别技术和深度表情识别技术最大的区别就在于特征学习的方式不同。 以CNN为例,面部表情识别的CNN框架如下图所示,与经典的卷积神经网络无甚差别,主要也是包含输入层、卷积层、全连接层和输出层。 面部表情识别CNN架构(改编自 埃因霍芬理工大学PARsE结构图) 其中,通过卷积操作来创建特征映射,将卷积核挨个与图像进行卷积,从而创建一组要素图,并在其后通过池化(pooling)操作来降维。

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    研究报告预测手机面部识别将逐步取代指纹识别

    【概要】据市场研究公司Juniper Research发布的一份研究报告,手机面部识别用户将从今年的4.29亿骤增至2023年的15亿,而指纹识别用户将相应减少。 市场研究公司Juniper Research在一份新报告中预测,基于软件的生物识别认证将会兴起。 这一预测本质上指向了面部识别的兴起。当然,所有的移动生物认证系统都是基于软件的;但一些更复杂的系统(如苹果的3D人脸扫描系统和三星的虹膜识别技术)需要专门的硬件。 Juniper Research的报告指向生物识别解决方案的兴起,它不需要比智能手机标配更多的硬件,这意味着将有更多的系统利用移动设备的麦克风,尤其是相机,如此可以促进二维人脸识别,甚至是使用视频而非静态图像的三维面部扫描

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    动物面部识别大集合:现有可识别的动物种类及识别目的

    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。

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    Google在英国推出带面部识别的可视门铃

    Google的面部识别视频门铃Nest Hello在英国推出,挑战亚马逊的Ring。 通过可选的Nest Aware订阅,每月起价为4英镑,允许用户为访客指定名称,然后在随后到来的访客中自动识别他们。 例如,如果识别出访客的脸部,则扬声器可以在门上喊该人的姓名,或者Nest Hello触发智能灯。 谷歌的面部识别系统在4月份首次在英国推出,但同样的门铃技术主要面向街道,更有可能捕捉邻居和路人,更有可能引发隐私问题。 “对智能家庭相机的面部识别并不是什么新鲜事,但Nest Hello可能会提高消费者的认知度,这可能引发人们对前门所采用的这种技术的含义的深入争论。”Wood说。

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    中国大学研制具有面部识别功能的警车

    据《华尔街日报》2016年3月30日报道,中国的研究人员开发出了一款可以自动扫描行人面部并在犯罪数据库中进行匹配的警车。这款警车由电子科技大学的研究团队开发,现已上路测试。 此外,系统还可以判断行人年龄、种族和性别,还可识别车牌号。 尽管成就突出,但这不是全球第一辆可扫描面部的警车。2015年秋季,阿联酋内政部在迪拜一场大型技术活动上宣布其也在开展类似项目。

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    动物面部识别技术哪个强?奶牛鸡猪狗绵羊……

    面部识别技术用到人身上,虽然增加了便利,但会有各种各样的麻烦事: 不是把国会议员搞成了罪犯(亚马逊),就是把黑人兄弟识别成大猩猩(谷歌)…… 这让背后的公司受到了不少非议。 自然资源保护者正在使用面部识别技术来监视1000多头狮子,以掌握它们的行踪,进行相关的研究。 不过,建立狮子数据库是一件非常艰难的工作。 研究人员说:“工具进一步优化之后,可以更好地识别狐猴,从而促进相关的研究。” 鲸鱼 ? 使用面部技术来监视鲸鱼是一个非常成功的众包故事。 四个月内,数据科学公司DeepSense识别鲸鱼面部的准确度就已经达到了87 %。 自那以后,识别准确度稳步提高,为跟踪和监视“水中巨人”提供了帮助。 将面部识别应用到狗和猫身上已经好几年了。 实际应用上,通常用来帮助主人找到他们失去的(或逃脱的)“朋友”,PiP就是其中的一个系统,可以根据丢失的猫狗面部照片向动物诊所和动物收容所发出警告。

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    如何用 OpenCV、Python 和深度学习实现面部识别

    Face ID 的兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频中实现面部识别,以基于深度识别面部嵌入,实时执行且达到高准确度。 ? 最后我们会发现,这个面部识别的实现能够实时运行。 ? ▌理解深度学习面部识别嵌入 那么,基于深度学习的面部识别是怎样工作的呢?秘密就是一种叫做“深度度量学习”的技术。 接下来我们将运行识别脚本来进行面部识别。 ▌用OpenCV和深度学习对面部进行编码 ? 图3:利用深度学习和Python进行面部识别。 图6:用OpenCV和Python进行面部识别。 ▌在视频中进行面部识别 ? 图7:用Python、OpenCV和深度学习在视频中进行面部识别。 我们已经完成了图像中的面部识别,现在来试试在视频中进行(实时)面部识别

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