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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。研究人员表示,通过有针对的优化,这些模型都可以投入实用,并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 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。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日

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局部人脸识别的动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务,尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而,到目前为止,很少有人关注PFR,因此,识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算,对整个输入图像进行一次特征图的计算,大大提高了速度。

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不得不说,有点高大上,基于Spring Boot 实现人脸识别功能

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 前言 去年在公司参与了一个某某机场建设智能机场的一个项目,人脸登机是其中的一个功能模块,当时只是写了后台的接口,调用人脸识别设备的api,给闸机回传数据信号,以保障该功能的正常使用。 当时因为项目进度紧张,手里还有其他项目赶进度,也就没时间去分享这个功能的实现。前几天刷脸进公司大楼的时候,突然想起来应该写一个功能类似的demo分享个人的一些小小的经验。在当时项目中刷脸的设备终端是采购某某AI公司,当然咱们在demo里面也不可能买一台那东西

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