如今，人脸识别作为新兴的生活方式，已经在乘车、打卡、支付、办证、公安司法等环境中快速普及。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？
1.2 照片库标准 1）图片光线自然，无过度曝光； 2）人脸为正面，五官不存在遮挡； 3）人脸区域分辨率不低于 100*100，照片不大于5M
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
随着全国范围的陆续复工，公共场所人流或将持续升高。 守住口罩这道健康防线就显得至关重要，但人多了一些难题就会难上加难： 比如，谁偷偷摘下了口罩，谁戴错了，单靠人工排查怎么减少疏漏？ 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。所有
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 捷通华声作为国内
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得正负样本点到该超平面的距离最大化，从而实现对样本的分类。
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁，疫情常态化下，众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别，完成核验身份信息、人像的比对，查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据，同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警，这种无人值守、非接触式的智能设施，实现体温、健康防疫信息快速检测的同时，有效提高卡口管理工作效率，避免人员聚集，为织密筑牢疫情防控智慧网，持续做好防疫卡点提供重要支撑。
2021年，广州互联网法院通报了一起因为“刷脸”引发的借款纠纷。客户王兰（化名）在遗失了身份证后，却被人冒用身份通过银行的“人脸识别”贷款，导致王兰因逾期被告上了法庭。经司法笔迹鉴定，认为案涉客户签名并非王兰本人签署，手机号码亦未曾登记在王兰名下。最终，法院驳回银行全部诉讼请求。
由于我们的电脑有的有摄像头，有的没有摄像头，所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧，大家可以看得更加直观一些。
最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
【新智元导读】本论文对人脸识别和验证任务提出一种新的损失函数，即中心损失。中心损失和softmax损失联合监督学习的CNN，其对深层学习特征的人脸识别能力大大提高。对几个大型人脸基准的实验已经令人信服地证明了该方法的有效性。 相关论文 题目：A Discriminative Feature Learning Approachfor Deep Face Recognition 作者：Yandong Wen, Kaipeng Zhang, Zhifeng Li*, YuQiao 新智元微信公众号回复1015，
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
顺着自己来的方向回去找一遍？四处联系工作人员求助？或者干脆因为行李证件丢失而错过航班，不得不开始复杂的补办流程？
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时，这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制，未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年，Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet，这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破，AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后，基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水，如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法，其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性，从而得到更一般的特征，然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后，出现了很多基于深度学习的人脸识别框架，如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等，轻松超越了手工方法的性能。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
【新智元导读】3月22日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第二讲开课，本讲聚焦当前AI领域最火、落地应用最成功的计算机视觉，由商汤科技CEO徐立主讲。徐立博士结合计算机视觉和人脸识别的具体应用，对AI的发展阶段进行了回顾，并对计算机视觉的技术突破和行业需求作了一番深入的探讨。新智元作为独家合作媒体，带来干货整理。 主讲老师 📷 雷鸣 天使投资人 百度创始七剑客之一 酷我音乐创始人 清华大学海峡研究院大数据 AI 中心 专家委员 特邀讲者 📷 徐立 商汤科
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
现在，人们越来越注重信息安全、财产安全、人身安全。随着科技与人工智能的发展，门禁系统也进行升级，智慧门禁系统逐渐进入人们视野，智慧社区服务正在进行。
在一篇关于人脸识别的潜在用途和滥用的博客文章中，微软总裁 Bradford L. Smith 将该技术与受到全面监管的药品和汽车等产品进行了比较，并敦促美国国会展开研究并监督人脸识别技术的使用。
据说，扎克伯格每年都要给自己定个目标，而他也即将完成今年的目标——打造一个AI家居助手。 当初，在定下这个目标时，小扎为我们简单描述了一下，他表示： “2016年，我为自己设立的挑战是建造一个简单的A
这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。
在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
论文标题：Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
那么时至今日，直播的野蛮生长时期早已过去，大大小小的直播平台也在顺应政策的变化市场的需求生存，取而代之的短视频却有迎头大上之意。短视频+电商”、“短视频+知识问答”、“短视频+招聘”……在短视频系统开发野蛮生长的这两年时间里，除了独立的短视频媒体，“平台+短视频”的商业模式也快速崛起，各类玩家相继入局，不断探索“短视频+”的新玩法和新模式。除去产品内容、市场需求之外，短视频系统有哪些部分组成？今天分析一下短视频系统开发的疑难问题解决方案。
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
靠脸吃饭不是梦，从此脸就是你的通行证。在2018年8月支付宝宣布商业化，12月推出刷脸设备“蜻蜓”后，2019年微信推出设备“青蛙”，刷脸支付自此正式扬帆起航。
***本文源自一篇读者来信，是关于业务架构实施的问题，而且问题很有共性，所以我征得了读者的同意，保留原文并将我的答复以红字写在方括号中进行分享，以方便大家结合问题和问题的语境来阅读。有些圆括号中没有涂红的是读者来信内容，别读混了***
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
人脸验证需要解决的就是在数据库中只有一张图片的情况下能够识别出新的人脸，即所谓的one-shotlearning problem。答案是选项3和4。
热爱刑侦反恐剧的你，一定看过美剧《疑犯追踪/Person of Interest》。在剧中，AI技术“天才”Harold Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统，名为“TheMachine”。
腾讯会打电话给你，而且还会和你可以用的QQ取得联系，然后提交一些资料就行了，审核1-3天就会收到腾讯的短信，有些是还需要一些验证，有些就不需要验证
随着社会的进步和发展，各界对公共安全方面越来越重视。传统的云计算模式下存在高延迟、网络不稳定和低带宽问题，容易受到高延迟、网络不稳定带来的影响，而边缘计算通过将部分或者全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，能够大大减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响，不受延迟和宽带这些参数的影响，不必担心隐私或因数据传输而导致的速度减慢。
近两年来，人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言，全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷：瑞典数据保护机构（DPA）因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗（约人民币14.6万元）的罚单；美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术；微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb；Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔；我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月，由于BLM运动的影响，人脸识别更是被推至风口浪尖，随着这项技术下沉到各个领域遍地开花，最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。
商汤过去、现在及未来持续会做的是：在算法精度不断提升的前提下，拓展智慧城市从1到N的业务边界、促进2D感知到3D世界的落地，以及场景现实到虚拟现实的融合。
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
没错，所有人都知道这一天会来，但谁也没想到会来的这么快！踏进大门的一刻，彻底震撼：
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
【新智元导读】人工智能又一次战胜了人类！这次是在《最强大脑》。吴恩达率队的百度人工智能在人脸识别跨年龄识别任务中以 3：2 的比分惊险击败《最强大脑》名人堂轮值主席、世界记忆大师王峰。节目中，植入了百度大脑的机器人“小度”在全国观众的见证下与王峰进行两轮PK，并以微弱优势胜出。百度取胜背后都使用了哪些人工智能技术？技术的实现过程是怎么样的？现场比赛都有哪些幕后故事？新智元专访了百度 IDL 实验室主任林元庆，带来最新鲜、最全面的技术解密。 Master的余热还未散尽，在中国，另一场人与机器的“人机大战”结果
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
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