You’ll never find us. But victim or perpetrator, if your number is up, we’ll find you. 你永远找不到我们。但无论是受害人还是行凶者，只要你的号码被列出来，我们就会找到你。 引子 4 月春光明媚，下班去公交车站的路上，笔者的同事掏出了口罩，把脸捂得严严实实。 ——过敏了？ ——不是。 说话间，他指了指面前的红灯，还有一位正在闯红灯的大妈。随后跟我说，最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒，提示号主某年
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
中兴智能视觉大数据报道：张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称，原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别，所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称，该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作，在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后，便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地，协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说，通过前端部署动态人像识别系统，AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息，” 每一个人从摄像头前面走过时，人脸的关键信息会从视频流里抽取出来，通过深度学习算法将其结构化，之后再同数据库进行比对，做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
现在我建议大家要有自己的域名、云服务器方便开发调试，也方便交付。那现在，还要求大家要有自己的公司，这样就可以了做支付方面的工作了，还有签合同有些也要求有公司。
中兴视觉大数据报道：从人脸识别技术在智能安防下的一个具体应用场景开始：你在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像，对图像进行识别；识别后如果发现是个人，并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后，就会及时报警给户主；或者，在夜晚的时候发现有物体移动，对物体进行识别，如果是可疑的物体就主动报警。人脸识别技术在安防领域已经有了很大的应用，未来将有更广阔的应用空间，因此对安防企业来说，人脸识别技术的市场潜力无可估量。
自去年1月小区安装人脸识别门禁以来，他不愿意录入真实人脸信息，作为业主却只能跟在别人后面出入小区。
当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
明明是红灯，偏要闯过去，大家都知道闯红灯是违法的，但几乎每个人都闯过红灯，为什么？就因为违法成本低、很少有人管，而且即便闯了也很难被及时发现。
腾讯云助力湖南武陵数字化转型 4月15日，腾讯云与常德市武陵区人民政府、贵州朗盛科技股份有限公司三方签订了“数智武陵”项目及IoT智能制造产业战略合作框架协议。 武陵区区委书记莫汉桃、腾讯云副总裁万超、贵州朗盛董事长令狐克珺及相关领导人出席了本次签约仪式。武陵区常务副区长王先波、腾讯云智慧建筑商务总经理王欣、朗盛执行总裁刘爽代表各方进行签约。 三方将进行深度合作，共同打造武陵区“数智武陵”项目，通力建设一个安全、可控的智慧城市运营支撑体系与运营服务平台。 同时，通过腾讯云的技术能力，针对
建筑、电力、矿山、石化、工地、冶金，无论那行那业，安全帽佩戴都是一个永恒的话题。人人都知道安全帽的重要性，可是在实际施工场地，总有一些人因为各种原因不愿意佩戴安全帽。总是抱着一种侥幸心理，认为我工作这么长时间都没有发生过意外，所以一定不会有危险发生，才导致施工场地应不佩戴安全帽发生的安全事故居高不下。
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后，多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果，此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后，商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法，随着PK的不断升级，人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新，固定识别通过率为90%，识别误匹配率指标被降低了好几个数量级，此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等，这里不一一赘述。
一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术，它是核心算法和大数据产生的结果。通过一人一档可以做很多事情，例如动态人脸识别、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。 2018 年 3 月 31 日，由雷锋网主办
北京时间2021年1月21日，深圳市人工智能行业协会执行会长郎丽艳一行走访腾讯科技（深圳）有限公司，为腾讯优图颁发“副会长单位”牌匾。
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
据悉，先后有两名嫌犯在张学友演唱会上，被智慧安保人像识别功能锁定，抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群，这个年龄段的人都爱张学友的歌，张学友也被网友喜送绰号：“热心歌神张先生”。
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
随着互联网和智能技术的进步，在车站、景区、大型活动等与售票相关的场景，可以看到自助售票应用，有一些会采用到人脸识别技术。那么，在售票场景，人脸识别有哪些应用和作用？
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
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
机器之心原创 作者：王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司，在首次发布会后两天的时间内，收获了一百余份订单，是怎样的新品让产业如此兴奋？ 11 月 1 日，阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会，共发布了三款产品：跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后，阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道，发布会后两天时间内，他们就收获了一百余份订单，此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
随着人工智能识别技术的发展，生物特征识别技术在应用领域有着广泛的应用，其中之一就是人脸识别。在学校、企业、零售、景区等场景落地应用，那在智能应用时代，人脸识别技术在应用领域有着怎么样的用途？
TSINGSEE基于AI人脸检测的客流统计系统是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表，用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时，及时得到现场准确的人数和人群流量数据，有利于管理单位更高效的组织工作，为科学决策提供数据支持。
据不完全统计，2018 年底， 全国机动车保有量超过3.27 亿辆， 机动车驾驶人达4.09 亿， 车多、交通拥堵已成为目前我国城市的显著特征，虽然许多城市都在出台各种限行限购政策，但是机动车保有量还是在不断增加，面对这一现实，如何更好地治理城市交通拥堵成为了智能交通行业不断思考的问题。
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，图片又经过网络传输到局域网进行对比，匹配识别（这个处理过程比较速度太慢），使得实际效果大打折扣。在大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
中兴视觉大数据报道：在2018年5月7日的时候，珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合，使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时，该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对，并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性，无论在判别速度还是准确度上，都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
谈到别墅，大家一般都会想到花园、草坪、泳池等等，联想到的都是舒适放松的环境。别墅优美环境是不可否认的，但是别墅占地大、空间广、人员稀少也使得常常被盗贼“光顾”，即使别墅一般都会配备保安进行巡逻检查，但传统人工巡查总是无法面面俱到，此时，TSINGSEE青犀智能安防监控系统就能很好解决。
中兴智能视觉大数据报道：说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵，“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像，在数据库内进行比对，达到一定的相似度，会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊？在中兴视觉大数据看来用例子进行说明，大家可能更清楚点，在近些年的时候，其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
在现代化企业中，工厂实施安防视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等目标进行实时全天候视频监控。
人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用，在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术，大数据分析等变革性技术的应用，使安防视频监控也变得越来越强大，基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。
智能锁千千万，谁是你的NO.1。又是一期智哪儿评测，这次我们为大家带来的是飞利浦的DDL708-FVP系列的人脸可视智能锁。作为飞利浦智能锁最新推出的旗舰机型，DDL708-FVP人脸可视智能锁可以说是我的「梦中情锁」，因为它具备一切我能够想象出来的，一款智能锁该具备的功能。同时，最关键的一点，它又具备非常高的颜值，装在门上以后，开发商自带的防盗门估计都要提升一个档次。当然，为了做评测，我们还是把它装了在展架上。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注家庭级安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
据深圳新闻网消息，在该AI交警上岗首日，共抓拍特殊行业人员闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗。
智慧社区是充分应用大数据、云计算、人工智能等信息技术手段，整合社区各类服务资源，打造基于信息化、智能化管理与服务的社区治理新形态。根据《关于深入推进智慧社区建设的意见》，到2025年，基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台，初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区。智慧社区的未来发展将会形成以社区用户为中心，基于社区“云平台”进行动态价值分配的多边网络生态。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
随着城市建设进程的不断加快，关于城市的智能化治理需求也随之增多。在国家发布的“十四五”规划中，已经明确指出，推进新型城市建设，推行城市运行一网统管。作为推动城市治理体系和治理能力现代化的重要探索，“一网统管”将成为关键基础工程。
随着互联网技术的进步和发展，智能化的楼宇建设也逐步成为人们选择办公场所是否方便的一个重要衡量因素。在智能化楼宇中，安全管理也是重要的一个模块。得益于互联网新兴技术的进步，安防视频监控技术也得到了快速发展并应用在楼宇的安全管理中，安保人员可通过智能监控系统随时掌握和管理大楼内的现场环境。
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目，在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头，通过三级综治中心和指挥平台，将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村，通过建设各类视频监控点，实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合，基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用，达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
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