近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成：
人脸识别，一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听，但你知道它是如何实现的吗？ 📷 人脸识别技术包含三个部分： 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
早在去年10月份，我国就已开通全国65家知名景区的人脸识别入园机制。在景区峰值人流压力下，一秒快进的方式拯救了景点“大排长龙”的窘态，全面提升景区安全管理、服务管理水准，为旅行者带去便利。
在本章中我们将展示两个独立的例子，一个用于人脸检测，另一个用于动态检测，以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章，是CV算法实现方案的指导性综述。 1 概述 1.1 定义 头部姿态估计（Head Pose Estimate，HPE）：利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断人头部的朝向问题；头部姿态估计是一个空间坐标系内识别头部的姿态方向参数,也就是，头部位置参数(x,y,z) 和方向角度参数(Yaw,Pitch
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
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”。
由于自然界中对称模式的显著变化和模糊性，反射对称检测的任务仍然具有挑战性。此外，由于需要在反射中匹配局部区域来检测对称模式，标准的卷积网络很难学习这项任务，因为它与旋转和反射不相同。为了解决这个问题，我们引入了一种新的卷积技术，称为极值匹配卷积，它利用了极值特征池、自相似编码和不同角度轴的系统内核设计。提出的高维核卷积网络可以有效地学习从真实图像中发现对称模式，克服了标准卷积的局限性。此外，我们提出了一个新的数据集，并引入了一种利用合成图像增强数据集的自监督学习策略。实验表明，我们的方法在准确性和鲁棒性方面优于目前最先进的方法。
在国家政策、技术创新和企业发展需求转变等多个维度的共同驱动和协同下，特别是工业互联网作为“新基建”的提出，都在推动工业制造朝着数字化、网络化、智能化方向发展。军工装备制造行业承担着国民经济和国防建设的重要使命，构建以智能制造为核心目标的智能工厂、智慧企业已经成为各大军工企业发展的重要趋势和焦点。
本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
新智元报道 编辑：闻菲、肖琴、克雷格 【新智元导读】苹果年度开发者大会WWDC 2018揭幕，iOS、macOS等多项软件功能升级：Siri与App打通在使用上更加智能；人脸识别打造用户自己的动态
导语：本文将分组介绍计算机视觉顶级会议 CVPR 中腾讯 AI Lab 的重点研究方向和入选论文。
IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 大会官方论文结果公布，旷视研究院 16 篇论文被收录（其中含 6篇 Oral 论文），研究领域涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成，计算机图形学，语义分割，细粒度图像，对抗样本攻击等众多领域，取得多项领先的技术研究成果，这与已开放/开源的旷视AI生产力平台Brain++密不可分。本文把 16 篇论文汇在一起，逐篇做了亮点集锦式的抢先解读。 01 论文名称：DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.14247 关键词：小样本学习，图网络
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《开发设计》 《编码实战》 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇，本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码 前文《开发设计》中，已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计，建议您简单回顾一下 接下来，自顶向下，先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
9月8日-14日，备受瞩目的2018欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开， ECCV两年举办一次，与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
【导读】9 月 8 日-14 日，每两年举办一次的 2018 欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开，本次会议总共收到了 2439 篇有效的论文，相比上一届 2016年会议增加了 65% ，其中有 776 篇被接受（ 31.8 % ）。可以说，今年是国内各高校、企业研究机构收获丰富的一年，无论是过去的 CVPR、ICCV 大会，都是华人的成果占据半壁江山，可见国内计算机视觉这两年来的迅猛的发展。
视频技术和AI技术的融合是一种新兴的技术趋势，它将改变视频行业的运作方式。视频技术和AI技术的融合主要包括以下几个方面：
上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。
RGB、normalized RGB、HSV、YIQ、YES、CIE XYZ、CIE LUV等.
人像感知与理解技术三大突破，从不变性特征学习、多属性互补关联到“人脸-人体-人群”深度理解框架。 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 计算机视觉作为 AI 重要组成分支，通过模拟人类视觉系统赋予机器“看”和“认知”的能力，近年来在许多实际场景中大规模得以落地，是数字化时代产业变革的关键技术。 其中，以人像目标为最重要的研究内容，在金融认证、民生经济等核心场景中被广泛应用，但受人像内在多变因素及外部复杂环境的影响，也导致了人像目标感知理解模型在精度和效率上面临着极大的挑战。 5 月 6 日，2022 年度“吴文
还记得“神笔马良”的故事吗？马良拿着神笔画出一只鸟，鸟就能腾空翱翔，画出一只鱼，鱼就能欢快畅游。这本是童话里遥不可及的幻想，在数字世界中，却有可能成真。比方说，你按照我们上一期说的，已经“画”出了一个形象，只要你让它动起来，毫无疑问，你就是数字世界的神笔马良。
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、人工智能抢饭碗，未来怎么养活家庭？ 2、人脸识别的发展水平？ 3、最近区块链满天飞，个人信息泄露严重
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【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
【新智元导读】还记得“杀马特教授”黎颢吗？他将率领团队在下周召开的SIGGRAPH中展示一项黑科技“paGAN”：每秒1000帧扫描，用单幅照片实时生成超逼真动画人物头像。连GAN发明人Ian Goodfellow也忍俊不禁，杀马特教授和他的新技术究竟如何？
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，AI顶级学术会议IJCAI 2022(人工智能国际联合会议，International Joint Conference on Artificial Intelligence)发布了论文录用结果。 转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选，内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术
EasyCVR属于接入协议十分广泛的视频平台，可支持的主流标准协议有GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海康SDK、大华SDK等（更多SDK与私有协议也在持续拓展中）。在视频能力上，EasyCVR可支持海量视频设备接入、汇聚与管理、转码与分发、告警上报、平台级联等等。
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。
城市的发展创造了大量工作机会，人口的聚集也推动了居民住宅建设率的增长。人民生活旨在安居乐业，能否住得“踏实”是很多劳动工作者最关心的问题。但目前随着住宅小区规模的不断扩大、人口逐渐密集，在保证居住环境舒适整洁的同时，区域内安全问题也尤为重要。
如何学习OpenCV 一：学习OpenCV三个阶段 人工智能带火了计算机视觉的人才需求，作为计算机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎，市场需求大增，很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军，这其中很多人他可能懂应用编程，但是计算机视觉零基础，一般都是我要识别个什么，而且还有时间限制，一般都是一个月左右时间，急功近利的心态可见一斑，学了几个API之后看到了点效果就觉得OpenCV也没什么嘛，感觉跟我搞应用开发一样啊，很快上手啦，就在这个时候发现应用场景稍微有点改变，之前那一点点的效果也没有了，什
作者：闻菲 【新智元导读】英特尔中国研究院媒体开放日，英特尔中国研究院院长宋继强率领团队，共同分享了英特尔中国研究院的整体定位、研究方向和创新机制，以及英特尔在人工智能、机器人等领域的最新研究成果。 在人工智能的大背景下，这几年，说起芯片霸主英特尔，似乎总有一股时过境迁的味道。但是，“关于芯片霸主这个问题，判断是不是具有领先性，既不能看近期的市场营收，也不能只看媒体曝光的热度，应该要从一个长时期来看这家企业在整个芯片市场上的技术领先程度、对于下游厂商的支持程度，以及驱动整个生态系统的能力。” 英特尔中国研究
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂，以树莓派4B为微处理器，ESP32为辅助控制，结构是中心对称结构（仿工业结构）。mechArm 270-Pi本体重量1kg， 负载250g，工作半径270mm，设计紧凑便携，小巧但功能强大，操作简单，能与人协同、安全工作。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
雷锋网按：本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享，在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段，打个比方，如果美颜 1.0 只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
李根 发自 清华科技园 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 刚完成B轮4.1亿美元融资的商汤科技 刚宣布4.1亿美元B轮融资的商汤科技，是一家令人熟悉又陌生的AI公司。 人们在他单轮巨额融资时
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。
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