关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
一登人脸检索 功能上线，开发者可以在 SuperID-SDK 中，调取人脸检索模块进行功能定制，此功能优势在于在线下场景中，可作为用户身份验证的功能，用户无需输入任何信息，应用端不需要获取到用户的任何
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；
最近一段时间比较忙，很长时间没写博客了，思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累，日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案，平时多关注时下比较热门的项目，在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题，直接拿来使用，今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
京东金融上线人工智能解决方案“京东超脑”，重庆市建立国际大数据产业学院 | 大数据24小时
昨天，这家新的肯德基餐厅KPRO涌来了一堆“靠脸吃饭”的白领顾客。KPRO主要供应沙拉、panisis和新鲜果汁而不是炸鸡，客户可以通过扫描脸部来验证付款。
最近开始学习机器学习，今天先分享一下机器学习概念和常用场景。 1、什么是机器学习？ 机器学习(Machine Learning, ML) 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习主要是指从数据中学习到模式，或者说，ML可以从一系列观察和响应反馈中推断出模式和不平凡的关系。 机器学习应用非常广泛，比如，亚马逊用ML来推荐适当的书（或者其他产品）给用户。这在机器学习里面属于推荐系统。推荐系统学习用户的行为然后预测用户可能会对某个产品
编辑导语 支付解决方案提供商BeeCloud宣布提供Apple Pay在线支付SDK服务;一登sdk功能更新，人脸检索上线；即将到来谷歌AndroidN系统优化SDK，支持多窗口模式；七陌云客服为每一
上一篇文章写了在线调用人脸识别api进行处理，其实很多的客户需求是要求离线使用的，尤其是一些事业单位，严禁这些刷脸数据外泄上传到服务器，尽管各个厂家号称严格保密这些数据，但要阻止这些担心，唯一的解决办法就是设备离线使用，连个屁的网，不联网看你怎么上传，于是离线的人脸识别应用应运而生，比如我们手机上的识别就是本地库在运算，至于本地模型库估计会联网更新，以保持最新的状态。百度的离线人脸识别做的还行，看官网的sdk开发包，更新也是蛮快的，提供了windows、linux、android等版本。
近日，计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020官方公布论文收录结果，伴随投稿数量激增，接收率开始经历了一个持续下降的过程。今年，在6656篇有效投稿中，共有1470篇论文被接收，接收率为22%左右，相较去年25%的入选率，同比下降3%。
关于人脸识别这块，前些年不要太火，哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂，什么玩意都要跟人脸识别搭个边，这东西应该只是人工智能的一个很小的部分，人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域，其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片，提取人脸特征值，再用这些特征值去做比对分析处理，识别出到底是谁，国内厂家也不少，比拼的就是准确度误报率，速度无非就是靠堆硬件来，什么VPU各种并行运算都堆上去，速度杠杠的，好多厂家都做到了几个毫秒的级别，估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法，一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件，比如百度的人脸识别模型文件，经过好几年的发展，越来越大越来越细越来越准。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
近日，计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020官方公布论文收录结果，伴随投稿数量激增，接收率开始经历了一个持续下降的过程。今年，在6656篇有效投稿中，共有1470篇论文被接收，接收率为22%左右，相较去年25%的入选率，同比下降3%。在论文接收率下降的同时，中国科技企业被录取论文数量却不降反增，百度作为 AI 代表企业今年中选22篇，比去年的17篇增加了5篇。
在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值的提取，所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制，当然人脸框的数据可能会有多个。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
大数据文摘出品 俄乌冲突开始时，小卡德罗夫在车臣首府格罗兹尼举行盛大誓师仪式，出动了超过1.2万名精锐车臣士兵，正式宣布出征乌克兰。 满屏幕络腮胡子的大汉引发了网友们的讨论，怎么感觉长的都差不多？ 不过，法国一家名为Tactical Systems的一家军事训练和情报公司却用人脸识别成功确认了其中一名士兵的身份，并且发现这名士兵和小卡德罗夫的关系十分密切，这家公司的CEO在推特上展示了他的调查结果，甚至找了了这名士兵的Ins账号。 Tactical Systems的CEO表示，“只要能接触到电脑和互联网，
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 最近的生成式 AI 可谓十分火爆，新出的预训练图像生成模型多到让人目不暇接。无论是肖像、风景，还是卡通漫画、特定艺术家风格元素等等，每个模型都有它擅长生成的内容。 这么多模型里面，如何快速找到一个能满足自己创作欲的最佳模型呢？ 近日，卡内基梅隆大学的助理教授朱俊彦等人首次提出了基于内容的模型搜索算法，让你能够一键搜索出最匹配的深度图像生成模型。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03116.pdf 在团队基于这套模型搜索算开发的在线模型共享和
从今天开始，温度开始回升，我们科研的热情也开始高涨起来，接下来我们会开始一段目标检测识别（人脸）的学习，希望大家持续关注！
人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼（原金融级身份认证升级版）是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，提供各类认证功能模块，包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求，广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。
不想去照相馆？担心肖像隐私被第三方获取？不会抠图？本文实现基于人工智能的一键自动抠图生成证件照。在进入正文之前，先看最终效果：
01 建设背景 腾讯&国双微信法院产品是以微信小程序为平台，腾讯云底层能力为基础，通过与公众号功能融合，实现当事人完成网上立案、诉讼费缴纳、送达文书签收、在线纠纷处理等全流程诉讼服务需求。满足目前社会公众使用习惯，实现即用添加，用完即走的需求场景，无需再通过下载专用APP进行业务操作，是一套全新的微信平台的智慧法院解决方案。 腾讯&国双微信法院是全球首款基于微信小程序实现包括诉前引导、在线立案、远程庭审、送达签收等诉讼全流程功能的移动诉讼服务平台。其定位于智能移动法院和移动时代“智慧法院”的服务体验平台，打
腾讯&国双微信法院产品是以微信小程序为平台，腾讯云底层能力为基础，通过与公众号功能融合，实现当事人完成网上立案、诉讼费缴纳、送达文书签收、在线纠纷处理等全流程诉讼服务需求。满足目前社会公众使用习惯，实现即用添加，用完即走的需求场景，无需再通过下载专用APP进行业务操作，是一套全新的微信平台的智慧法院解决方案。
【案例】融360：智能金融系统建设最佳实践案例
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高，它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题，最受关注的就是对抗样本，它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的，包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
大概几年前搞过一套嵌入式linux上的人脸识别程序，当然人脸识别的核心算法并不是自己开发的，关于人脸识别算法这一块，虽然有众多的开源库可以用，甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的，个人认为始终达不到准确度的要求，尤其是人脸比对的准确度，这个需要专业的人脸训练模型才行。目前市面上绝大部分的人脸识别库提供的都是X86的或者安卓ios的库，并没有嵌入式linux的库，估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低，还有一个就是依赖特定编译器，版本众多难以提供，市场也小，所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包，这个就比较鸡肋，所以很多终端厂家最终弃用linux而选用安卓作为载体系统，这样就可以用上高大上的人脸识别库了，比如萤火虫开发板，RK3288 RK3399等。
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
近年来，随着大数据在互联网的蓬勃发展，很多人工智能的技术、应用像雨后春笋般涌现出来，如谷歌、Facebook、阿里、腾讯、百度等用得非常广泛，且各种应用都通过深度学习的方法推出。阿里巴巴这几年在深度学习方面颇有建树，特在“2015杭州·云栖大会”开设了深度学习专场，邀请七位专家从图形、图像、安全、声音、语音等方面全面介绍了阿里巴巴利用深度学习技术、应用，以及分析包装深度学习技术的经验方法。 华先胜：基于深度学习的大规模图像搜索、理解和人脸识别技术 阿里巴巴搜索事业部研究员华先胜在“2015杭州·云栖大会”
近年来，随着大数据在互联网的蓬勃发展，很多人工智能的技术、应用像雨后春笋般涌现出来，如谷歌、Facebook、阿里、腾讯、百度等用得非常广泛，且各种应用都通过深度学习的方法推出。阿里巴巴这几年在深度学习方面颇有建树，特在“2015杭州·云栖大会”开设了深度学习专场，邀请七位专家从图形、图像、安全、声音、语音等方面全面介绍了利用深度学习技术、应用，以及分析包装深度学习技术的经验方法。 华先胜：基于深度学习的大规模图像搜索、理解和人脸识别技术 阿里巴巴搜索事业部研究员华先胜在“2015杭州·云栖大会”深度学习
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
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。
模拟各种系统升级的画面，上班摸鱼的时候boss快过来了赶紧升级下 http://fakeupdate.net/
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
编辑导语 智齿客服：智能客服的改造者; 时代拓灵孙学京：VR再好，也需要声音来衬托; TuSDK：刷脸时代来临，人脸识别先行; TalkingData 联合 Kochava发布移动广告监测国际版SDK
公司最近要搭建一个小程序打卡签到功能需要使用人脸识别进行打卡那么经过调研选择了腾讯云神图人脸识别系统来进行整合业务,刚刚好给大家分享一下本篇文章即可复制到工程当中直接使用哦~
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
嗨，大家好，我是小魔童哪吒，今天给大家整理了多个方向，多个角度的资源小工具，个个都是神器，经常会用到里面的每一个工具都能给我们带来不同的体验和感受，并且能够相应提高我们工作和生活的效率进而带来满满的幸福感。
人脸识别客户端程序，不需要和人脸识别相关的库在一起，而是通过协议通信来和人脸识别服务端通信交互，人脸识别客户端和服务端程序框架，主要是为了提供一套通用的框架，按照定好的协议，实现人脸识别的相关处理，很多厂家都会有也都会做类似的机制，以便第三方厂家或者自家的其他设备按照这个通信协议来处理，比如客户端程序可以在PC机上，也可以是网页，还可以是安卓客户端，前端设备比如人工访客机，访客机本地是不需要做人脸识别等处理的，而是发送到服务端处理完以后再拿到结果进行展示，这样就可以利用服务端强大的运算能力。
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腾讯云神图·人脸试妆（FaceMakeup）基于腾讯优图领先的人脸识别算法，提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能，只需上传图片即可在线试妆，为开发者和企业提供高可用的人脸试妆服务。可应用于社交传播、营销推广等多种场景，满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。
【新智元导读】AI 做出的决策经常存在固有的偏见，好的方面是，AI 的创造者越来越多地意识到这些偏见，讨论更多，解决方法和行动也更多。 许多为我们的生活做出决定的算法——从决定我们在互联网上看到什么，到决定我们成为受害者或施害者的可能性——是在没有包含各种各样的人群的数据集上训练的。 结果是这些决策存在固有的偏见。 试试在任何大型搜索引擎搜索“手”（hands）或“婴儿”（babies）的图片，你可能会发现，大部分结果都是白人。 2015年，平面设计师 Johanna Burai 用 Google 搜索“手
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
作者 James Le ，译者 尚剑 毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。 所以如果你想了解更多有关机器学习的内容，那么你该如何入门？对于我来说，我的入门课程是我在哥本哈根出国留学时参加的人工智能课。当时我的讲师是丹麦技术大学（Technica
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