作者:汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年,不仅在技术方面有很好的积累,而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员,在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现:不管是“从图中找到人脸的位置”,或是“识别出这个人脸对应的身份”,亦或是其他,大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此,笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念,主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解,方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输
目前TSINGSEE青犀视频正在对不同AI设备的功能进行对接测试,本文分享一下大华AI设备以通道或者库为对象布控的流程。
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口,我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢?
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域,具有丰富的应用场景和商业化价值,全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来,视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外,更全面渗入细分的实体行业,催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
在角色扮演游戏(RPG)中,如现代经典犯罪游戏侠盗猎车手,许多玩家是根据自己的形象来塑造游戏中的角色。但是现在的内置字符定制系统越来越复杂,它们可能需要手动调整数十个甚至数百个参数,要花费几个小时才能完成。
GTA 新出的游戏预告片看了吗?据说,这个预告片已经破了三项吉尼斯世界纪录,观看次数已经破亿。
6月29日,音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题,针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析,为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用,以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
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继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦!
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展,已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子,为该技术骄傲自豪。在丰
---- 新智元报道 编辑:桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来,饱受争议,现今,微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天,微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗? AI识别情绪还真的不太稳定,没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图,董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗? 还真不好说... 微软:我关了 就在今天,微软宣布,逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时,
2、opencv使用人脸识别过程中,需要引入haarcascade_frontalface_alt2.xml文件,如果放在项目的lib文件中,在打包的过程中能够打到包里,但是在动态引用的过程中,由于jar包中文件的引用出现混乱路径的情况,找不到文件。找到一个折中的办法,haarcascade_frontalface_alt2.xml文件放到固定目录下,再引用的时候,只需要读取固定的路径即可。
支持使用SDXL模型和一定的选项直接生成高清大图,不再需要上传模板,需要16GB显存
首先祝大家七夕情人节愉快,能和喜欢的人度过浪漫的一天,也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣,一起度过一年一次的中国情人节,若还处于单身的同学,希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他(她)!
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
继神经网络推理框架 ncnn、TNN,动作检测算法 DBG,通用目标检测算法 OSD,人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后,腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦! TFace开源地址: https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目,其中TFace中的T意为“trusty”,表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
首先,我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN(多任务级联卷积网络)的端到端方法。
4 月 7 日,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)发布了 RealSafe 人工智能安全平台,随之推出的测试结果令人惊讶:通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示,基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
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。
「 对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
肖战发型适配教程来啦!说到肖战,让人不得不想到他可盐可甜的颜值,肖战的《陈情令》使得他爆红了一把,也有不少人因此成为了肖战的迷妹。的确,从外形上看的话,也算是实打实的帅哥了;那么,长得这么帅,有没有什么秘诀呢?很多人不知道看似随随便便站在那就很吸睛的肖战,不同的发型又给人完全不同的感觉。 📷 今天之后你就不用再去找 📷 老师设计发型了,本篇博文就教你基于 “ 📷 换脸技术” 换肖战几款他常见的发型,快来看看你最适合哪一款叭~~~ 目录 1 导入库 2 从图像中找人脸 3 换脸 4 运行结
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤:一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库,二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像,三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分,即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
6月初北京的疫情响应已经降到了三级,没想到中旬时疫情又卷土重来,每天都有10~30个确诊病例的新增,按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制,疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下,疫情有一两个月就结束了,使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了,疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序:一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了,另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序,这个重任当然就落到了我们开发部上,虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
本文共两个部分,这是第一部分,其中介绍了 ASP.NET Core 3 中旨在将授权逻辑与基本的用户角色相分离的基于策略的授权模型。此部分提供了此授权进程的基于生物识别信息(如人脸识别或语音识别)的具体示例。在此示例中,检测到未经授权的入侵时,将限制进入建筑。Azure 机器学习内置的异常检测服务将评估入侵的严重性。
因疫情影响 CVPR 2020 将于6月14日-19日 线上会议,今天官方终于放出了所有的论文列表,并开放下载。
本文将详细介绍向量数据库这一创新性的数据库技术。我们将从多个角度、多个方向和多个思维角度分析和解释向量数据库的概念、原理和应用。向量数据库以向量为基本数据类型,具有高度可扩展性和高效的相似性搜索能力,被广泛应用于人脸识别、推荐系统、自然语言处理和图像检索等领域。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 它的结构如下图所示: 1 Input Imag
为人脸登录提供人脸注册集合,基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法,判断用户为真人,保障业务环节中的用户真实性判断。
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示:
本文来自旷视研究院,作者:闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载,请联系旷视研究院。
最近,一群工程师基于 tensorflow.js core 框架,开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js,不仅能同时还可以识别多张人脸,让更多非专业 AI 工程师,能够低成本使用人脸识别技术。
声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发,主要用于军事情报领域,随着该项技术的逐步发展,60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术,从1967年到现在,美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博,政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。特别强调的是,声纹鉴别目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行鉴定的。
在有一些电影里面,特别是科幻高科技电影里面经常出现的一幕,获得某人的照片然后进行各种数据对比,然后找出这个人的个人信息:姓名、年龄、性别、工作等等。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制,实际上已被应用于许多访问控制场景,不过目前面部识别或认证,主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上,有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧,或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物,就无法获得完整的正脸。因此,使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
声纹识别(又称说话人识别)是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息,并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说,声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候,每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异,声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是,声纹识别不同于常见的语音识别 [1]:
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。
早在上个世纪90年代的时候,LeCun等研究人员就开始利用神经网络陆续进行一些研究,比如我们熟知的大名鼎鼎的LeNet5,但这绝不是唯一,今天我们来说他们的另一种网络结构,Siamese Network,网络细节我们后面这些,这里先说应用背景。
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) == 相似度学习
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。
前段时间,JD搞了个猪脸识别的比赛,大家都看得沸沸扬扬,但是这个其实是一个很不错的AI+畜牧业的应用,比如在养牛行业。大家知道吗?牛其实不愿意看到人类的,他们会视人类为捕食者,因此养牛场的工作人员会给
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域,通过对人脸图像或视频进行分析和比对,实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤,它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
如果一张图片可以用一千个单词描述,那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地,要被追逐的飞盘上的商标,刚刚扔过飞盘的人脸上的表情,等等。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分,当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多,而照片又以人像为主,所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里,自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多:如相机中嵌入人脸检测,拍照时实时将人脸标注出来;又比如一些相册应用,能根据人脸识别进行照片分类;再比如支付宝的扫脸登录,将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础,检测指将人脸定位出来,找到人脸所在位置,而识别则是匹配出这个人脸是谁,不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
随着数字化时代的迅猛发展,个人信息的安全性和隐私保护成为了当今社会中备受关注的话题。在这个背景下,实人认证API崭露头角,成为数字领域中的一项重要技术,为身份验证提供了全新的保障机制。本文将探讨实人认证API在身份验证中的角色,以及它在保护个人隐私和安全性方面的重要作用。
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