当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候，其也就结束了淘金的黄金时期，当前的人脸识别正处于这一阶段。
安妮 发自 北京柏悦 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有点晚。 作为一家通用计算机视觉识别公司，中科视拓起步确实晚了点。 往前看看，有11年成立的Face++,12年成立的依图，14年成立的商汤。去年8月，当还是中科院人脸识别专业研究员的山世光宣布成立中科视拓的时候，引起了行业内一次轰动。 不到一个月时间，中科视拓就完成了线性资本领投、紫牛基金、明势资本和地平线跟投的数千万融资。 一年后。昨天，山世光在北京柏悦酒店宣布，中科视拓的pre-A轮融资已经完成。这次融资由安赐资本领投、线性资本跟投，又是一
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。与其他生物识别技术相比较，人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面，目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤，访客管理，巡更、会议签到、身份核验等场所。
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
【新智元导读】腾讯优图是腾讯AI的三大核心支柱之一，与微信AI团队和新成立的腾讯AI Lab共同驱动腾讯的 AI 发展。本年度人脸识别标志性比赛：LFW 和 MegaFace上，优图都拿到了冠军的成绩。当下，计算机视觉（CV）发展逐渐进入成熟期，业界也传出“刷分无用论”，那么腾讯优图如何看待“刷分”现象？依托腾讯强大的资源和数据平台，优图在创新和应用上有哪些优势？优图目前的技术储备都有哪些？近日新智元专访了腾讯优图团队，试图解答以上问题。 连拿两项人脸识别国际冠军，刷分只是检验技术落地成果副产品 2017
近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自Google、微软中国、百度、腾讯等公司的AI团队。 数
中兴智能视觉大数据报道：再过一些时间，2018年高考将正式拉开大幕，本次高考广东肇庆中学，作为全省两个第一批试点的考点之一，将在今年高考中首次使用人脸识别技术，有关人脸识别的应用越来越常态化了。
3D人脸识别的市场正在逐渐打开，相较于当前的2D识别，这种主动式，不易受光线影响的识别方式，也涌入了不少新入局者。
现在，学生进入校园的第一步要进行体温检测，筛查异常情况，为学校师生提供安全保障。体温测量的方式有很多种，人工手持测温、智能识别等多种形式。对于学校人员多的公共场所，与人工手持测温相比，智能识别测温更为合适。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
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。
AI 科技评论按：近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中，以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
张斌指出，虽然眼下从事三维人脸识别技术研发的公司很多，但其中的不少只能算作“半三维”技术或产品。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、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和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
不得不说，江苏卫视选择在一个很好的时机播出了这段早已录制好的人机大战节目。 AlphaGo 本周刚以 Master 的名字在围棋赛中横扫中日韩高手斩获 60 连胜后，在昨日，江苏卫视播出的节目最强大脑第四季中，百度的人工智能机器人“小度”也在中国版“人机大战”中胜出。“小度”首战告捷：在跨年龄人脸识别任务上，以 3：2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。 有人将这场比赛称之为 “中国电视史上首次人机对战”的比赛。但平心而论，这场比拼在科技领域的意义并不大。 找错了对手 首先，选择和小度对战的王峰并不是人脸
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头，通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物，让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是，提起现实中的安防，却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说：“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板，而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日，腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
精准识别嫌疑人，是视频侦查领域的世界级难题。常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别，前两个仅能节约部分浏览时间，无法找出线索；人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。
提到面部识别技术，很多人一定不会感到陌生，支付宝、微信这些日常使用的APP都具有人脸识别功能，在支付界面就可以设置人脸识别支付。而通常提到的面部识别技术，一般专指人脸识别技术。就在近日，旷视科技公布了“狗脸识别”的技术专利，把面部识别技术的应用扩展到宠物领域。
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
当前，各种高科技不断应用于互联网金融领域，无论是传统金融，还是互联网金融，都将面临高科技带来的技术革新的机遇，同时，也意味着一旦在这场攻守战中失败，则很可能被市场淘汰出局。 “人脸识别”和“大数据”是近几年在互联网金融中运用最广泛的两种方式之一。谷歌、苹果、百度等国内外知名企业，以及以微众银行、网商银行、众可贷为代表的互联网金融企业都在加速布局“人脸识别”和“大数据”。这两项技术到底有何奇妙之处？它们在加速行业发展的同时，又带给投资人哪些不一样的投资体验？ A 模式创新 互联网金融行业突飞猛进 近年来，特
【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
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
人脸识别是目前商业应用最成熟、最广泛的人工智能技术之一，成为开发者、企业接入AI能力的首选。
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
当地时间6月8日，IBM高调宣布不再提供任何人脸识别服务和人脸分析软件，正式退出这一市场。不仅如此，今后IBM也不会继续研发相关技术。
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。
近年来，基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制，以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世界人脸识别需求。至于性能分析和比较，基于多个基准的大量模型也需要一个标准和自动化的评估工具。此外，人们希望能够出现一种以整体流水线形式部署的人脸识别公共基础。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
近日，汉柏科技人脸识别产品拿下了有着“设计奥斯卡”之称的德国红点设计奖，是人脸识别领域第一个获得该奖的产品。 顶尖的工业设计，严苛的红点大奖 源自德国，始于1955年的红点奖与德国“iF奖”、美国“IDEA奖”并称为世界三大设计奖，是国际公认的全球工业设计顶级奖项之一。该奖项以评选标准苛刻著称，入选产品必须有区别于其他同类产品的创新特点，代表着该领域全球最出色的工业设计水平。 能够得到红点奖评委会的认可绝非易事，比如2017年的红点奖入围作品就接近6000件，而最终获奖的只不过103件。但正因其严苛，甚至变
1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益，但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习，利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而，主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误，损害了培训。在本文中，我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说，我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法，以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明，即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据，仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步，我们开发了一种半监督人脸识别解决方案，名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL)，它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始，因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别，有噪声的标签学习。
在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候，比如，科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而，目前这一技术还未投入商业化使用，开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目，他告诉BBC记者：“我们在人脸识别领域已经深耕多年，对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所
AI科技评论按：21日，《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会，详细阐述了百度在人工智能，特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地，并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技，林元庆面对媒体的开场演讲： 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的，中国有很多公司，包括百度，也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
一所德国大学的两位科学家研制出一种能够在完全黑暗环境下识别人脸的工具。这项技术根据人脸的热效应来识别，并将红外热成像和普通的照片做匹配。它采用了深度神经网络系统来处理图像，然后在弱光甚至黑暗环境下识别人脸。然而，目前这一技术还未投入商业化使用，开发者之一的SaquibSarfraz博士也表示近期没有推广计划。 德国卡尔斯鲁厄理工学院的Sarfraz博士和他的同事Rainer Stiefelhagen博士共同开发这个项目，他告诉BBC记者：“我们在人脸识别领域已经深耕多年，对这方面问题有着浓厚的兴趣。我们所展
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
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。
近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后，又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild，是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域，但方便的同时也带来了一些问题，易获取，使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制，从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全，人脸识别技术责无旁贷，而抗攻击，是其研究中必不可少的一环，其中，人脸活体检测就是技术的核心了。
“一张照片就可能骗它开门”，随着智能门锁的广泛普及，最近有关人脸识别的安全性质疑声音越来越多，守护家庭关口的敏感性，也让大众对这种质疑相对其他场景要更加关注。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
AnalyticsZoo是由Intel开源，基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台，能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等，构建基于大数据的深度学习端到端应用。
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