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。
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。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。
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。
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
6月5日消息，目前对于众多的Android智能手机来说，屏下指纹识别已经是比较普及，即便是前置的屏下摄像头也有一些Android手机有采用。但是，苹果iPhone目前依然是采用的“刘海屏”＋Face ID人脸识别的方案。
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本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
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
最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。
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
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。
现如今，人脸识别技术的应用可谓是非常广泛，被应用于身份认证，监控，安全检查，机器学习，面部表情识别，虚拟现实及虚拟导航等领域。
近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
AI 科技评论按：提到计算机视觉领域的研究，大家可能最先想到的是人脸识别，其实还有一个更为实用的研究应用——行人再识别。行人再识别是利用计算机视觉技术在图像或视频中检索特定行人的任务，面临着视角变化大、行人关节运动复杂等诸多困难，是一个极富挑战的课题。本文就来为大家重点介绍一下行人再识别的一些基础知识及最新研究进展。 2017年，行人再识别研究飞速进展。例如，在公开数据集Market-1501上，一选正确率从2016年ECCV中较高的65.9%提高到2017年ICCV中的80+%，arXiv近期一些pape
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。
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
短视频SDK、直播SDK接入，超低占用空间，十秒大型场景仅100KB+ 精准人脸识别，动态捕捉最优人脸画面 无限炫酷特效，支持Android、IOS系统。
iPhone X的前置原深感相机由红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器组成。通过结构光技术，可以获取场景中物体距离摄像头的距离，用于人脸识别、动画表情等。该技术安全性高，可识别出普通RGB相机难以处理的攻击，也可以用于人脸活体检测。苹果将其用于Face ID，并衍生出艺术自拍、人像光效、动画表情等玩法。该技术还可用于三维建模、自然人机交互、AR/VR、自动驾驶等领域。
阵列计算相机即将开启千亿级市场。 2017年，11月3日。 这一天也许将来会被科学界尤其是AI人工智能产业界所铭记，因为它开启了一个全新的千亿级市场；不过，似乎全世界亿万的爱美女性更应该感谢它，因为它即将带来新一轮的相机拍照技术革命。 这简直是个天大的好消息！ 江苏昆山阳澄湖费尔蒙酒店，一楼。清华大学、昆山杜克大学、中科院西安光机所、上海科技大学、昆山工业技术研究院、安科迪公司、美国Light公司、中兴集团、复星集团、中科创星、琢石投资、久有投资......学术界、产业界、投资界，全部到齐。 而第三次相机技
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
这个问题很难回答，因为第一我对时尚无感，而 Yumi 则刚好相反，她拥有一个时装设计学位。第二，我记不住过去几周她穿过什么衣服，所以没法提供多样化的答案。
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。
苹果一改传统，以新闻稿和网络商店更新的方式推出了春季新品。此次新品发布的方式虽为低调，但新品质量可一点都不含糊，大红色的iPhone7/plus、采用视网膜显示屏的9.7英寸的iPad，难道你就不心动
我最近创建了一个知识星球，13天已经有近160个朋友加入。其中嘉宾有《Android群英传》系列作者徐宜生、今日头条高级工程师月亮和六便士、阿里巴巴无线技术专家辰星。加入星球可以7折购买签名版《Android进阶之光》续作。更多福利请扫描下方二维码了解。 作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程，本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别
“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。
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
编辑导语 哄睡神器“凯叔讲故事”正式部署智齿客服，24小时为用户解决问题;TuSDK：人脸识别将成为校园杜绝作弊利器;ApplePay将发布网页版，支持大部分主流电商;用友上线iUAP云审批，可实现微
云端人脸识别平台方案虽然看起来美好，但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键，这也是将AI从云到端的唯一方式。 当GMIC遇上视觉AI “黑科技”酷炫又好玩
始于2019年的刷脸支付战争，在因为疫情冲击而一度“熄火”后，如今又有了重燃的趋势。
前面我们对深度相机的基本原理有了一定了解，本文相对全面的梳理一下深度相机的应用领域。深度相机的应用在智能人机交互、人脸技术、三维重建、机器人、AR等领域全面开花，目前商用深度相机最成熟的应用就是移动终端上基于人脸技术的多种有趣应用。
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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
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结，其中既包括传统方法（基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法），也有深度学习方法。
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。
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
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
在过去的几年里，机械臂技术经历了前所未有的发展，其应用领域从传统的制造业扩展到了医疗、服务、物流等多个新兴行业。这种跨界扩展得益于科技的飞速进步，尤其是在传感器、控制系统和人工智能领域的突破。特别是去年，人工智能技术的热潮为机械臂的智能化升级提供了更多的可能性，从而极大地拓宽了其应用场景和提高了作业效率与智能水平。
【新智元导读】没有什么技术是不能被取代的，旷视科技Face++联合创始人唐文斌认为，算法技术只是手段，最终是产品价值让用户买单。日前，唐文斌接受了新智元专访，谈了旷视科技Face++的商业模式、公司定位以及人才和发展观。他表示旷视不是一家技术公司，而是一家产品公司，一家以人工智能技术为核心的产品公司。 “没有什么技术是不能被取代的。”唐文斌说：“算法也好，技术也好，都是手段，最后能够提供出去的是产品价值。”这位三十刚出头的旷视科技Face++联合创始人，对这家中国人脸识别独角兽有着很清晰的定位：“旷视不是
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
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。
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
李根 发自 融科资讯 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 小米911发布会 雷军说，这是小米年度最重要的发布会。 9月11日，苹果新一代iPhone发布的前47个小时，小米在北京发布了是那款
就像世界上没有两片相同的雪花，你用手机拍摄的每张照片也是独一无二的。布法罗大学的研究人员掌握了一种方法，可以通过分析照片来追踪拍摄的手机，这项研究为身份验证提供了另一种可能性——用手机拍摄的照片来识别身份。 照片噪点也能当手机的「身份证」 由于元件尺寸和衬底材料的不可控，即使是同一型号的相机也会在传感器上有细微的差别。当均匀的光线投射到传感器上时，每个像素输出的值并不完全相同，这会导致图像的某些像素或明或暗，产生噪点，这种成像缺陷被称为PRNU（光照响应不一致性）。 由于PRNU 是由传感器本身的物理特
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
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