欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
继中国高校试水人脸识别进教室后，美国高校也“享受”到了类似的待遇，甚至还加入了姿势、动作识别。
这听起来可能没什么大不了，但它对法律界的一个基本假设即只有人类才能是发明者提出了质疑。 名为DABUS的AI机器是一个“人工神经系统”，其设计已在全球掀起了一系列争论和庭审大战。 周五，澳大利亚联邦法院做出了历史性裁决：“发明者可以是非人类”。 就在几天前，南非成为第一个打破现状，授予专利、认可DABUS是发明者的国家。 两年多来，AI先驱和DABUS的创建者Stephen Thaler及其法律团队一直在发起一场声势浩大的全球性运动，要求将DABUS认可为是发明者。他们认为，DABUS可以自主执行获得专利
「人工智能也许会是人类的终结者」，闻名世界的理论物理学家霍金生前曾对人工智能技术抱有十分警惕的态度。
人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说：
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
话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？
人工智能技术日益成熟，而计算机视觉是这个领域的“兵家必争之地”。在有着“AI黄埔军校”之称的微软亚洲研究院，研究了12年计算机视觉的危夷晨如今是旷视科技上海研究院负责人，且听他详尽阐述如何用数据科学实现计算机视觉的应用。
---- 还记得上世纪80年代日本经典动漫高达中的场面吗？人类驾驶的巨型机器人纵横战场，激烈对决，让人热血沸腾。随着科技的发展，这一幕即将在现实中上演。 位于美国波士顿的 MegaBots 公司近日研发出巨型真人驾驶机器人 Megabot Mark II，该机器人高15英尺(约4.6米)，并对日本水道桥重工（Suidobashi Heavy Industry）提出挑战。在收到美国Megabot Inc.公司的挑战书之后，日本水道桥重工也发表了声明，表示要使用最新的KURATAS（仓田）机器人应战。 发
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
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
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。
近期，一篇《江湖再无锐迪科》的文章引发业内热议，令人唏嘘的同时，也引发了科技创业者对于“资本”作用的深思。还有多少优秀的芯片公司毁于资本的野蛮套路？
本发明公开一种基于人脸动态情绪识别的检测方法和装置,通过接收终端发送的原始识别数据;对原始识别数据进行识别,得到语音特征数据和人脸特征数据;将语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配,获得语音变化数据;根据人脸动作信息,基于深度卷积神经网络进行人脸微表情动作检测,获得第一人脸情绪变化数据;根据人脸动作信息,通过静态特征和动态特征进行人脸识别,获得第二人脸情绪变化数据;根据所述第一人脸情绪变化数据、第二人脸情绪变化数据、所述语音特征时间信息和所述人脸动作信息对所述语音变化数据进行验证,得到情绪识别结果。本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率。
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
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本，就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则，约束是：u为单位正交向量。推导结果是，正交向量就是归一化的协方差矩阵的特征向量，对应的系数就是对应的特征值。使用PCA方法提取特征脸的步骤如下：
手写数字识别是很多人入门神经网络时用来练手的一个项目，但就是这么简单的一个项目，最近在 reddit 上又火了一把，因为在 MIT 计算机科学和人工智能实验室，有人挖到了一个「祖师爷」级别的视频……
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
大家好，我是RealNetworks的况超，本次演讲的主题是视频编解码优化以及与AI的实践结合，虽然我不是AI技术的专家，但在做视频编解码的后期也会用到一些AI的技术，所以也会与大家一起分享这部分的内容。
计算视觉作为人工智能三大应用领域之一，近年来渐渐出现在我们的生活之中，关于计算视觉的发展前景，也是一直是业内津津乐道的话题。在人脸识别、AR、自动驾驶等热门发展方向，计算视觉得到了长足的发展，商业化应用逐渐落地，那么计算视觉技术的发展方向前景如何呢？ 视觉承担着我们80%的信息摄入工作，计算视觉的诞生，让机器逐渐代替人眼成为我们获取信息的一大途径。计算机视觉是关于研究机器视觉能力的学科，由于跨领域特性很显著，很多人认为计算机视觉是对视觉环境和其中语境的真实理解，并将引领我们实现强人工智能。 如今，计算机
用人脸识别的技术，来做“羊脸识别”，这是樊文华小队的科创课程项目。好消息是，AI数羊不会睡着。
「YOLO 之父」Joseph Redmon 宣布退出计算机视觉领域了！这个刚刚出现的消息着实让人工智能界感到惊讶。
机器之心报道 机器之心编辑部 1980 年，福岛邦彦首次使用卷积神经网络实现了模式识别，他被认为是真正的卷积神经网络发明者。 近日，福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）获得 2021 年度鲍尔奖「Bower Award and Prize for Achievement in Science」的消息在学界引来关注。 获奖理由：通过发明第一个深度卷积神经网络「Neocognitron」将神经科学原理应用于工程的开创性研究，这是对人工智能发展的关键贡献。 鲍尔奖是美国奖金额度最高的科技奖，由富兰克
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。
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术，所谓“颜值”，基于什么标准来评判高低呢？既然是个“数值”，那到底能不能“测量”一下？
第二届腾讯云AI+小程序创意应用赛，作为“腾讯犀牛鸟云开发人才培养计划”的重要组成部分，于12月7日在北京航空航天大学举行。本届大赛由信息技术产学研新工科联盟指导，腾讯云、腾讯高校合作、北京航空航天大学联合举办，历经3个月，共吸引了来自全国51所高校的500多支队伍参赛。经过激烈角逐，西安电子科技大学、华南理工大学、中山大学等高校的相关作品脱颖而出，斩获本届大赛前三强。
本发明公开了一种基于深度学习的多维度多任务学习评价系统,包括第一瞌睡疲倦识别模块,通过张开闭合眼睛动作识别,以及眼动轨迹识别;张开闭合动作识别用于识别用户疲倦瞌睡状态,以及结合眼动轨迹判断用户的注意力;结合头部姿态识别用户判断用户的看书学习姿势正确和错误,结合眼睛的动作判断用户的疲倦瞌睡状态等。本发明具有人脸识别功能、瞌睡疲倦识别功能、学习情绪评价功能、自动阅卷评分模块、近视识别功能等,能对学习进修多维度评价等。
本文为人脸识别算法系列专题的综述文章，人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。请大家关注SIGAI公众号，我们会持续解析当下主流的人脸识别算法以及业内最新的进展。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
人脸识别是最近几年计算机视觉领域取得长足进步的领域，这得益于不断进步的深度学习强大的模型拟合能力和有标注的大型数据集的建立，已经出现了用于人脸识别的有标注的百万量级的数据集。
人工神经网络已经飞入寻常百姓家，也是这一波智能技术兴起的“始作俑者”，从专业的角度讲解神经网络的资料数不胜数，但是感觉都不太友好，要么偏于某个细分，要么过于晦涩，我就尝试着白话一下，抛砖引玉。
导读：嗨，这位青年你好~不管生理年龄几何，戳进来看这篇至少说明你在内心还是将自己归类为「青年人」。今年的五四青年节有点特别，除了放假，今年刚好是五四运动100周年。
一分钟AI 人脸识别公司云从科技获25亿元融资，20亿来自广州市政府 云迹科技宣布完成数千万美元A轮融资 腾讯、海航共同领投 腾讯市值超5000亿美元，成亚洲市值最高公司 阿里巴巴28.8亿美元入股高鑫零售，持股比例36.16% 编程猫完成B轮1.2亿元融资 高瓴资本领投 伟世通开发基于AI的自动驾驶技术DriveCor，将于明年CES亮相 沃尔玛预定15辆特斯拉电动卡车之后Loblaw也下了25辆的订单 阿里钉钉进军人脸识别，考勤打卡智能化让前台“下岗ing” 社交机器人入围年度25大发明，还登上《时
「深度」揭秘Facebook神秘的人工智能实验室 如今的Facebook已经不仅仅是一个成功的社交网络公司，近年来，它用无人机提供互联网服务、收购Oculus发展虚拟现实、不断探索人工智能，可以说Fa
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。
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
当前，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等AI技术已经在移动互联网、新型产业甚至众多传统产业领域得到普遍部署和广泛应用。以机器学习、深度学习为核心的第二次人工智能的加速成熟，终于迎来了人工智能技术的高光时刻。
随着物联网技术的发展，物联网被广泛应用于社会生活中，小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备，业主在小区的活动会被异构设备捕获，产生的数据被存储于各服务商边端系统，或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中，业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录，并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等，由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度，存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据，这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
今年6月，亚马逊将其研发的面部识别技术授权给美国移民和海关执法部门使用，该技术利用图像数据库信息，能够从监控视频画面中识别出特定的人。
随着互联网的发展逐渐进入 “深水区”，基础研究与应用研究融通创新发展已引发业界广泛关注，协调产学各方资源，加速培养更多创新型研究人才变得尤为重要。腾讯自2017年开启“犀牛鸟精英人才培养计划”，借助其独特的数据资源和平台优势，联动高校共同培养新时期创新型研究人才，助力科技创新及应用成果落地。 目前2018年度精英人才培养计划已进入收尾阶段，并将在2019年10月18日CNCC大会期间完成奖学金评选，届时，14位优秀学生将对他们的学习成果进行公开答辩，竞选本年度一至三等奖学金、个人风采奖及勤奋好学奖。 在为
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
【新智元导读】3月22日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第二讲开课，本讲聚焦当前AI领域最火、落地应用最成功的计算机视觉，由商汤科技CEO徐立主讲。徐立博士结合计算机视觉和人脸识别的具体应用，对AI的发展阶段进行了回顾，并对计算机视觉的技术突破和行业需求作了一番深入的探讨。新智元作为独家合作媒体，带来干货整理。 主讲老师 雷鸣 天使投资人 百度创始七剑客之一 酷我音乐创始人 清华大学海峡研究院大数据 AI 中心 专家委员 特邀讲者 徐立 商汤科
整理 | Carol 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 近日，著名的苏富比拍卖行通过推特宣布，被誉为“万维网发明者”的英国计算机科学家、蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）爵士将在以太坊区块链上创建具有30年历史的万维网（WWW，World Wide Web）源代码的 NFT。 该NFT将于美国东部时间6月23日下午2点开始拍卖，将于 6 月 23 日在苏富比线上以1000美元起价，并于一周后（30日）结束拍卖，拍卖所得将归蒂姆及其妻子罗斯玛丽（Rosemary）的基金会所有。
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