AI 科技评论按：CVPR 2018 将于 2018 年 06 月 18-22 日在美国盐湖城举办，除了主会议程，各式各样的 Workshop 也值得大家一探究竟。 其中，CVPR 2018 Visual Understanding of Humans in Crowd Scene (VUHCS 2018）Workshop 尤为亮眼，该 Workshop 由新加坡国立大学 LV 组联合美国卡内基梅隆大学、中国中山大学主办。今年，主办方在 VUHCS 2017 的基础上进行了延伸与拓展，除接收相关论文，还将迎
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
今天，也就是 2017 年 9 月 11 日，小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2， 其中，Note 3推出了一项新功能，人脸解锁。 以后，请忘掉密码，忘掉指纹，欢迎走进看脸的时代。 首先，来看看小米 MIX 2 和 Note 3： 小米 Note 3 其实就是大屏版的小米 6，屏幕尺寸升级为 5.5 英寸，处理器则降级为高通骁龙 660 。后置摄像头的配置与小米 6 相同，依旧是 1200 万像素的广角镜头 + 1200 万像素的长焦镜头，前置摄像头则升级到了 1600 万像素，2μm
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。
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。
“刷脸”，作为一种个人身份鉴别技术，这些年在图像处理、深度学习等技术的护持下精度大幅提升，在LFW上，各大玩家在无限制条件下人脸验证测试（unrestricte）
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。
By: CaesarChang Email: root121toor@gmail.com
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
们生存的这个星球上，居住着70多亿人。每个人的面孔组成部分相同，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小差异也不大。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式——即使是面容极其相似的双胞胎，也能由微妙的差别区分出来。人脸特征如同指纹一样，无法找到完全相同的存在。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？是否可以设计出与人类一样能够自动识别人脸的机器？这是近几十年来被广泛研究着的热门问题。随着AI技术的发展，也取得了显著的突破。
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
【导读】人脸识别技术已经有了非常广泛的应用，国内大规模监控系统背后运用的技术就是人脸识别。
厉害了，在技术人员的帮助下，主持人用一张观众的自拍照就通过了“刷脸登录”的人脸认证系统。 在今年的315打假晚会上，互动百科、耐克、无印良品等产品中枪，被央视拖出来凌迟了一遍，更狠的是今年央视记者都在
按研究领域划分，可将人工智能大致划分为：计算机视觉、语音识别与自然语言处理，以及机器学习三类。这三类分别象征着人工智能系统的眼睛、耳和口，大脑。
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
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。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
在之前讲到的人脸测试后，提取出人脸来，并且保存下来，以供训练或识别是用，提取人脸的代码如下：
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
上一篇我们讲了使用OpenCV进行人脸识别的最基础操作。但是从最后的效果可以看出，识别率、效率都很低，而且误检率比较高，识别过程中，系统资源占用相当大，实在是没办法在实际场合中使用。在opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar算法实现的，不仅检出率低，而且脸的角度稍大一些就检测不出来。但是随着深度学习领域的发展，涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法。
现如今机器视觉越来越盛行，从智能交通系统的车辆识别，车牌识别到交通标牌的识别；从智能手机的人脸识别的性别识别；如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边。
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。
人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战，当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。本文作者定义了一种新的评估方案，称为“修复游戏”，通过生成一个网络注意力图，为量化评价哪些图像区域有助于人脸匹配提供了基本事实。
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。
早在去年10月份，我国就已开通全国65家知名景区的人脸识别入园机制。在景区峰值人流压力下，一秒快进的方式拯救了景点“大排长龙”的窘态，全面提升景区安全管理、服务管理水准，为旅行者带去便利。
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
这两天被朋友圈里@微信官方要求戴帽的消息刷屏了，会玩的都悄咪咪地用美图秀秀一类的app给自己头像p一顶然后可高兴地表示“哎呀好神奇hhhh”，呆萌的当然就一直等啊等。作为一名坚信“用技术解决需求”的萌新，在这个无聊的周末尝试用python来搞一波事情。 主要思路 准备两张图，一张头像，一张帽子。先祭出人脸识别定位头像中的人脸，给出人脸像素坐标；再根据这个坐标确定帽子放置的坐标；最后将两张图片拼接后输出。（需要注意的是，帽子是不规则图像，除了主体外背景应该是透明的，因此必须是四通道png格式）。gakki酱亲
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕，人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早，大家纷纷发表声明，表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应，由此也可以看到，这些科技公司是否真的“躺枪”？人脸识别技术近年来持续火热，那么真实的行业发展状况如何？商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破？来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕，伴随着人工智能的火热，相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场，主持人现
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。
雷锋网按：本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享，在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段，打个比方，如果美颜 1.0 只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
EagleEye是一个利用移动设备进行人脸识别的系统，在多人环境下，低像素的输入仍能够保持正确性
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。
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
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