📷 作者 | 汪彪 责编 | 何永灿 人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 概述 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入
▌SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning
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。
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。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展,人脸识别技术将越来越智能化和精准化,同时也将面临一系列的挑战和问题。未来,人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合,实现更广泛的应用和发展。
IBM CEO Arvind Krishna在日前递交给美国国会议员的一封信中提到了这个决定,并表示“IBM反对使用任何技术(包括其他供应商提供的人脸识别技术)来监视大众、种族定性、侵犯基本人权和自由,以及用于任何与我们价值观及原则不一致的目的。”
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。
之前的人脸识别考勤系统,已经依靠face++和opencv基本完成了功能初步测试。最后调试下的情况是:
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活,但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点,还有哪些待解的问题?从应用的角度哪些新技术更值得关注?
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
人脸识别,一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的吗? 📷 人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的
中兴视觉大数据报道:在2018年5月7日的时候,珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合,使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时,该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对,并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性,无论在判别速度还是准确度上,都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
中兴智能视觉大数据报道:张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称,原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别,所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称,该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作,在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后,便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地,协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说,通过前端部署动态人像识别系统,AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息,” 每一个人从摄像头前面走过时,人脸的关键信息会从视频流里抽取出来,通过深度学习算法将其结构化,之后再同数据库进行比对,做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”
一直以来以概念诗人的AI,如今正在逐渐向实用化迈进。在近期举办的2017中国国际金融展上,AI技术就成功地“反客为主”,将本应该以金融为主题的国际展会,变成了自己产业化成绩的秀场。 除了各大金融机构以外,今年的金融展还吸引来了包括松下、柯达、富士通、恩智浦半导体、瑞银科技、中软高科、Vertiv和维融电子在内的上百家国内外金融科技企业,展示了移动金融、自助设备终端、金融机具及配件、金融安全以及IT系统解决方案等大量的新产品和新技术。 当中,以人脸识别为代表的AI技术备受关注。对于银行等机构入场工作和服务
“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)
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。
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。
导读:目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准,人脸识别的技术目前已经相对成熟,一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3:终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片,在影片中,主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角,以人猿“换脸”,展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下,安迪演绎了这个不可能的角色,大量自然光照下的凯撒的面部特写,技术上,近乎100%的以假乱真的真实程度,动作捕捉技术,本质上就是一种数字技术的化
随着 5G 时代的到来,万物互联唱响了这个时代的主题曲,物联网日新月异 的发展,社会的信息程度显著提升。其次,人工智能技术的发展,大量人工智能技术走出实验室,以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合,造就了智能家居这一种新的时代潮流,给人们的生活带来极大的便利性的同时,给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展,坚定了我们设计智能门锁的想法。
如今,AI的发展显然已经进入了一个临界点,即AI跨过了概念阶段,下一个便是怎样能够更好地在各行各业实现落地式应用。即使之前的AlphaGo人机大战,显现出了AI的强大,但是人们更关心的是AI怎样协助人类在各行各业中更加落地的应用。 值得高兴的是,AI如今在各行各业中的落地应用,已经开始有了阶段性的成果。 目前,随着各大巨头们对AI的不断研究及深度学习的不断发展,AI技术在经历了三次浪潮之后,终于迎来了春天。AI目前在金融、医疗、安防、教育以及法律等不同领域都已经得到了大量的应用,并且都有着较好的发展。
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间,从最早的子空间方法,到后来的局部描述子方法,再到现在的深度学习方法,历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文,基于近期的两项人脸识别应用,深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期,微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”(TwinsOrNot.net),只需任意上传两张人物照片,就可以知道他们长的有多像,比如,测试你是否和某个明星长得很像,或者夫妻/男女朋友是不
今天给大家分享一个.NET开源(MIT License)、免费、跨平台(适用于 Windows、MacOS 和 Linux )、使用简单的面部识别库:FaceRecognitionDotNet。
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。
市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告,预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元,2024年将增长至79亿美元,复合年增长率为16.6%。
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。
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。 在杭州举行的虹软AI技术
作者:熊霖 赵健 徐炎 采访:闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别,美国国家技术标准局(NIST)主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军,项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访,分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而,实现这一点难度非常大,因为“无约束”需要人脸识
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)。
*理论联系实际,记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
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
NO.1 人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
现在,人们越来越注重信息安全、财产安全、人身安全。随着科技与人工智能的发展,门禁系统也进行升级,智慧门禁系统逐渐进入人们视野,智慧社区服务正在进行。
由于我们的电脑有的有摄像头,有的没有摄像头,所以我们需要根据不同的场景来封装这个组件。先放个图吧,大家可以看得更加直观一些。
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
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。
机器之心原创 作者:虞喵喵 5 月 23 日,国内知名人工智能创业公司云从科技向机器之心透露,已拿到中国银行总行订单,其人脸识别软件将在中国银行总行、境内分支机构、境外分支机构以及控股子公司全面应用。 机器之心第一时间与云从科技取得联系,就其如何在成立两年时间便拿下总行订单,同时如何与五大行中的四家签约合作展开讨论。 攻略中行,首先要满足技术和工程要求 在此前机器之心的专访中,云从科技创始人周曦就曾多次强调银行的「2 小时、4 小时、8 小时原则」——如果银行系统宕机 2 小时,该行行长就要去当地人民银行上
场景描述:近日,朝鲜媒体《统一的回声》发布刊文,介绍了新开发的自研智能蓝天手机。文章中称,该款手机处理速度快,支持人脸识别和指纹解锁等功能。据朝鲜媒体早前报道,该智能手机的人脸识别功能,是由朝鲜的顶级学府金日成综合大学开发而来的。那么这项技术究竟是什么水准?此外,朝鲜国内的 AI 发展又是怎样一个局面?
此款小游戏是由腾讯云神图与腾讯优图联合推出,主要运用了人像变换+人脸融合两项技术相结合。
对于这个问题,业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别(Person Re-identification,ReID)。
最近,百度凭借自主研发的人脸检测深度学习算法PyramidBox,在世界最权威的人脸检测公开评测集WIDER FACE的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测子集中均获得冠军,也打破了历
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
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