在IFAA的“加持”下，不只是iPhone，也不只是安卓一线厂商，所有的手机厂商都将可以“按需刷脸”，且“丰俭由人”。
【新智元导读】亚马逊积极向美国警方推销自己的人脸识别产品， 引发了美国社会大规模抗议。亚马逊员工也给CEO贝佐斯写公开信：请停止武器化我们的技术！
机器学习的方法改变了计算机的工作方式，它使得计算机不再依赖于硬编程，而是可以从实例和经验中进行学习。你把数据喂给它，它根据特定的算法和数据建立逻辑，输出结果，期间并不需要写任何代码。
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。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
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
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。
据外媒报道，纽约州立法机构刚刚通过了一项法令，禁止在学校中使用人脸识别和其他生物特征识别技术，直至 2022 年。该法案将由州长 Andrew Cuomo 签署。此前，旧金山、马萨诸塞州萨默维尔市等多地也已正式通过了在公共场所禁用人脸识别软件的法案。
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。
昨日，谷歌发表一篇博文称，在能制定出相关政策以阻止面部识别技术被滥用之前，它们将暂不出售采用这种技术的产品。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
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
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
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
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
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
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。
📷 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
麻省理工《技术评论》网站评选出2017年十大技术突破领域，面部识别名列其中。《技术评论》认为面部识别正在得到广泛应用，并将产生一些颠覆性影响。以下是由《技术评论》高级编辑Will Knight撰写的报道。 Face++是一家估值约10亿美元的中国初创公司。我（《技术评论》高级编辑Will Knight）走进它的大门，不一会儿就看到我没有刮胡子的脸闪现在入口附近的大屏幕上，看上去有点时差反应。 我的脸已经被添加到了数据库中，让我可以自动进入这栋建筑。我的脸还可以用于在每间房间内部监视我的一举一动。我参观位于北
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
【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
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
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，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
近日，马萨诸塞州的萨默维尔市议会通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的投票。新政策生效后，该市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
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
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。
通用型人脸识别算法确实达到了较高的水平，但它无法满足所有场景的需求。接下来，行业还需要努力将算法与场景深度结合，打造场景化的AI。
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？
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 越来越多地大学和机构使用人工智能来监督学生参加考试。 这是未来的监考趋势吗？ 由于目前这种方式越来越流行，世界各地的机构都迅速采用了 Exmplify、ExamSoft 和 ProctorU 等考试软件。 监考技术允许在校外对考生进行监控。他们可以在家中参加考试，而不必在考场里进行监考。这种程序是可以让监考者能够远程监督学生。 更复杂的自动化监考软件会监视学生的计算机以阻止和监控可疑活动。这些程序经常使用人工智能来审查考试行为。 在
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。
郑文是美国斯坦福计算机系博士，研究方向主要集中在计算机图形学和电影特效方面，毕业之后在美国从事机器学习和计算机视觉相关研究，2016 年回国后加盟快手，现任快手 AI 技术副总裁。
7月初举办的中国软件研发管理行业峰会（CSDI）上，快手AI技术副总裁郑文针对AI技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用，以及互联网公司如何从0开始成功推进一个AI项目。
利用卷积神经网络和最先进的图像识别技术，经典老电影将有可能重现光彩。神经网络可以优化图像质量，减少电影噪声，并为老化图像上色。
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
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。
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
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
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？
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