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    用技术对抗技术,腾讯首次公开AI攻击技术和测试研究框架

    随着AI技术的发展,越来越多的AI技术应用进入了我们的生活,而人脸识别也成为了最常见的技术应用之一,住酒店、坐飞机高铁、使用政务便民服务等场景中,都可以见到人脸识别的应用。 然而,在新技术带来方便的同时,安全风险也随之而来,不法分子开始利用AI深度伪造技术伪造视频进行传播,扰乱社会秩序;一些地方出现利用伪造视频、假体面具等攻击人脸识别技术的案例。 为把握当前世界网络传播与新技术融合发展方向,积极营造网信产业发展的良好环境,推动人脸识别等新技术在互联网信息行业发展和治理方面的应用,腾讯联合中国人工智能产业

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    基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

    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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    基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

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    视频人脸模糊:微软研究院最新基于 AI 算法的自动打码技术

    【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内

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