最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
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选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
近些年，AI发展势头有目共睹。作为“下一个十年”最核心的科技手段之一，已然是行业共识和大势所趋，当下也正在加速渗透到千行百业与大众生活中。
量子位 | 问耕 编译 据以列色新闻网站Calcalist报道，苹果本月收购了以色列创业公司RealFace，估计交易价值数百万美元。RealFace是一家人脸识别公司，被认为可以帮助苹果的产品实现人
大数据文摘作品 作者：Kate 编译：吴蕾，行者，任杰 日前，生物识别技术越来越受欢迎，日益成为全球金融服务行业的宠儿。 据估计，到2021年，生物识别市场有望达到300亿美元的价值。而且，该技术可能是目前最便捷的方法，因为可以为用户省去记住数字，代码或密码的烦恼。 为了利用这项技术，部分银行已经开始尝试对之进行测试，当然日前仅局限在少数用户和特定市场。或许过不了多久，生物识别技术将会成为身份认证的主流形式，复杂密码形式将一去不复返。 当前，在市场上，还活跃着一些其他主流方法，如指纹识别。这些方法中，静脉
3D人脸识别的市场正在逐渐打开，相较于当前的2D识别，这种主动式，不易受光线影响的识别方式，也涌入了不少新入局者。
众所周知，CES一直是科技圈消费电子产品的风向标，那么在这届CES Asia上，改变我们生活的黑科技会有哪些呢？ “咦，这个是缝纫机吗？” 当镁客君听到小白同事“指鹿为马”，将柔性屏说成缝纫机的时候，
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
近日，你应该看到了社交媒体上对于网站 ThisPersonDoesNotExist.com，生成无数不存在人脸的铺天盖地的消息，以及杨幂换朱茵的假脸图像。一方面，这说明，AI 技术的火正从专业人士那里不知不觉发展到了频繁上热搜的时期，但另一方面强势的 AI 技术发展带给了大众更大的恐慌情绪。
随着人脸识别技术的广泛落地，为了提高识别的准确率，针对人脸重建的技术也在不断迭代升级，重建精度越来越高。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大，包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分的图片都是彩色，只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究，具有很高的研究价值。
大数据文摘作品 编译：林海、Shan LIU、笪洁琼、亭八 11月3日，苹果公司发布了IPHONE X，并首次推出了刷脸解锁技术。与此同时，也引发了世界范围内的黑客角逐，意图率先破解该公司具有未来感的最新技术。 仅仅一周，在世界另一端的黑客就声称，他们已经成功复制了人脸，从而可以轻松解锁任何人的IPHONE X，甚至于他们采用的技术可能会比安全研究人员所研究的方法更为简捷。 “我们仅用150美元就制作出了破解iPhoneX面部识别的面具” 上周五，越南网络安全公司Bkav发布的博客文章和视频显示，他们使用3
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
虽然 Android 12 对该平台来说是开创性的，但我认为 Android 13 将走安全路线。开发人员和设计师团队将花费大量精力改进 Material You，不仅要修复错误，还要改进它以获得更高的稳定性和性能。升级后的 UI 外观和性能将比以往更好。
据外媒报道，亚马逊正在努力让客户将信用卡信息与自己的手掌相关联，以便在实体店结账时实现“刷手支付”。为了推进这个计划，亚马逊已经与Visa进行终端测试，并已经与万事达卡、摩根大通、富国银行和Synchrony Financial讨论了该项目。
我们最近看到了一些大型数据集的出现，它们允许训练深度学习模型来自动化各种任务，例如植物细胞评估，细胞核分割或有丝分裂检测，所有这些都非常准确，有时甚至超过人类 专家。
居住在科幻小说节目和故事中的人形机器人还有很长的路要走，但还有其他类型的机器人几乎一样酷。仓储机器人主要处理货物的拣选和包装。通常类似于Roombas，常见的仓储机器人通过将产品货架实际带到人工包装订单中来自动化拣选过程。从本质上讲，它们是自动化的，更易操作的托盘搬运车。它们比人们移动得更快，一次移动更多货物，甚至可以确定获取必要产品的最佳途径。
生物识别技术在验证过程中出现的漏洞可能会让不法分子破解各种人脸识别应用，包括苹果的 Face ID。
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
随着人工智能的火热，近年来 AI 学术会议正受到人们越来越多的关注。CVPR 作为首屈一指的年度计算机视觉盛会，在机器学习领域享有盛名。该会议已于当地时间 6 月 16 日-20 日在美国加州长滩举行。据统计，CVPR 2019 共收到来自全球 14,104 位作者提交的 5160 篇论文（比 CVPR 2018 增加 56%），最终接收了 1294 篇，接收率约为 25%。CVPR 2019 共有 9227 人注册参会，突破历届记录。
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。
【新智元导读】普林斯顿和英特尔合作，开发了一款脑成像分析套件（BrainIAK）的软件工具包，能通过互联网公开提供给任何想要处理fMRI数据的研究人员。他们的最终目标是开发一款能够实时判断人类思维的软件。合作开始两年来，研究者已经把从大脑扫描中提取思想的时间从几天缩减到不到1秒。其成果对计算机科学家和神经科学家都有益。相关的综述文章昨天在 Natue Neuoscience 发表。 为了进一步了解人类大脑的运作方式，今年初，约30名神经学家和计算机程序员聚在了一起。参加会议的研究人员来自普林斯顿大学和全球最
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。
不久前，亚马逊获得了一项新技术专利，该技术使用手部识别技术来跟踪无收银员杂货店中的购物者，也就是说，购物者将挥手告别的不仅只有信用卡，还有“脸”。
导语 ：从15年第一个项目开始，团队以前端技术参与线下业务的项目开发已经快4年了，过程中尝试了很多，收获了很多，些许成就，些许挫败。最近简单整理了一下自己的想法和理解，希望对大家有一些业务方向和技术发展上的帮助，欢迎指点和探讨。
ReCap Pro 2021是一款由Autodesk公司开发的3D扫描和数据处理软件，是Autodesk ReCap软件产品线中的一员。作为全新一代的软件，ReCap Pro 2021为用户带来了更加高效、准确和易用的3D扫描和数据处理工具，可以帮助用户完成各种复杂的3D扫描任务。
扫描之前，需要将靶标贴到目标表面，用于软件自动配准，贴靶标的密度随着目标表面的复杂程度变大而增大，以下图工具箱为例，平面的靶标粘贴密度适当减小，拐角处靶标密度适当增大，这样尽量能获取比较完整的点云数据。
未来，用于大脑的新型高灵敏度量子传感器可能能够发现信号在大脑的速度减慢，从而识别大脑疾病，例如痴呆症、肌萎缩侧索硬化症和帕金森氏症。萨塞克斯大学（University of Sussex）量子物理学家领导的一篇论文的研究结果发表在《Scientific Reports》上。
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
加拿大公司Connect Tech开发了一款产品，在一个1U的机架里放置了24片Jetson TX2模组，这些模组通过其 1-Gbit 以太网连接，这些与带有两个10Gb和2个1Gb SFP +端口的
在日常生活、工作中， 受限于拍照技术、拍摄条件等制约，得到的文本图像往往存在光照不均、角度倾斜、文字模糊等情况。这种低质量的文本图像不仅不利于保存和后续研究，也不利于光学字符识别。为了解决以上问题，特别调研了业内相关的产品，发现腾讯云AI的文本图像增强能力可以很好的打造一个掌上扫描仪。
你以为3D扫描离你很远，其实它们已经“无孔不入”地侵入了你的生活。 好莱坞的科幻大片中总是少不了对于世界维度的探讨，我们迷恋于这些充满了想象力的多位空间的憧憬，然而在我们日常生活中，尤其是在移动互联网上接触的很多东西都是二维平面的。 而VR和AR的特点之一就在于将平面变成虚构的三维世界呈现在现实中，那么如何去构建出这些三维场景呢？ 人工计算机建模和现实扫描建模是两种主流的方式，今天镁客君采访的就是一家专注于3D扫描的技术公司，带你揭开创造3D世界的奥妙之处。 做科研和做产品，隔行如隔山 “做科研只强调创新性
最近，来自波士顿荣军医疗保健系统和哈佛医学院等多个单位的研究人员，在Neuroimage杂志上发表了研究，对FreeSurfer计算海马亚区的两种方法（标准处理和纵向处理）跨站点重复测量的信度进行了评估，进一步验证该方法具有较高的信度。
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
首先，引用一句英国统计学家George E. P. Box的名言：All models are wrong, but some are useful. 没有哪一种算法能够适用所有情况，只有针对某一种问题更有用的算法。
作者 | 刘燕 8 月 24 日，在夸克“Meet AI”开放日上，夸克 AI 视觉团队分享了夸克在 AI 视觉技术上的研发理念和实力。 数据显示，目前超过一半的夸克用户使用相机来提升学习、工作效率。今年 5 月，夸克的 Slogan 由“新生代智能搜索”升级为“你的高效拍档”。在搜索引擎之外，夸克 App 定位为「智能工具 + 内容 + 服务」的新模式，围绕用户的交互体验与使用场景迭代创新，满足用户主动获取信息、解决实际问题的需求。 1 手机扫描正在超越传统扫描仪 随着居家学习、移动工作的需求爆发，
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？
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 览相观于四极兮，周流乎天余乃下。古人期待能从天上观察人间的四面八方，云游四海。而今天，成像技术的发展，实现了感千里之外，知万物之变的梦想。 当下，面向十亿像素级图像视频的大场景、多对象、复杂关系智能重建与理解是新一代人工智能面临的重要机遇与挑战。 长期聚焦十亿像素级图像视频研究的GigaVision，以300万元为奖金池面向全球范围征集原创算法，旨在引领人工智能理论与技术的变革。 不同于其它视觉算法挑战赛，GigaVision挑战赛是全球首个针对大场景
【新智元导读】瑞士联邦理工学院（EPFL）数字人文科学实验室主任 Frédéric Kaplan 利用机器学习算法，将威尼斯多年的历史以动态的数字化形式传承下来，再现这座古城辉煌的共和国时代风貌。Kaplan 将他着手从事的项目称之为“威尼斯时间机器”（Venice Time Machine），不仅能够为世界各地的学者揭露威尼斯隐藏的历史，还能使研究人员能够搜索和交叉引用参考文献。 今天我们要介绍的科研项目——威尼斯时间机器，将让历史学家拥有从现今（上图右）穿越到 18 世纪（上图左）威尼斯的能力。 计算机
AI 科技评论按，随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
摘自：快鲤鱼 网站：http://kuailiyu.cyzone.cn/ 大多数网络安全方面的专家都坚信电子设备的密码必将被淘汰。WIRED资深供稿人Mat Honan对这一论断更是坚信不疑。他表示
接着通过scp或者FTP把文件取出来瞅瞅，可以直接用一个查看图片的软件（比如GIMP）打开试试。
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