人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用,但是传统的人脸识别算法存在着准确率低、受光线、角度、表情等影响的问题。近年来,深度学习技术的发展使得人脸识别算法的准确率得到了大幅度的提高。本文将介绍如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率。
AI 科技评论按:有「工业界黄金标准」之称的美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)最近公布了全球人脸识别算法测试(FRVT)结果 FRVT 2018,目前全球工业界最好水平的人脸识别技术,在百万分之一误报下的准确率达到 99.3%,千万分之一误报下的准确率已经接近 99%。
本文转载自机器之心 2016 年,上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议,被贴上了「歧视」的标签。近日,斯坦福大学在《Journal of Personality a
机器之心报道 参与:李亚洲、李泽南 2016 年,上海交通大学的一篇论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了极大的争议,被贴上了「歧视」的标签。近日,斯坦福大学在《Journal of Perso
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用,因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时,这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制,未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年,Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet,这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破,AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后,基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水,如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法,其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性,从而得到更一般的特征,然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后,出现了很多基于深度学习的人脸识别框架,如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等,轻松超越了手工方法的性能。
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向,DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得,人脸识别应用的现状、难点与未来,深度学习的实践经验等问题,CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学,2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文(ICCV’13,CVPR’14,NIPS’14,CVPR’15),使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向,DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得,人脸识别应用的现状、难点与未来,深度学习的实践经验等问题,CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学,2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文(ICCV’13,CVPR’14,NIPS’14,CVPR’15),使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” (基于生成数据的人脸识别)的解读。
随着全国范围的陆续复工,公共场所人流或将持续升高。 守住口罩这道健康防线就显得至关重要,但人多了一些难题就会难上加难: 比如,谁偷偷摘下了口罩,谁戴错了,单靠人工排查怎么减少疏漏? 再比如,在高铁闸机等需要人脸识别的场景,能不能不摘口罩实现人脸识别,降低感染风险? 针对这些难题,腾讯优图在近期成立的攻坚小组取得了突破,成功研发出了口罩佩戴识别专用AI。 这套AI既能对戴口罩者实现人脸识别,又能发现口罩佩戴错误人员,口罩佩戴识别准确率超过99%。 目前该AI能力正在上线,近期将通过腾讯云神图向公众开放。所有
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头,通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物,让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是,提起现实中的安防,却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说:“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板,而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日,腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
机器之心报道 参与:吴欣 据机器之心消息,腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录。此外,腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 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,人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份,两者密切相关,前者是后者的前提和基础。在研究上,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是
随着深度学习算法登场,人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对,不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
作为最特别的生物密码,人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题,人脸识别技术是否能正确地做出判断?
没有任何人脸识别程序是可以达到100%的准确率的,这是一个可预见的,且在未来相当长一段时间内都会存在的问题。 近日,南威尔士警方在一项记录请求中透露,其余2017年欧洲冠军联赛决赛等事件中使用的自动面部识别(AFR)“定位”系统,失误率达90%以上。 据悉,南威尔士警方原意是将人脸识别技术搭载在特定地点或车辆上的闭路电视监控系统中,基于一个包括50万张人物图像的数据库去检查、识别参赛者的。但在后期的调查了解中,警方发现,该系统一共标记了2470人,其中竟对2297人判断失误,仅对173人进行了正确的匹配。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建,供大家参考。
【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
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
最重要的原因——说出来像是Black Lives Matter的影响——种族问题。
LFW数据集(Labeled Faces in the Wild)是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准:
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。
深度学习在人脸识别领域的应用提高了人脸识别的准确率。本文中,使用了两种深度神经网络框架(VGG net和GoogleLeNet)来进行人脸识别。两种框架ensemble结果在LFW数据集上可以达到0.
根据最新公布的全球权威人脸识别供应商测试 FRVT 结果,旷视、商汤和依图这三家视觉独角兽首次在公开场合同台竞技,最终由依图拿下第一。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
在构建使用深度学习的人脸识别模型时,需要构建一个训练集Train Set、画廊集Gallery Set和探针集Probe Set来评估模型的性能。
AI科技评论消息,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成绩为99.80%,再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。 LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库,是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍,训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库,包含了2万个身份,涉及200万张人脸图像。通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台,优图实验室集成了三个深度分别
本文第一部分介绍在WIDER FACE全部测试中斩获第一的人脸检测算法Face R-FCN,第二部分介绍在MegaFace Challenge 2所有测试斩获第一的人脸识别算法Face CNN,第三部分介绍这些人脸技术的应用方向与前景。 腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录,展现其在计算机视觉领域中,特别是人脸技术上的强劲实力。 研究上,目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术
1 月 13 日,在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中,代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相,并成功完成挑战:从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
时隔两年,支付宝的“刷脸支付”终于露面了。 犹记得两年前在德国举办的汉诺威消费电子、信息及通信博览会(CeBIT)上,马云爸爸向世界展示了“刷脸支付”的神奇之处,震惊了全人类。同一年,支付宝也发布了9
6月9日,IBM首席执行官Arvind Krishna宣布,由于“人脸识别技术可能存在种族和性别歧视”,IBM将不再开发和提供人脸识别技术以及相关服务。
日前,在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五,实现200毫秒内快速完成人脸比对,并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。参加MegaFace挑战的还有腾讯等公司的AI团队。
禁令是旧金山监事会(Board of Supervisors)今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构,有立法权,类似本地的议会,由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员,代表民众来投票。
【新智元导读】被业界称为人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 冠军团队技术分享。Panasonic-NUS 合作团队认为,竞赛最大的难点是如何在有限的时间内高效地对海量数据(百万级别的类别,千万级别的数量)进行收集、清理和训练,其中数据清洗工作至关重要。美国东北大学 SmileLab 实验室团队表示,实际应用中的人脸识别系统,往往需要用到“分治法”的思想,针对不同的情况进行处理,最后进行融合,往往比使用一个单一的系统要有效、准确、鲁棒。 业界公认的人脸识别“世界杯”——微软百万名
AI科技评论按:近日,腾讯优图实验室在国际知名人脸识别数据库MegaFace中,以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试(Challenge1/FaceScrub identification
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目,以提高你在数据科学领域的技能。
【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
明明是红灯,偏要闯过去,大家都知道闯红灯是违法的,但几乎每个人都闯过红灯,为什么?就因为违法成本低、很少有人管,而且即便闯了也很难被及时发现。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。
雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士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。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
近日,密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块,将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」(或者说「增龄」),从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)直属美国商务部,主要任务是建立国家计量基准与标准,提供为美国工业和国防服务的测试技术,参加标准化技术委员会制定标准等。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制,实际上已被应用于许多访问控制场景,不过目前面部识别或认证,主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上,有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧,或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物,就无法获得完整的正脸。因此,使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
基于性取向科学理论,该人脸识别系统给出明确的数据和判断,因此带来的杀伤力也更加明显。 据悉,近日,两名斯坦福大学研究人员开发出一套神经网络算法,可以通过人脸识别来判断出一个人的性取向,且该算法的测试结果准确率极高。 值得注意的是,该算法跟踪的面部信息不仅仅是用户的表情等特征,它还检测包括一些遗传基因和激素等在面部的特征体现。 具体来看,研究的关键在于,它主要基于产前激素理论(PHT)。该理论认为,人体的某些激素会在胎儿性别分化中发挥作用,同时后期也会影响成人的性取向,目前,产前激素被视为可能是成人性取向的主
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
昨天,雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论:“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁?”
今年 5 月,亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议,美国公民自由联盟(ACLU)一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
11月27日消息,全国信标委生物特征识别分技术委员会换届大会在北京举办。本次大会发布了两大事项,一是推出《生物特征识别白皮书(2019版)》,二是成立人脸识别技术国家标准工作组。
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法,并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云