我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。
飞行时间（ToF）相机凭借更小的外形尺寸、更宽的动态感测范围，以及在多种环境下工作的能力，成为首选的深度传感方法。虽然ToF技术已在科学和军事领域应用多年，但随着21世纪初图像传感技术的进步，才得到更加普遍的应用。性能的变革意味着，包括 ADI ToF 技术在内的探测技术，已被应用到智能手机、消费电子和游戏设备中，未来将不仅限于消费市场。随着技术的进一步成熟，将有机会利用主流制造工艺从设计、制造和货物运输等多方面来提高系统效率。
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。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
随着科技的不断发展，自动门成为公共场所、商业建筑和住宅社区等地的常见设施。自动门的出现使得进出门的操作更加便捷，提高了人们的生活质量和工作效率。为了实现自动门的开关控制，本项目基于单片机设计了一套自动门控制系统。
论文标题：Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
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。
又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？
“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
9月8日-14日，备受瞩目的2018欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开， ECCV两年举办一次，与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
本文首发于知乎，作者为奇点汽车美研中心总裁兼自动驾驶首席科学家黄浴，AI 开发者经授权转载。
人脸识别既是一项起源较早的技术，又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大，技术更迭速度的加快，人脸识别作为人工智能的一项重要应用，也搭上了这3辆“快车”，基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
转载自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/55747295
去年，马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能，本月初，微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动，要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看，我们可以知道，基于人们对于安全性的进一步高要求，安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解，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，进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
智能锁千千万，谁是你的NO.1。又是一期智哪儿评测，这次我们为大家带来的是飞利浦的DDL708-FVP系列的人脸可视智能锁。作为飞利浦智能锁最新推出的旗舰机型，DDL708-FVP人脸可视智能锁可以说是我的「梦中情锁」，因为它具备一切我能够想象出来的，一款智能锁该具备的功能。同时，最关键的一点，它又具备非常高的颜值，装在门上以后，开发商自带的防盗门估计都要提升一个档次。当然，为了做评测，我们还是把它装了在展架上。
作者：腾讯 ISUX 交互设计师 梁睿思 在刚过去的考试月里，别人家的期末考试都在一本正经的考“老九门”，南京的一所高校期末考试居然考起了表情包！而面对这样的“无厘头”题目，学生们也是绞尽“墨汁”认真作答。无图无真相： [1501470264828_6886_1501470265284.jpg] 在现代互联网的社交中，斗图已然成为一种聊天方式，不发表情感觉都没法好好聊天！出题的这位老师在出考卷时，就是看到学生们正在群里斗图，才灵机一动想到了这道题目，以表情包作为考点，考查学生对“用户体验与心理”的认知。
1 . 单向自动门 现实状况描述 : 可通过的单向自动门 ; 当站在门前时 , 自动门开 , 确保人走过后 , 再关闭 ; 注意 : 这个门只能进 , 不能出 ;
在本期 CSDN 技术公开课Plus：《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中，爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作，并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
澎湃新闻消息，广州地铁安检将率先试水“人脸识别”技术，目前在珠江新城站、万胜围站、嘉禾望岗站设置了人工智能安检门，但暂时未向乘客启用。
李杉 编译 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 美国的AI刷脸是不是该管管了？ 过去一年，硅谷一直在因为如何处理数据、选举和言论而应接不暇。现在，他们又有了新的担忧：人脸识别。 就在过去几个星期，批评人士指责亚马逊将人脸识别技术卖给地方警察局，还对Facebook获取欧洲居民许可，以便在其照片中识别其身份的方式提出质疑。 微软最近同样遭遇批评，原因是该公司员工抗议美国移民和海关执法局与之签订的云计算服务使用协议。 微软表示，那份合同并不涉及人脸识别。在人脸识别领域，提供给其他公司使用的微软服务识别白人
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。
本文介绍了人工智能在行李箱、无人驾驶公交、人脸识别等领域的应用，并探讨了未来20年内这些技术可能的发展。
*理论联系实际，记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
只要3秒，或许就能打开你家的智能锁！这种黑盒流入市场，本报已向公安部报警！2018年5月26日，第九届中国（永康）国际门业博览会在有“中国门都”美誉的浙江永康开幕。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入，对于安防产品的需求不断提升，安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础，视频监控系统位于最前端，很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能，是安防行业的核心环节。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
最近这段时间，银联联合手机厂商推出手机POS（手机安装APP即可当POS使用），腾讯推出“收款有礼”活动（商户通过微信支付官方邮寄收款码收款获得积分，并在“收款有礼”中兑换多种优质、个性化的产品服务和权益。）力推自己的原生收款码，支付宝一方面大发花呗红包15亿（君不见，各种微信群、群发短信里都充斥着支付宝红包码），另一面，支付宝又宣布推出一款叫做支付宝蜻蜓刷面付款产品，直接将使用通过人脸来进行支付，让刷脸支付设备的成本降低了80%。
瑞士Idiap研究所的科学家，用GAN给300多段视频换脸，然后测试了两套先进的人脸识别系统：一个基于VGG，一个基于Facenet。
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
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。
【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
2017年，人工智能技术取得了显著的发展。机器人、芯片、VR、人脸识别、自动驾驶、机器学习、车联网和智能音箱成为2017年人工智能领域的十大热门技术。这些技术有望在未来几年内实现广泛应用。
“机器警察”黄金周上岗 “机器警察”10.1黄金周上岗 双节期间，全国各地游客到北京游玩。不少游客发现，在进入天安门广场的一处安检口附近，一个白色的呆萌“机器警察”在栅栏里来回走动，并循环提醒往返
广东启功实业集团有限公司（以下简称：启功集团）是一家集研、产、销一体的集团企业，拥有全球领先的人车出入智能安防管理系统，主营业务为软件系统〈人工智能安防门禁集成系统、智慧园区人车出入管理系统〉，硬件设备〈车牌识别、道闸、升降柱、悬浮门、折叠门、平移门、伸缩门、人行通道闸、岗亭、路障机〉，针对人车进出分流管理，运用精准识别、人脸识别、云计算、物联网等先进的科学技术开创出“启功智慧安防系统”为用户提供一站式、全方位的整体解决方案，旗下拥有深圳、佛山2个专业生产基地，31家子公司，400多名员工，1000多名城市技术服务人员，服务于全国各城市和全球100多个国家和地区。公司先后获得ISO9001质量管理体系认证、IEC60204-1:2016国际标准产品认证、中国武器装备质量管理体系认证（产品供应给部队）、职业健康安全管理认证、知识产权管理体系认证等。
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
们生存的这个星球上，居住着70多亿人。每个人的面孔组成部分相同，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小差异也不大。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式——即使是面容极其相似的双胞胎，也能由微妙的差别区分出来。人脸特征如同指纹一样，无法找到完全相同的存在。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？是否可以设计出与人类一样能够自动识别人脸的机器？这是近几十年来被广泛研究着的热门问题。随着AI技术的发展，也取得了显著的突破。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
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？
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
在北京四环的西北角之外，有一片绿地，大约是因为离圆明园比较近，这里曾经是皇家稻田。后来，皇家不复，稻田也成了海淀公园。
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