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高铁新建人脸识别系统,如何做到整容也可以识别逃犯?

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

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中兴视觉大数据报道:在“智慧小区”有智慧照明、智能跑道,以及智能消防栓等功能

中兴智能视觉大数据报:进小区1秒人脸识别,自动打开道闸放行,业主不用再为忘记带门禁卡而烦恼;有人到访只需按智能门禁,主人通过手机、IPAD就能看到是谁,不仅可以视频通话,一点击就可以开门……“智慧小区”让我们的生活更便利。据悉,中兴智能视觉大数据曾为云南智慧小区提供完整的解决方案,解决刷脸进出、智能预警、智能管理等功能,看来“智慧小区”非常受大家欢迎啊,不过在小编看来“智能小区”如果以后能大量的落地到各个小区内,将会非常便捷,更智能化啊,期待那一天的到来,随着人工智能的大力发展,相信这个时间不会太久。

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    【微信身份证后的刷脸时代】活体识别告诉你为什么照片无法破解人脸系统

    作者:胡祥杰 【新智元导读】腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。这项独创技术被命名为Aurora Guard(极光守卫),通过闪光模拟实现多重随机信息的编码和解码,使方法建立在密码学的坚实基础之上,是目前已知安全级别最高的技术之一。目前,光线活体识别在使用中正常通过率是98%以上。 离“刷脸时代”更近一步 随着“微信身份证”开始试点,我们离“刷脸时代”又近了一步。 新智元11月27日在深圳北站和广州南站体验到,这两个高铁站已经开始采用“人脸验票”技术,乘客手持身份证只需“刷脸

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    中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

    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

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    专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东:数据驱动人工智能引发行业变革

    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

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    你知道人脸识别技术是如何实现的吗?

    人脸识别,一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的吗? 📷 人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸。 2、人脸规则法。由于人脸具有一定的

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    人脸识别VS虹膜识别,智能机器人识人技能大比拼!

    也许对于你来说,区分你自己、邻居和同事是一件轻松又随意的事情。其实,只有只有少数的动物和人能通过镜子测试,即把动物置于镜子面前,看它们能否意识到镜子里的生物就是自己。令人意外的是初生儿、猫和狗都不能认识镜中的自己。看来识别自我并没有我们想象中那么简单,但是在2012年的时候,没有大脑神经的机器人却能意识到这点。 据悉,耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico,它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身,认识自我。 不过对于机器人而言,比起认识自我,认识他人才是更为重要的能力,特别是用于进行人机交互的时候。

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    深入浅出人脸识别技术

    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,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。

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    中兴智能视觉大数据:3场演唱会抓3个逃犯,“逃犯克星”

    中兴智能视觉大数据报道:张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称,原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别,所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称,该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作,在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后,便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地,协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说,通过前端部署动态人像识别系统,AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息,” 每一个人从摄像头前面走过时,人脸的关键信息会从视频流里抽取出来,通过深度学习算法将其结构化,之后再同数据库进行比对,做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”

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    清华大学发布:人脸识别最全知识图谱

    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。

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    清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

    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。

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