二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中，机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中，这也被表述为开集识别，其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合，对各种开放测试数据的泛化能力很差，这些异常值不太
人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
【新智元导读】 多伦多大学的一项研究发现人脸能够泄露我们的经济地位，这是因为与生活经历相联系的表情会在脸上留下印记。研究者称：平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经济状况的因素，并且可以影响人际关系和职场的成功。这一研究表明，表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致（在这种模型中，脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码），这对于揭示人脑识别人脸的原理是一个较大推动。 细微的脸部线索也能让其他人根据第一印象来判断你是富有还是贫穷。 一项新的研究发现，平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
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。
从其官网介绍来看： Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸属性编辑的核心技术点。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
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。
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。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
人脸识别和人脸表情分析是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于安全监控、智能门禁、情感计算等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的人脸识别与表情分析系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。
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
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
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式，将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗？事实上，在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统，例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人，这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本，从本质上讲，找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日，来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式（Genera
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
【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
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。
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。
本文为人脸识别算法系列专题的综述文章，人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。请大家关注SIGAI公众号，我们会持续解析当下主流的人脸识别算法以及业内最新的进展。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
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。
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。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
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。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
来源商业新知网，原标题：零起步，数据科学家手把手教你coding表情识别（内附代码）
*理论联系实际，记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
人看人，首先看的是脸，计算机视觉领域研究人脸的人也非常多，甚至在学术领域出一本专门收录人脸图像处理、识别、生成方向论文的期刊，恐怕都是很有市场的。
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后，又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild，是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
在视频的演示中我们可以看到，随便一个人，用一段包含点头、摇头、说话等动作的驱动视频。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
随着人脸识别为代表的“看脸”技术已经逐渐走向成熟，越来越多的科学家正在攻克这个难题。利用AI算法，捕捉面部特征所承载的多维信息，分析推断一个人精神状况，从人工智能的角度就变成了输入表情，输出性格、情绪、心理活动的“函数”映射问题。其中输入的特征可以是微表情，也可以是视线等；输出结果可以是喜怒哀乐等情绪。
由FERET项目创建，此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
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