中兴视觉大数据报道:在2018年5月7日的时候,珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合,使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时,该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对,并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性,无论在判别速度还是准确度上,都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
新年伊始,关心国外动态的同学一定清楚,现在全美最关心的可不是什么新冠疫情,而是全国各地到处在发生的各种歧视黑人的种族歧视游行,尤其是不断有白人警察恶意对待黑人群众的新闻爆出,犹如星星之火可以燎原,有愈演愈烈之势。 这不,又有人翻出一起去年发生的案件,但这次被指责的除了白人警察却牵扯上了人脸识别功能。究竟是怎么一回事呢? 案件发生在去年1月,在美国新泽西州伍德布里奇市的一个名为汉普顿的酒店,酒店人员向警方报案,声称有人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食。待警方赶到后,嫌疑人提供了一张驾照作为身份证明。 可以清
在机器学习中,您标注的数据是AI模型的基础,因此选择正确的方式十分重要,建立质检流程,跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速,人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候,比如,科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近,在美国公民自由联盟(ACLU)的一次测试中,它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯!不过,亚马逊今天回应,这只是ACLU设置有误,菜炒糊了别怪锅。
内容提要:武汉大学免费开放了全球首个口罩遮挡人脸数据集,包括近 10 万张真实戴口罩与正常人脸图像,以及 50 万张模拟戴口罩人脸图像。
2021年,广州互联网法院通报了一起因为“刷脸”引发的借款纠纷。客户王兰(化名)在遗失了身份证后,却被人冒用身份通过银行的“人脸识别”贷款,导致王兰因逾期被告上了法庭。经司法笔迹鉴定,认为案涉客户签名并非王兰本人签署,手机号码亦未曾登记在王兰名下。最终,法院驳回银行全部诉讼请求。
《中国新闻周刊》(记者:苑苏文) 李红(化名)万万没想到,诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元,如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账,需要用户在手机银行App上进行人脸识别,并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套,她的手机短信被拦截,手机号被设置了呼叫转移,令她的验证码落入他人手中,且无法接听银行的确认电话。 更严重的是,“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示,在进行密码重置和大额转账时,“李红”进行了6次人脸识别比对,均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作,登录者的IP
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接,写了一个demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景,根据这些场景,看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
此次决议呼吁全面禁止在公共场所进行自动面部识别,并对警方使用AI进行预测性警务活动实施严格限制措施。欧洲议会以 377 票赞成、248 票反对、62 票弃权的结果通过了决议。
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。
「人工智能也许会是人类的终结者」,闻名世界的理论物理学家霍金生前曾对人工智能技术抱有十分警惕的态度。
随着现代科技的不断发展,现在的中国已经迈入5G时代,人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中,尤其人脸识别技术,已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统,可以防止陌生人尾随进入园区,大大降低了该风险。通过前端设备的识别,进行人脸与后台系统1对1的比对,比对成功方可进入。
厉害了,在技术人员的帮助下,主持人用一张观众的自拍照就通过了“刷脸登录”的人脸认证系统。 在今年的315打假晚会上,互动百科、耐克、无印良品等产品中枪,被央视拖出来凌迟了一遍,更狠的是今年央视记者都在
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
国家互联网信息办公室于2023年8月8日发布《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》(以下简称“征求意见稿”),以便进一步规范人脸识别技术应用,并向社会公开征求意见。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术,目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制,人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提,目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的,它们大多基于特征提取与训练的方式,这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作,但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息,然后将其转化为洞察力,达到智能预警和辅助决策的作用。
今年6月,亚马逊将其研发的面部识别技术授权给美国移民和海关执法部门使用,该技术利用图像数据库信息,能够从监控视频画面中识别出特定的人。
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁,疫情常态化下,众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别,完成核验身份信息、人像的比对,查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据,同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警,这种无人值守、非接触式的智能设施,实现体温、健康防疫信息快速检测的同时,有效提高卡口管理工作效率,避免人员聚集,为织密筑牢疫情防控智慧网,持续做好防疫卡点提供重要支撑。
一直以来,大家都在盛传深度学习是工程师的风口,但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
如果说现代社会是计算机的天下,是软件的天下,相信不会有人质疑。每个人都有的智能手机也是一个计算机,各行各业使用的各种工具软件:打车、财税、制造业……都极大地提升了社会运营的效率。近二十年经济的腾飞,各种软件想必是立下了汗马功劳。
编辑导语 哄睡神器“凯叔讲故事”正式部署智齿客服,24小时为用户解决问题;TuSDK:人脸识别将成为校园杜绝作弊利器;ApplePay将发布网页版,支持大部分主流电商;用友上线iUAP云审批,可实现微
新智元报道 【新智元导读】2017年新智元创业大赛选出的TOP10酷炫的AI创业公司,他们都在做什么呢?2017年3月27日,新智元创业大赛颁奖盛典上,这些AI的公司CEO/联合创始人进行了路演,
7月初举办的中国软件研发管理行业峰会(CSDI)上,快手AI技术副总裁郑文针对AI技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用,以及互联网公司如何从0开始成功推进一个AI项目。
松下公司宣布,采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出,而8月才在日本本土推出。 视频:http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
郑文是美国斯坦福计算机系博士,研究方向主要集中在计算机图形学和电影特效方面,毕业之后在美国从事机器学习和计算机视觉相关研究,2016 年回国后加盟快手,现任快手 AI 技术副总裁。
在科幻电影里,主人公进入秘密基地的识别技术一直在不断升级,从按密码的传统方法,到刷“手指”、刷“人脸”,再到更有未来感的虹膜识别,汤姆·克鲁斯在《碟中谍》还有《少数派报告》中,都在利用自己的虹膜领任务、确认身份……
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。
《商业内幕》(Business Insider)网站刊登了Kevin Tran的一篇文章,称苹果公司正在设计专门处理移动技术中人工智能(AI)任务的芯片。 在苹果公司内部,该芯片被称为苹果神经引擎(Apple Neural Engine)。它将处理人脸识别和语音识别等人工智能过程。苹果最终将把该芯片整合到其硬件上,如iPhone和iPad设备。但该芯片仍在开发过程中,且没有具体的发布日期。苹果公司的这个新芯片是该公司发展AI的另一个标志,其首席执行官Tim Cook曾表示它将在未来的智能手机中起主导作用。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后,多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果,此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后,商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法,随着PK的不断升级,人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新,固定识别通过率为90%,识别误匹配率指标被降低了好几个数量级,此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等,这里不一一赘述。
自2017年开始,“AIoT”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看,AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道,已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT,如何入门AIoT开发,在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测、面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐)、特征提取与分类器设计。一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP,Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。 一般而言,人脸识别的研究历史可以分为三个
一分钟AI 2018 年国家自然科学基金申请代码出炉,新增人工智能与交叉学科两大领域。 欧洲的无人驾驶汽车软件公司AImotive完成第三轮3800万美元融资,将用于扩大AImotive在全球范围内的业务规模,以及通过仿真技术加速自动驾驶软件的开发。 新零售人工智能服务商悠络客C轮融资7890万元,招商局领投,所融资金将主要用于搭建PaaS和加大人工智能研发投入。 发改委公布56个人工智能重点项目,涉及云计算平台、人脸识别系统产业、大数据平台系统、无人驾驶、服务机器人、人工智能芯片等几大AI热门领域。
来源:大数据文摘本文约2500字,建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡
大数据文摘出品 作者:Caleb 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡时间,提高工作效率。 不过,看上去科技感满满的人脸
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。
如何利用机器学习高效地打造人脸识别服务? 人工智能与深度学习 早在几十年前,美国就已诞生了人工智能技术,而机器学习是实现人工智能的其中一种方法。机器学习中还包括表示学习和深度学习两种方法。 深度学习和
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
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。
在周二的一篇博客文章中,Facebook社交网络的新母公司Meta宣布,该平台将删除超过10亿人的人脸模板,并关闭其人脸识别软件,这种软件使用一种算法来识别上传到Facebook的照片中的人。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」,也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说,刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证,让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时,利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多,甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸,生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现,人们对于活体检测需求逐渐增多,安全级别要求也愈发严格。当前,活体检测是人
近两年来,人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言,全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷:瑞典数据保护机构(DPA)因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗(约人民币14.6万元)的罚单;美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术;微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb;Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔;我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月,由于BLM运动的影响,人脸识别更是被推至风口浪尖,随着这项技术下沉到各个领域遍地开花,最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。
当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候,其也就结束了淘金的黄金时期,当前的人脸识别正处于这一阶段。
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图,然后我们开始展开讲解。
雷锋网按:本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来,主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
2020 年,尽管面临疫情带来经济与社会层面的不确定性,人工智能技术仍在加速发展。今年 Gartner 发布的 AI 技术成熟度曲线里增加了包括生成型 AI、复合型 AI、负责型 AI、嵌入式 AI 和人工智能增强设计等在内的多个新技术类别。
在一篇关于人脸识别的潜在用途和滥用的博客文章中,微软总裁 Bradford L. Smith 将该技术与受到全面监管的药品和汽车等产品进行了比较,并敦促美国国会展开研究并监督人脸识别技术的使用。
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。
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