随着软件算法和物理终端的进步，人脸识别现在越来越被广泛运用到生活的方方面面，已经成为了重要的身份验证手段，但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题。
美颜、美型、滤镜等功能已经是拍照类APP的标配，直播系统开发中也更是离不开这些功能。拍照拍视频或者开启直播时，总希望能够加一些萌萌的兔耳朵，或者一些更复杂的3D人脸面具等特效。但是由于这类技术涉及人脸追踪，以及图形渲染等技术，想要自己从零开始研发，调试会消耗大量的时间和成本，而所有成解决方案的服务一定都是成本最低的，那么拍摄类、视频社交类APP都会使用第三方SDK来实现这些功能。通过加入美颜SDK让直播源码作为直播行业生命力具体的展示。我们来看一下加入美颜SDK后，直播源码作为一块基石，是怎样得到广大用户的喜爱的？
本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例，并附实现步骤和源码。
通用的6个步骤 //必须要有图片Url或Base64 if (!reqJson['Url'] && !reqJson['Image']) { //参数校验 const errCode = this.validate(reqJson); //查询计费接口 const retCode = await this.checkChargeStatus(reqJson); //组织引擎参数(此处为空) //如果有带url，调用下载代理，获取图片（下载两个待比较的图片） body_.image1 = imgBase64
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如今，人脸识别已经进入我们生活中的方方面面：拿起手机扫脸付账、完成考勤、入住酒店等，极大地便利了我们的生活。
最新消息，针对3D人脸面具攻破刷脸支付，支付宝和微信均已给出回应：遭遇盗刷，全额赔付。
最近我们发现了一些非常有趣的开源机器学习库并把它们列成了一个清单，今天就一起来分享以下吧。
人脸数：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为：24025
这篇文章中，我们将介绍FamilyGan，用于查看未来子女得样子。这是在DataHack 2019期间所做的一个竞赛项目，并赢得了Lightricks奖项。
在一些业务需要中，需要识别场景中的用户是否为"真人"，因此需要活体检测技术，这篇文章将针对当前行业中的活体检测技术进行总结。
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。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
大家好，我是shadow，我长期关注技术与设计的跨领域融合。比如今天这篇文章，就是#设计黑客#的最佳实践，作者融合（mix）软硬件、人机交互的知识，探索拟人摄像头这一命题，为我们演示了proof-of-concept，验证了技术的可行性，展示了技术的创意……也许这就是创造的乐趣。
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
看人先看脸，不同的人脸往往会给我们留下不同的印象，像蒙娜丽莎圆润的脸颊会让人感受到母性的光辉，而蝙蝠侠面具下坚毅的下巴则透露着浓烈的男子气息。
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？
机器之心原创 作者：高静宜 腾讯优图实验室成功研发光线活体技术，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。 极光守卫 Aurora Guard，这个名字听起来好似是某部好莱坞大片中惩恶扬善的超级英雄，或是科幻小说里拯救地球的未来战士。他一出场就自带舞台效果，眼里有星辰大海，身后有万丈光芒，铜墙铁骨坐镇一方，一身孤勇足以抵御八方来袭。 不过事实上，这个酷炫名字的背后并非一个有血有肉的「守护者」，而是腾讯优图实验室研发的一项新技术——光线活体，
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
一图胜千言，仅一张图片就包含大量信息，难以用几个词来描述，更何况是短视频这种富媒体形态。面对短视频内容理解的难题，字节跳动作为一家拥有海量短视频素材和上亿级用户行为数据的公司，通过视频内容特征和用户行为数据，可以有充足的数据来预测用户对短视频的喜好。
Teaser 本文作者均来自 Pinscreen，即杀马特🧑🏻🎤教授黎颢创办的专注于真实感虚拟角色生成的人工智能公司。文章提出了一种从任意人脸图片，生成 normalized avatar (即中性表情、标准光照下的3D人脸虚拟化身)。 论文：arxiv.org/abs/2106.11423 Method 文章的流程如下图所示，主要包含两个阶段： Inference Stage：输入一张人脸图片，首先使用预训练的人脸识别网络 FaceNet 提取人脸面部特征，然后该面部特征通过 Identity Re
计算机能否学会类比？我的答案是能，不但能，而且有人已经展示了相关效果： Sampling Generative Networks: Notes on a Few Effective Techniques 今天看的这篇论文题目如上，生成模型能学习到相关语义特征，且这种语义特征可以进行计算和推理。 下面进行论文解读： 生成模型是一种流行的方法来无监督机器学习。生成的神经网络模型进行培训，以产生类似的训练集的数据样本。由于模型参数的数量是显着小于训练数据，模型被迫发现有效的数据表示。这些模型是从一组在高维空间中的
MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。
作者 | 鸽子 就在今日凌晨，苹果发布了逆天黑科技iPhone X，其中群众们讨论得最多的，无外乎这里面是用的Face ID，也就是说，刷脸解锁。 这几天，朋友圈里，手机+刷脸这个热点泛滥成灾。 就在周一小米发布Note3刷脸手机的当天，AI科技大本营就撰文，提到刷脸手机容易被破解的四种方式，并且随着刷脸技术越来越普及，想拥有自己的隐私已经不太可能了。 今天，趁着这个热点，营长再次从技术层面，来透彻地解析一下有关手机刷脸这件事。 文中有来自业内人士的访谈，有来自苹果发布会的消息，也有相关的国外译文。
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 多么“平平无奇”的一个换脸视频： DeepFakes等一众换脸神器对此纷纷表示：就这？ 但要是从网上的电影场景中，随意抓一把人物图像丢进去呢？ 如果要换的这张脸正好在死亡角度，还做了个特别夸张的表情（或者干脆就是个表情包）呢？ 水就有点深了哈。 这时，由上交大和腾讯一起搞出来的换脸框架SimSwap表示：让我来，我把握得住！ 任意人脸都能换 一直身居换脸界C位的DeepFakes是怎么换脸的呢？ 对于同一人脸的大量图片进行分析并提取特征，
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本文介绍的是CVPR2020 oral论文《Deep Spatial Gradient and Temporal Depth Learning for Face Anti-spoofing》，作者来自明略科技。
LiveVideoStack：蔡锐涛你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？
公司最近要搭建一个小程序打卡签到功能需要使用人脸识别进行打卡那么经过调研选择了腾讯云神图人脸识别系统来进行整合业务,刚刚好给大家分享一下本篇文章即可复制到工程当中直接使用哦~
简单来讲，给定音频或视频后，可以让任意一个人的面部特征与输入信息保持一致。比如在下面的 Demo 视频中，通过输入一段音频，让其他五位个人都能说出这段话。如何利用这个技术？以后大家恶搞，就不只是给奥巴马、特朗普嫁接一段声音了。你可以让高晓松“燃烧我的卡路里”，也可以让好运锦鲤杨超越每天为你讲“晓说”。要油要甜，全看你的选择~（我要吴彦祖，胡歌，新恒结衣，神仙姐姐每天给我讲段子~）
美颜技术是祖国人民的刚需，当前的美颜技术已经从早期的美白，瘦脸隆鼻等技术发展到了更加复杂的应用，比如妆造迁移，就是将目标人脸面部完整的妆容迁移到自己的人脸图像，本节我们完成这样的一个任务。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
AI科技评论按：如果没有2005年的爆红，这些数以万计的陌生人或许就不会站在雨里，为台上的偶像李宇春“打 call”，而李宇春也不会在走红12年后，为台下的这些人创作一首给他们的歌——《今天雨，可是我们在一起》。 2005年，除了李宇春夺冠，其实还发生了两件事在被庆祝着：一件是英特尔正在庆祝自己入华20周年，还专门成立了一支投资基金，规划了一系列投资计划；另一件是中国计算机界正在筹备人工智能诞生50周年的纪念活动，彼时的人工智能还坐在冷板凳上。 12年后，这几条线有了一个交点：李宇春为自己的粉丝写了一首歌，
本文为零基础实现人脸识别的教程，读者不需要人工智能学习背景，不需要机器学习相关基础，只要能读懂简单的Pyhton代码，便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别（两个文件，加注释共96行）。
苹果一改传统，以新闻稿和网络商店更新的方式推出了春季新品。此次新品发布的方式虽为低调，但新品质量可一点都不含糊，大红色的iPhone7/plus、采用视网膜显示屏的9.7英寸的iPad，难道你就不心动
Pokémon Go一出，新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对AR游戏进行了预研，本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用，简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
本文为大家带来的演讲主题是“面由心生，由脸观心”，将主要分享如何快速实时且精准检测并识别面部情绪。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位胖友，你听说过“镜头恐惧”吗？ 包括但不限于，总是尽力躲避镜头，即使拍照也往往表情尴尬，笑不出来。 那感觉，就是人家拍照是回眸一笑百媚生： 我一上相就是“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”灵魂三连。 现在各种算法技术这么发达，就不能我往镜头前一站，相机自动帮我微笑到位吗？？？ 真别说，本老镜头恐惧症患者仔细查了查，发现这事儿还挺靠谱。 比如前面这张阮玲玉露齿而笑的照片，原片其实长这样： 嘴角这么一扬，老照片里的清冷美女，是不是就多了一些鲜活
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。
“人皮面具”是很多武侠小说中高手们行走江湖的独门秘技，通常我们只能在各类影视作品中看到这些“以假乱真”的故事情节。 比如《权利的游戏》里面令人毛骨悚然的人皮面具库： 图片来源自网络，版权归于原作者
只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。
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。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 只因报道了大厂的负面新闻，就遭到恐吓、威胁、秘密监视。 装着活蟑螂、血腥猪脸面具、葬礼花圈的恐怖包裹不断寄到家里，邮箱、Twitter不断收到死亡威胁。 甚至还被假借名义向邻居发送色情信息。 一对普通的夫妇在种种恐吓之下，一度不敢走出家门。 而做下这一切恶行的幕后黑手，竟然是一家老牌互联网公司的几位前员工。 93页起诉书痛斥恐吓 为什么一个大厂的前高管，要向一对普通夫妻“下狠手”呢？ 这还要从当事人之一Philip Cooke曾经任职的公司eBa
An original face anti-spoofing approach using partial convolutional neural network
和传统的方法结构类似，只是使用了VGG进行特征提取，通过CNN网络端到端学习anti-spoofing的表示空间
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