人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
Tech 导读 本文旨在站在测试开发工程师的角度将功能安全测试归入日常测试中，简单剖析了功能安全测试与功能测试的异同点以及SDL中各环节的职责所在，同时分析了针对不同的安全场景如何进行功能安全测试用例的设计。通过本文，读者可以对SDL有一个简单明了的理解，针对SDL中各个环节，产研测的职责和关注点是什么都能有一个明确的概念。通过阅读本文，可以重点关注如何结合实际功能安全点设计符合需求的功能安全测试用例。 00前言 测试开发工程师一直想将安全测试真正融入测试工作中，在测试工作
2022年5月12日，财通证券股份有限公司发布《AI技术中台项目》公开招标公告。 规模：围绕互联网开户业务建设AI技术中台。AI数据中台提供人脸、OCR、活体等底层功能。 中标候选人公示 2022年6月21日发布中标候选人公示，百度 87.6 万元中标。 第1名：北京百度网讯科技有限公司 投标报价:87.6万元 第2名：腾讯云计算(北京)有限责任公司 投标报价:94.9万元 第3名：北京火山引擎科技有限公司 投标报价:87.9万元
AI 苹果 2016《财富》美国500强榜单公布 苹果跃居第三 《财富》杂志周一公布了2016年美国企业500强榜单。尽管苹果近期遭受挫折，但是排名从第五位跃居至第三位。 《财富》根据美国企业的总营
近几年来，人脸识别给我们生活带来众多便利：手机开机刷脸，坐火车刷脸进站，购物刷脸支付……然而有人正一声不吭偷走你的“脸”。
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
2022年2月9日，重庆市司法局发布《“数字法治、智慧司法”信息化体系建设项目》公开招标公告，预算 48,313,000.00 元。 服务范围：按照司法部统一部署和标准规范要求，结合重庆市司法局当前信息化建设现状、工作规划、业务需求，编制目录体系、服务体系、共享体系等标准规范，建设基础库（GIS地理信息库、人力资源库、司法档案基础库等）、专题数据库（立法态势分析库、执法监督态势库、刑事执行态势库等），建设司法数据资源管理（含数据采集、数据资源共享、数据集散存储、数据管理等系统）、司法共享服务（含服务管理、应
Tokenlon是基于以太坊的去中心化交易所，实现了0x协议，提供链下订单簿，链上结算的功能；报价模型采用传统的柜台报价模式(RFQ/RFS)。
2022年1月7日，青岛市公安局即墨分局发布《即墨区智慧“天网”项目》公开招标公告，预算 178406100.00 元。 采购需求：即墨区智慧“天网”项目，服务内容为：本项目以“53336”总体布局为引领，以提升全区感知前端智能化解析应用能力水平为目标，统筹构建云、边、端融合的解析计算和调度应用，在实现人脸、车辆全量实时解析的基础上，全面推进以视频监控为主的感知前端智能解析。同时，整合社区前端基础数据，应用云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术，建立智慧社区物联感知与创新应用体系，打造“基层警务、社区安防
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
区块链被称为是信任的机器。区块链最大的核心创新在于去中心化的解决了信任问题，我们不需要再去信任和依靠第三方机构的情况下进行价值转移。其中，智能合约起到了重要的作用。它是一套数字形式定义的合约，帮助合约参与方执行完成任务的协议，节省了时间和繁琐的步骤。
编者按：【双周动态】是【融智未来】推出的产业动态及投融资事件回顾栏目，主要盘点两周内产业大事件和创新企业投融资动态。 01 产业动态 运 营 商 新 闻 中国电信董事长柯瑞文：数字基础设施连接无限未来 在2月28日召开的“2022世界移动大会”开幕式上，中国电信董事长柯瑞文发布主旨演讲“数字基础设施连接无限未来”的，分享了中国电信的思考和实践。柯瑞文表示，在全球性的数字化浪潮推动下，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，已经成为全社会的共同需求
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
您是否遇到过类似问题？ 线下办事机构停止接待，白跑一趟 无法面对面交流，教学工作难以开展 事故现场需保险鉴定，人员到场困难 企点视频客服 将线下面对面场景搬到线上 远程业务办理、产品报障、社媒直播 视频面签、专家问诊、线上教育等…… 多个应用场景全面覆盖 仅需一个链接即可一键直达！ 零距离个性化沟通 尊享服务一触即达 ● 多渠道接待多形式沟通 视频客服支持PC端、移动端，通过网页H5、小程序、微信公众号等多个渠道接待，无需下载APP，一个链接即可触达客群，实现多渠道引流。 视频通话的同时，
上次的那篇文章《一名代码审计新手的实战经历与感悟》得到了不少读者的支持，也得到了FreeBuf这个平台的肯定，这给了我这个菜的不能再菜的小菜鸟很大的信心。但是，不足之处还是很多，比如文章中出现的技术写得不够深入等等（这毕竟和个人实力挂钩的）因此，我决定尽我所能，尽量的写深入一点，每次写文章都深入一点，总有一天会深到很深的点。
不久之前，CZ 转发的一则社交媒体报道引发了网友的热烈讨论。根据 CoinDesk 的报道，Binance 在贯彻 KYC（Know Your Customer）之后损失了 90% 的用户，同时也让 Binance 减少了数十亿美元的收入。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
《我猜，你还不知道数据标注公司在做什么吧？》中我们提到的资源，也就是数据标注公司要面对的甲方：AI公司、AI企业、AI研究所。那么问题来了，人工智能公司、人工智能企业、人工智能研究所多种多样，作为一个数据标注公司应该如何定义自己的服务方向呢？
原文链接：腾讯云存储网关提供混合云存储服务，实现数据分层存储！ - 腾讯云开发者社区-腾讯云
本文适合想在抖音上投 KOL 投出效果的营销人员和成长中的 MCN 机构看一看，阅读全文只需要 5 分钟，但可以节约你最少 1 个月的宝贵时间。
这是一期应用类论文分享，将区块链智能合约技术融入到空调负荷用电权分配，实现自动化运行，本文将智能合约分为4个阶段：提交、削减、交易、校核。
疫情当下，同时也是春节假期，安防企业战队「逆流而上」，在政府的协同下，AI 测温项目有效规模化：快速完成算法研发，解决供应链问题，实现落地验证……一场场紧急驰援的 AI 战疫故事陆续上演。
2022年6月23日，中移动信息技术有限公司发布《2022-2023年分布式OLTP数据库及工具框架采购项目》招标公告。 招标内容：本项目采购内容为分布式OLTP数据库及工具，预估采购规模1600套，预估不含税采购金额为1.84亿元，预估含税采购金额为2.0792亿元。 本项目划分标包，具体标包划分如下： 投标人可以参与多个标包投标，但仅能中标一个标包。投标人参与多个标包投标的，应说明选择中标标包的优先级顺序，且参与多个标包的相同产品报价应保持一致。 各标包按综合排名进行标后验证性测试，测试未通过，不具
因为懒得走路，于是发明了汽车、火车和飞机；因为懒得爬楼梯，于是为大楼加上了电梯；因为懒于应付琐碎的家务，于是创造了洗衣机、扫地机器人、和洗碗机；因为懒得出门购物、吃饭，于是外卖、网购、送货上门等服务诞生了......
用途 无需质检的采购 优点 可使用采购信息记录、货源清单、合同等已有数据创建采购订单，从而提高采购处理效率。 可将报价请求（RFQ）自动分配到采购订单 处理流程中涉及的公司角色： 采购经理 采购员 仓库文员 应付会计 包含的关键处理流程： 显示并分配采购申请 将分配的申请转换为采购订单/手动创建采购订单 更改采购订单 审批采购订单 打印采购订单 收货 按行项目收到发票 付款 无QM采购 采购员可以通过比较报价，相关的供应商评估，选择一个最好的供货源。 采购申请可以通过物料需求计划 (MRP) 流
最近大家都在谈论两个新的 L1（Aptos 与 Sui），不聊聊好像跟不上时代，要了解他们就需要了解什么是 Move，弄清楚共识机制，并了解他们的价值主张。
经常会遇到一些朋友微信发我个信息说：“我想做个xx类型的app，大概需要多少钱？”
去中心化应用不一定需要构建在以太坊[2]或者某一条公链上。当我们在谈论 DEX 的时候，几乎都是指 Uniswap[3] 这样的运行在以太坊上的智能合约程序。本文会探讨一种新的 DEX 构建模式，它具备 Uniswap 的自动做市的特性，具备区块链一样的安全特性，但是没有 MEV，并且拥有几乎无限的性能拓展能力。
文章还没有写完，接下来笔者要出差一段时间，回来在继续完成该文。 目录 1. 架构纵览 1.1.1. 网站前端 1.1.2. 网站后台 1.1. 网站部分 1.2. 交易服务器部分 2. 应用层防火墙 3. 集群实现 4. Data feed 报价系统的设计 5. 核心交易系统的设计 5.1. 协议部分 5.2. 订单处理 6. 管理员控制台的设计 6.1. Adminstrator 6.2. Manager 7. 总结 1. 架构纵览 1.1. 网站部分 1.1.1. 网站前端 待续... 1.1.2. 网
https://github.com/xin-lai/Magicodes.ExporterAndImporter
一登人脸检索 功能上线，开发者可以在 SuperID-SDK 中，调取人脸检索模块进行功能定制，此功能优势在于在线下场景中，可作为用户身份验证的功能，用户无需输入任何信息，应用端不需要获取到用户的任何
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。
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
Magicodes.ExporterAndImporter为心莱团队封装的导入导出通用库，并且仍在跟随项目不断地打磨。
随着大数据时代的到来，个人信息安全问题日益严峻，基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而，目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像，随着大数据概念的深入，图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中，基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对，来进行身份验证。然而，当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时，这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之，恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即，照片攻击)，这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是，人脸活体检测技术应运而生。
以前人脸识别在很多人的印象中，仅存在于虚拟的科幻电影中。但如今随着技术的快速发展，人脸识别技术已走进每家每户，平时进小区、过安检、用一下手机……都免不了需要“刷”脸。人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利，但与此同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
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~
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来，人脸识别是一个验证身份的过程，所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸，途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸，光靠一个二维的模式识别，或者人脸特征点的对齐都是远远不够的，存在一定的局限性。
在构建使用深度学习的人脸识别模型时，需要构建一个训练集Train Set、画廊集Gallery Set和探针集Probe Set来评估模型的性能。
注：本文选自人脸图像资深工程师言有三出版的新书《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》（机械工业出版社出版）的6.2节，略有改动。经授权刊登于此。
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