明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费满200元，可领取100Q币，多买多送。百万Q币，送完为止。...双11来WeTest，享受被百万Q币围绕的喜悦！来一次跟腾讯专家的约惠！ 了解活动更多信息，请扫描下方二维码 ? ?
人脸识别与智能安保 面对海量的视频及图像信息，发现犯罪嫌疑人的线索，对警方来说一直是最迫切的需求。得益于人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面的天然优势，智慧安保人像识别应运而生。 ?...还有的，通过采用摄像机或摄像头，采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关处理技术，通常包括： 人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸；如果存在人脸，...关键点定位：确定人脸中眼角、鼻尖和嘴角等关键点所在的位置，为人脸的对齐和归一化做准备。 人脸归一化：根据关键点的位置，采用相似变换，将人脸对齐到标准脸关键点，并裁剪成统一大小。...特征提取：利用海量数据，训练卷积神经网络；将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。 特征比对：主要是利用Metric Learning等技术，进一步提升识别准确率。...人像态视识别与智能安保的发展趋势 人像态视识别，是构建深度人像识别的一个新概念，也是未来智能安保的发展趋势。安防的重点是人，特别需要关注和获取重点人群的全面信息。
然而从去年到现在，人脸识别技术和市场正在面临一场“考验”。 ? 隐私问题爆发，多个城市开始“拒绝”人脸识别 这一次考验的起源是谷歌与美国军方的一次合作。...这之后，随着亚马逊、微软等相继被曝出与政府之间也存在着“人脸识别”技术相关的项目合作，包括将人脸识别用于视频监控和警察佩戴的相机镜头等等，“人脸识别”技术一时间被推上了舆论的风口浪尖。...近年来，因为研发需要以及人脸识别应用的逐渐普及，包括政府机构、银行、小区物业、人脸识别研发公司都需要用到数据库。...这类服务是将人脸识别应用放在了明处，而人们更为担心那些不知不觉中发生的人脸识别应用。 ? · 我的人脸数据被用在了哪里？...以微软为例，当美国关于“人脸识别”的舆论愈继续发酵的时候，这家公司悄然删除了它们于2016年发布的人脸识别数据库MS-Celeb-1M，这是全球最大的“公开”人脸识别数据库，其中涉及百万名人的千万张照片
这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。...iPhone X 最值得关注的一点便是通过人脸识别进行解锁，这在苹果发布会之前就已经传得沸沸扬扬的功能终于得到了确认。 苹果人脸识别解锁9大特征 ?...根据苹果在发布会现场的介绍，苹果的人脸识别解锁Face ID包含了9大特点： 人脸验证 （Face authentication） TrueDepth 摄像头 验证简便 专门的神经网络 自然和安全 用户隐私...详细来看，在安全上，苹果自称，他们人脸识别的错误率是百万分之一。另外，数据的处理都是在设备上进行的，解锁是会通过识别用户的注意力来进行判断。 ?...这是一个双核的“A11生物神经网络引擎”（A11 bionic neural engine）芯片，每秒运算次数最高可达6000亿次。
配备了后置双摄像头，而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！...网友：我刚买的R11s跟我闹着玩么？我刚换的r11s那么快就有新的了？手机不咋滴，卖的倒是挺贵，你是想说让我和她们用一样的手机吗？你看她们粉丝买账吗？
排除连iPhone 8和iPhone X都不区分的“恶意差评”，我们来看看iPhone X最被差评的地方在哪里：全面屏、无线充电、面部识别、双摄像头光学防抖在安卓阵营都已有先行玩家，iPhone X不过是跟随...因为唱衰苹果的分析师没有站在用户角度思考问题，消费者买的不是创新，买的是体验，双摄像头不是苹果先做的，但做得更好。 同样，iPhone X的体验提升是十分显著的。...如果说双摄像头、无线充电、OLED屏幕、A11处理器是优化还符合事实，但去掉HOME键和全新功能Face-ID，却着实算属于苹果的创新。...许多人看到它用了夏普、小米和三星已采纳的全面屏，却没留意到它干掉了HOME键，HOME键由iPhone引入手机行业再自己干掉，这个变化非常大；许多人认为FACE-ID是步虹膜识别或者人脸识别的后尘，然而却忽略了...在楼市和股市有所斩获的人，如果已是iPhone用户，换机概率很大，买iPhone X送礼的几率也更大，且别忘了，iPhone X正式开卖的11月，是中国的黄金购物季，iPhone历年是明星产品，今年iPhone
两个人脸识别的同行，互买对方百度关键词，也只有这两家互买对方关键词……?? ? （说明：上图是3月6日上午的最新战况，云从压住了Face++，这个动态推广随时会变） 是他们先动手的，云从科技说。...云从科技表示之所以买百度推广，是因为Face++先买了云从的关键词，但实际上这件事重要性不是很高。 原因就在于，目前包括人脸识别在内的人工智能企业，业务仍以2B为主。...学生打球可以不带钱包和手机，刷脸就能买饮料。 但场景，还是一个核心的问题。 “人工智能还不是通用技术”，周曦继续解释：“比如说我们提供一个人脸识别技术，所有的行业，你拿我这个去就通杀了。...△ 云从CEO周曦 下一个场景在哪里？云从的目标是安防。 这毫无意外，无论是银行还是安防，都是人脸识别公司争夺的核心领域。“目前我们已经是银行业的人脸识别的第一大品牌了。...所以从人脸的角度来说，肯定是要有各种办法来解决这些非常复杂常用的识别问题，这个是目前很大的一个研究方向，当然再往下就是说我们是从人脸往它相关的知识做全面的拓展。 光是识别他一张脸肯定还不够是吧？
在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。...然后调用腾讯的人脸比对接口，把上面保存的身份证照片和用户自拍的照片进行人脸比对，如果相似度得分大于80分，就可以认定是同一个人。...腾讯每月给人脸比对提供了10000次的免费调用，一般小产品每天小于300人核验基本就够用了。腾讯人脸比对的能力比较强，身份证照片的人脸部分虽然很小，但是我多次测试，这里的准确度都非常高。...慧眼核身：https://cloud.tencent.com/product/faceid/developer 终极核身方案的好处是：1、提供微信H5、小程序、SDK、API多种接入模式；2、集成了身份证识别服务...image.png 据说，双11上诉产品还都有折扣活动，有需求的别错过机会了~~ 活动传送门：https://cloud.tencent.com/act/double11/industry
我把眼睛挖掉了，装了两个摄像头，用于人脸识别，目前采用了【Eyekey】可以获取基本的人脸数据：年龄，性别，眼睛是否睁开，嘴巴是否张开等… ?...【环太平洋电影中的机器人】 好的，继续改造，由于经费有限（都是自费啊，没钱就刷着信用卡买材料），我把原来的配件都拆了，开始进行机器人仿生设计。...【上图为机器人的操作系统】 功能参数： 一、支持语音识别、语音对话、人脸识别，自定义语言类型为基本功能 二、支持远程控制，不限距离，毫秒级响应速率 三、支持远程人体动作同步，可让机器人模仿你的动作进行运动...通过百度语音识别后，再将识别的内容，发送到“图灵语义系统”去，这样就可以获得机器人的“回答”了，接着只需要用科大讯飞，进行文字转语音的操作即可。 ? 关于人脸识别系统：只要对着机器人说：我多少岁啦？...在公司做了项目的路演，结果失败了，原因是不知道产品的价值点在哪里，也就是说，不知道，开发出来的价值是什么？他怎么卖？他的用途是什么呢?哎，心好累，或许是我的介绍有问题吧。。。
人脸识别+安防前景广阔 据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。...生物识别2015-2020年增长态势 据相关预测，自2015年至2020年，人脸识别市场规模增速为166.6%，而国内人脸识别市场规模将达到1000亿元。...相比较于我国人口及城市规模的占比，虽然人脸识别市场的这个数值占比略微偏低，但随着我国人脸识别技术的越发先进，我国人脸识别市场将迎来爆发。...那么，在消费者市场上，人脸识别+安防的难以扩展的原因又在哪里？ 首先，良莠不齐的产品导致的病态市场。...据人脸识别企业创合未来科技股份有限公司的联合创始人陈俊逸表示，对于一个新产品，有很多用户会习惯性地购买价格低廉的产品，哪怕体验效果差，他们也难以丢弃刚买的东西，转而投向专业的怀抱，这是导致市场产品良莠不齐的原因之一
值得买否？自己看着办。 华为Mate 20系列 屏幕 不用怀疑，新机仍有“美人尖”和“刘海”。 ?...前置方面，Mate 20 Pro搭载2400万AI智能美颜前置摄像头，支持3D人脸识别解锁。 ? 续航和快充 和所有手机一样，电池续航能力及充电速度都备受关注。...因此，搭载了980的Mate 20系列CPU性能提升达75%，能效提升达58%；GPU性能提升达46%，能效提升达178%；双NPU让图像识别速度提升了两倍，大幅提升了手机支持的AI场景数。 ?...而更为遗憾的是，Mate 20 X不具备前置指纹和3D人脸识别功能。 华为Mate 20 RS保时捷 保时捷版最大的亮点，就是贵，这个我们后面再说。...Mate 20RS保时捷版本8+256GB售价为1695欧元（约合人民币13560元），8+512GB 2095欧元（约合人民币16760元），11月16日开售。
所以，这两种都能够实现双摄变焦，广角+长焦是通过双摄切换，黑白+彩色是通过像素合成的方法实现。 利用双摄方案，除了背景虚化之外，也可以实现3D扫描、辅助对焦、动作识别等应用。...让人们想怎么拍就怎么拍，不用再去调整参数、也不用买厚厚的书本来学习摄影的专业知识。高度的智能化，让你对准拍照对象按下快门就能拍出好看的照片，也让手机为摄影器材带来了一场革命性的改变。...AI应用于手机拍照时，手机能够自动识别照片的情景，比如蓝天、日出、日落、舞台，花朵、夜景、猫、人等。...根据此前媒体的报道可知，美图手机的厦门实验室提供人脸技术、美颜技术、3D技术和效能优化等，深圳则负责智能硬件相关的影像算法。本次小米与美图手机的联姻中，涉及最重要的部分也就是相机的算法授权。...据悉，美图手机的MTFaces，包含人脸检测、人脸关键点检测和人脸属性分析等，以此了解用户的年龄、性别，然后为后续的美颜、上妆提供支持。
这项技术以前都是2D图像信息，而我们创造性加入了3D深度信息，来辅助人体姿态识别。深度图像同时还可以用来测距。那这个深度图像从哪里来呢？...这就要和硬件相结合，像现在很多教育平板都加入了双摄，前置结构光，前置TOF。 3.2 量化检测 课堂专注度、课堂接受度是家长非常关注的。课堂专注度表示学生是否认真在听，课堂接受度表示学生是否听懂。...我们加入了大量疑惑的数据，通过结合人脸识别技术和人脸关键点技术辅助检测，可以比较精准的判断出疑惑的表情。...只有买的是真正的旗舰手机，才会有光学防抖。所以我们提出了纯软的光学防抖方案，一次性解决上图所示各种拍照模糊问题，比如失焦，曝光拖影，抖动，噪点，暗光等。...5 总结 我们一整套的在线教育解决方案是金字塔架构，底层是AI底层技术，包括人脸识别、表情识别、手势识别、姿态识别等技术；中层是基于各个场景的解决方案；最上层就是跨平台的SDK和业务端的应用。
其已经开源，链接为：synonyms 如： import synonyms print("人脸: %s" % (synonyms.nearby("人脸"))) print("识别: %s" % (synonyms.nearby...("识别"))) 3.领域情感词典的构建 构建特定领域的情感词典需要利用PMI互信息计算与左右熵来发现所需要的新词。...为两个词一起出现的概率 p(x)为词x出现的概率 p(y)为词y出现的概率 ---- 具体例子：4G， 上网卡，4G上网卡;如果4G的词频是2,上网卡的词频是10,4G上网卡的词频是1，那么记单单词的总数有N个，双单词的总数有...我们这里的左右熵定义为(以左熵为例): 这里我们还是举一个具体的例子来理解它 假设4G上网卡左右有这么几种搭配 [买4G上网卡, 有4G上网卡，有4G上网卡， 丢4G上网卡] 那么4G上网卡的左熵为...这里A = [买, 有, 丢] 后面就是具体的实现了，这里的难点就在如何获得这些概率值，就博主看到的用法有：利用搜索引擎获取词汇共现率即p(x,y)、利用语料库获取各个词出现概率 最后我们只需要将这三步获得的情感词典进行整合就可以了
iPhone X的“留海”里集成了好多传感器，有三万个点识别面部，然后由神经网络进行建模。改变发型、戴帽子、留胡子、光线不同等都不影响识别。 为此，苹果也打造了A11 Bionic神经引擎。...iPhone X背后是一个1200万像素的双摄像头，具备双光学防抖。和iPhone8一样，iPhone X也支持AR、无线充电等新特性，使用的也是A11 Bionic芯片。...在苹果发布会前，小米也推出了人脸识别解锁方面的方案，不过虽然都是“人脸识别”，但具体技术方案，以及背后的难度都有所不同。...此次苹果推出的Face ID，采用的是结构光双摄方案，如发布会所示，这是3D人脸识别的应用，这也是目前安全性最高的人脸识别方案。而小米Note更多还是2D人脸解锁的方案。...还有一位iPhone用户表达了最强烈的担心：手机相册认为我是16个不同的人~ 其实这些情况不必太过担心，已经有类似的测试证明人脸识别还是比较靠谱。
至于位置信息、人脸信息，更是拿捏的妥妥的。...而大部分普通企业的现状是： 1、用户表单填写率低，连个身份证都收集不上来，更不要说人脸识别信息 2、用户消费次数少、消费种类少，消费频次低，消费最多的还是引流产品 3、用户活跃行为少，除了少数忠实粉丝外...识别出金主爸爸，是后续所有分析的起点。 注意：识别高消费，不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法，观察用户从注册开始的消费分布。...1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考：如何提升用户价值。...常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。
同样，人脸识别的Face ID解锁方式取代了Touch ID。...运用了神经网络技术，借助A11芯片的生物引擎，再加上TrueDepth摄像头系统，每秒能够执行6000亿次运算，能够进行实时投射3万个不可见的IR点阵，让脸部识别非常快速。...另外在比较关键的人脸活体检测上，苹果表示可以识别出图片和真人的区别，如果你的眼睛是闭着或者没有正对着屏幕看，也是无法解锁的。...iPhone X也是后置1200万双摄，f1.8和 f2.4光圈，四颗LED的TrueTone闪光灯以及双光学防抖。...此前，Face++创始人印奇也提到，人脸识别正在从工业级走向消费级，技术包括人脸检测和人脸活体两大块考验。
综合上面两个大的优化方向的提升，我们在保持低精度损耗的前提下终于得到了令人满意的人脸识别性能，基于i.MX RT的人脸识别从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒，嗯——总算没让老板买GPU服务器的钱白花...OASIS算法库包含了人脸检测、防欺诈算法、人脸姿态调整，以及人脸识别。...举个栗子，当人脸在快速运动过程中被检测到，但图像比较模糊或人脸姿态很偏，通过OASIS特殊的算法就能及时丢弃，重新捕捉更好的人脸帧，防止低质量的帧输入人脸识别模型最后影响到识别精度和结果，浪费运算时间。...，只有恩智浦的MCU才能正常工作，想要破解是非常困难的，因为你不知道哪里出错返回了，反正结果不对就是了，暗暗地鄙视一下自己。...在顺利通过SoC鉴权后，进入人脸识别的主要算法流程。
每年双11是电商零售行业的盛事，也是物流快递业的大考。在我印象中，过去每年双11过后，都会伴随着物流爆仓、快递小哥累到不行的新闻。...每年双11我都会参与剁手，前几年来自外省的包裹要等一周甚至两周才收到，但今年双11我买的东西尽管到货没有平日快，却也在两三天内陆陆续续到达了。...翻了下朋友圈，发现关于包裹延迟到达的吐槽也比往年少了许多，双11物流这个老大难问题似乎已经得到顺利解决。 快递终于不再是双11的瓶颈 今年双11快递行业比往年“好过”，有些出人意料。...可以说，今天中国快递行业的服务能力已是九年前不可同日而语，快递运力、速度、效率和成本都做到了全球领先，什么都可以送、哪里都可以去，成为中国经济发展中与互联网、电商并列的一道奇迹，能够支持交易额大幅攀升的双...电子面单等技术实现了物流各个环节的数据收集，为智能物流打下基础，物流快递行业已在利用电子化获取的大数据进行智能调度，比如顺丰利用机器学习等技术来预测快件量，预测粒度可细化到每一个派送网点，进而进行更合理高效的资源配置；再比如顺丰利用图像识别技术来识别面单
回顾——人脸识别的“浅”时代 在介绍深度学习技术在人脸识别中的应用之前，我们先看看深度学习技术兴起前的“浅”时代人脸识别技术。...哪里是眼睛鼻子嘴，学界称之为人脸特征点定位？最后才是提取前面说到的具有判别性的特征进行身份的识别，即狭义上的人脸识别。 ?...图11：深度神经网络局部结构分类 目前最为流行的深度神经网络结构大致可以归为三类：1.直线型（如AlexNet，VGGNet）；2.局部双分支型（ResNet）；3.局部多分支型（GoogleNet）。...在建立祖母模型家族的初期，我们选择了模型能力相对较强设计又相对简单的局部双分支型网络ResNet来构建优图人脸识别的祖母模型族。...图12：优图人脸识别祖母模型 在基于局部双分支模型族建立完成后，我们也开始尝试使用更复杂的局部多分支组件来进一步提高模型效率，丰富我们的祖母模型族。
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