11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
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
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
现在我建议大家要有自己的域名、云服务器方便开发调试，也方便交付。那现在，还要求大家要有自己的公司，这样就可以了做支付方面的工作了，还有签合同有些也要求有公司。
半年前的保险圈，忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶，8月19日，百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示，互联网金融没有“寒冬”，互金将进入人工智能阶段！ 很显然，对于金融机构来说，与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站，各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
内容提要：行人重识别技术，广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中，近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
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。
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今，除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外，中文互联网内热度最高的产品，非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
国庆将至 大街小巷已是国旗高挂 壮丽72年 都洋溢着喜悦和热情 心中更是有千言万语在回响，在激荡 五千年岁月长河，已是过往 九百六十万平方公里，续写辉煌 如果给你一次表白的机会 你会对祖国母亲说些什么？ 值此国庆佳节 腾讯云AI将借助人脸融合技术 以#我为祖国比个心#的 全新打开方式表白祖国 识别下方小程序码即可参与表白祖国活动 文末还有三重福利哦！ ↓↓↓↓↓ 古人爱国咏诗，今日爱国比心 基于AI人脸融合技术 根据男女性别 为大家提供了十几类模板融合选择 下面Pick几张小伙伴们的表
图书馆引入人脸识别系统的应用，推动传统图书管理模式更新，助力场景管理升级，带来科技的阅读体验。那么，在学校图书馆场景，人脸识别测温一体机可实现的应用，了解多少呢？
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
我们在用图片搜索图片，或者语音搜索语音的时候，在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段，而是通过DL等算法提取出来的“特征”，一般是256/512个float数组，可以用数学中的向量来表示。
量子位作为合作媒体参与的节目《机智过人》将于8月25日晚20:00在CCTV-1开播。中科院院士姚期智、德国汉堡科学院院士张建伟、北斗导航卫星定位系统科学家徐颖将组成机智见证团参与其中。 △ 姚期智教
云端人脸识别平台方案虽然看起来美好，但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键，这也是将AI从云到端的唯一方式。 当GMIC遇上视觉AI “黑科技”酷炫又好玩
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
互联网和智能技术的快速发展，人脸识别在应用领域运用到的场景越来越多，有更多新的应用。因为新冠疫情的原因，人脸识别一体和测温系统结合应用广泛，人脸识别测温一体机的应用市场在上升，为场景提供更人性化、便捷化、安全化的使用体验。
什么是大数据和人工智能，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿
安全风险测评，Note8夺冠。 2017年年底终至，今年各大智能手机厂商的年度旗舰机也均已发布。当然，和往年一样，在众多旗舰机中，智能机领头者，苹果与三星的年度旗舰机最受用户关注。 然而，上市已过去数月，iPhone X和三星Note8的用户的体验究竟如何？究竟是iPhone X面部识别更优，还是三重识别的Note8体验感更强？安全度、拍照等方面，谁的能力更强？智能助手方面，Siri和Bixby谁更智能？ Face ID VS三重识别 谁的体验效果更智能、更安全？ 众所周知，iPhone X最大的亮点就是其
对于这个问题，业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来，学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别（Person Re-identification，ReID）。
如果不是这次疫情，恐怕还没有太多人去关注非接触式无感红外人体测温系统。这次疫情中，国家倡导不聚集、少接触的原则，以减少感染几率，防疫人员更要做好防护与保护措施，而传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。所以这次的疫情防控，在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
在昆明的腾讯全球数字生态大会 AI 分论坛上，贾佳亚以三个不同领域应用案例为基础总结表示，“计算机视觉人工智能在诸多领域都已落地，并且有了较为成熟的应用，逐渐成为每个人都能使用的高科技，真正做到普惠生活。”
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼（原金融级身份认证升级版）是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件，提供各类认证功能模块，包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求，广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。
编辑导语 于2015年3月13日正式上线，目前一登已经服务了1400+个开发者，为386个Android应用，306个iOS应用提供身份验证服务，已经积累了超过141万用户;今年2月一登获得乐体创投2000万人民币的A轮融资，乐体创投是乐视体育旗下投资基金，一登将会在体育场景与乐视体育展开全面合作;资金将会用于场景落地的拓展及团队扩充。 追求用户体验提升多方合作场景落地 一登于去年底推出了SuperID2.0版。在产品性能方面，一登对产品进行了改进，提升了比对的准确性以及对不同光照环境的适应性，可以自动识别
今天，智联万物的生活在我们身边无处不在：个人使用的智能家居、可穿戴设备，工业自动化设备与大量传感器……科技正在改变我们的生活。
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。
请大家跟我想象一下，假如你的世界里突然没有了电，会是怎样？没有了闹钟和手机，没有了灯光与网络，也没有了电脑地铁和飞机……
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别领域，中国队再次传来捷报。 全球最大规模人脸数据集发布。 首次包含数百万ID和数亿图片。 这就是由芯翌科技与清华大学自动化系智能视觉实验室合作，所推出的 WebFace 260M，相关研究已被CVPR 2021接收。 并且，基于其所清洗的数据集 WebFace42M，在最具挑战IJBC测试集上，也已经达到了SOTA水平。 而它所带来的“全球之最”还不止于此。 以这项数据集为基础，芯翌科技在最新一期的NIST-FRVT榜单上，戴口罩人脸识
近年来，游戏、动漫产业的高质量发展已经成为我国发展新型文化产业的重要方向。根据中国互联网络信息中心发布《2020游戏研发力量调查》的数据显示，中国手机网络游戏用户规模达到5.36亿。在《2021年中国动漫产业全景图谱》报告中也指出，我国动漫产业产值在去年已经突破2000亿元，市场发展潜力巨大。
始于2019年的刷脸支付战争，在因为疫情冲击而一度“熄火”后，如今又有了重燃的趋势。
本文介绍了单样本学习，并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习，而孪生神经网络可以用于人脸识别任务，通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型，并说明了如何选择用于训练模型的图片。
世界级ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已然到来。
选自towardsdatascience 作者：Firdaouss Doukkali 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章简要介绍单样本学习，以孪生神经网络（Siamese
数据上云已经成为了一个必然趋势。企业将数据上传至“对象存储COS”，确保数据的高可用高可靠，随时随地管理，并使用本文的主人公“数据万象CI”解决了各式各样的图片处理需求。
为避免聚集性疫情发生，阻断病毒传染、及时发现疑似病人，全国各地均已采取最严格的发热人员排查措施，防止疫情进一步向外扩散。返工潮人流涌动，站好温控第一道岗，成为疫情狙击战的关键。目前机场、高速公路出口与服务站、地铁站、高铁站、超市、写字楼、小区、学校、场馆、工厂等人群高度聚集、高流动的公共场所与活动密集区，都需要对大流量群众进行实施体温监测。
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象：阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后，迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描，用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战，我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示，现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等，行为特征包括语音、步态和笔迹等等，这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性，能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
最近因为博主科研繁忙，没有时间更新，在此向所有关注的您说一声对不起！希望没有计算机视觉战队大家依然科研顺利，生活愉快，也希望大家时刻关注我们的平台，宣传计算机视觉战队，谢谢！ ---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ n 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。在大多数的CNNs中，softmax损失函数被作为监督信号去训练深度模型。为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学
最近因为比较繁忙，没有及时在“计算机视觉战队”平台更新，在此向所有关注的同学说一声抱歉！希望这段日子大家依然科研顺利，生活愉快，嘿嘿！
最近因为博主科研繁忙，没有时间更新，在此向所有关注的您说一声对不起！希望没有ComputerVisionGzq 大家依然科研顺利，生活愉快，嘿嘿！ 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收
CV君：本文为52CV群友上海科技大学陈安沛同学投稿，介绍了他们ICCV 2019最新人脸3D重建的工作。效果非常赞，代码也已开源，欢迎大家参考～
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
本文介绍了多传感器融合的最新研究进展，主要关注激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器在自动驾驶汽车中的应用。作者对比了每种传感器的优缺点，并讨论了不同传感器融合的方法，如使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器和基于深度学习的融合方法。文章还讨论了融合方法在实际应用中可能遇到的问题，如传感器故障和不同传感器之间的校准。最后，作者提出了多传感器融合的未来研究方向，包括使用更先进的传感器和融合方法，以及研究如何从大量数据中提取有用信息等。
[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文，这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于：
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。
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