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    打开C端市场,人脸识别安防还需搬掉三座“大山”

    去年,马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能,本月初,微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动,要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看,我们可以知道,基于人们对于安全性的进一步高要求,安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 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。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,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列

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    人脸识别技术一夜躺枪后 百度、旷视、商汤、云从等是这样“技术”回应的

    昨晚的央视315晚会上,人脸识别技术被曝存在安全隐患。不少观众看到主持人在现场技术人员支持下,仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App,分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟,成功“攻破”人脸识别系统。 一般业内人士看到的是主持人手里所持人脸识别App的技术漏洞;但对于普通观众来说,他们看到的是一个不甚熟悉的高科技技术应用背后的“巨大风险”——人脸识别技术怎么会被破解?为什么一个换脸App软件就能轻松换脸?它会不会分分钟“掏空”我的账户……经由央视这个大众平台一放大,即使只是出于提醒消费

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    清华大学发布:人脸识别最全知识图谱

    自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

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    清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

    自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分,也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展,已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术,并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中,人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题, 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。

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    李彦宏两会提“人脸+打拐”布道AI,章子怡梦想照进现实

    每届两会互联网行业最关注的都是李彦宏和马化腾的提案——另外一位大佬马云不是两会代表,因此没有提案。今年提案跟往年一样,马化腾侧重于数字经济、信息安全、未成年人上网等应用层面,工程师出身的李彦宏的提案则更具技术范儿,依然是站在工程师角度思考问题,希望用技术解决现实民生问题。 为何李彦宏的提案全都与AI有关? 李彦宏今年一共提交了三个提案,分别是:1、利用人工智能和大数据技术,帮助解决走失儿童问题。2、打造智能交通信号灯,缓解交通拥堵问题。3、在人工智能上制定国家层面的总体行动计划,大力推进“智能+经济”的发

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    人脸识别技术用途?让商旅专家小巴来告诉你

    刚刚结束的互联网大会,各种黑科技刷新了我们对互联网时代新世界的认识。其中刷脸过安检技术引起了小巴的关注。黑科技如何落地,尤其是在大旅游行业落地,一直都是业界争论的焦点。对于这些,小巴只能淡淡一笑,作为一家技术公司,小巴在今年七月就数字身份,机场生物识别等问题与相关区块链公司进行过深入探讨。借互联网大会,小巴借人脸识别来聊聊这个技术未来的趋势,以及在大旅游行业应用的无限可能。 人脸识别+区块链,未来可替代身份证的数字身份ID 智能人脸识别技术是视频监控技术发展的产物,它因具有非强制、非接触和并发性等优势。

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    Qt音视频开发44-实时人脸框

    在人脸识别到以后,需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来,一把来说识别人脸会有多种选择,一个是识别最大人脸,这种场景主要用于刷脸门禁,还有一种是识别所有人脸,这种场景主要用于人脸识别摄像机,就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器,人脸框的数据主要是四个参数,左上角和右下角的位置,也可以说是x、y、width、height,可能有些做的比较好的还有倾斜角度,这个意义不是很大,人脸识别的速度一般都是飞快的,就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的,基本上都是毫秒级的响应,主要的耗时操作在特征值的提取,所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制,当然人脸框的数据可能会有多个。

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