大数据文摘经授权转载 作者:黄海广 自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别? 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演示。我在领导百
卷积神经网络(五) ——面部验证与神经风格转换 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术,都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
前言 这个名字起的非常大,但是本文只能从一些概念和我自己的理解上介绍一下什么是人工智能。本文只是给从未接触过此块的人一个大致的印象和思路,其余人请直接略过。 一、什么是人工智能 人工智能这个概念最近非常火,其实什么是人工智能,无非是想让电脑拥有像人一样的智慧。以前电脑做事比较222,从来都是0和1两个数,你让电脑干什么电脑就干什么,像一个听话的奴隶一样,没有自己的思想,没有自己的创新,不会有多余的想法。看上去挺好,但是随着时代的发展,人们对这种电脑的表现已经完全不满意了,现在我们想让电脑不光完成我们交予他的
No.50期 众包应用举例 小可:那除了维基百科之外,众包还有哪些应用呢? Mr. 王:其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法, 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理,也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码: 小可:哦,验证码还是很常用的,只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时,为了防 止一些自动的脚本攻击网站,会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中,只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王:不错,但是这个验证码比较特殊,之所以使用了两个
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中,如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用(如Facebook)等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2],在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于,人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗? 降维:减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成,在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测(即在一张完整的图片中探测到人脸区域),以及图片的预处理、归一化等步骤(例如自动把倾斜的照片摆正)。本文就
作者 | 彭建宏(旷视科技产品总监彭建宏) 整理 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语,如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机,到人脸识别打卡机,甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景,在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后,又有哪些不易察觉的技术在做精准判别?算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击? 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏,他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
此次的人机大战,代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩,与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”,他们的识别对象是数百名网红,根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知,网红的特征
用机器学习合成人像照片,使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网消息,近日,来自法国Orange实验室的Enter Grigory Antipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法 。 据雷锋网小编了解,该方法的工作原理是: 让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸,一个用来鉴别人脸。 而且两个机器会通过分析人脸图像,提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。 年龄段分类标准为:0-18, 19- 29, 30-39, 40-49, 50-59, 以及60岁
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片,你希望他能输出一个很小的值,如果你放进两个长相差别很大的人的照片
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛,人脸考勤,人脸社交,人脸支付,哪里都有这黑科技的影响,特别这几年机器学习流行,使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
在进入正文之前,我们先想象一个场景:如果对象 A(正文中的 Jesse)在航空系统的禁飞名单中,因而无法通过机场的护照人脸识别系统,也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢?
Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
项目GitHub地址:https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
编者按:一年前,Facebook发布了照片分享应用Moments,于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能,力推Moments应用,该应用运用了人脸识别技术。不过,Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示,除了简单的人脸识别技术,Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利,如尝试开发计算机的移情能力,当然,这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
推荐补充阅读:『Python开发实战菜鸟教程』工具篇:手把手教学使用VSCode开发Python
Openface人脸识别的原理与过程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文: 《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》 第一步:找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。 我们的目标是找出并比较当前像素与直接围绕它的像素的深度。然后我们要画一个箭头来代表图像变暗的方向: 用梯度来代替像素这事看起来没有明确目的,但其实背后的理由
雷锋网按:本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子,随着人脸识别技术的普及,不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费,现在连银行办业务都可以“刷脸”了。 最近两年,国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。 但是,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑
当问到两张陌生照片中的面孔是否是同一个人时,一个人类答对的几率是97.53%。Facebook新开发的软件面对这一挑战的分数是97.25%,不论明暗的变化,也不论照片中的人是否直面着镜头。 这比起之前
📷 作者 | 袁余锋 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。 本期大本营公开课,我们邀请到了云从科技资深算法研究员袁余锋老师,他将通过以下四个方面来讲解本
当问到两张陌生照片中的面孔是否是同一个人时,一个人类答对的几率是97.53%。Facebook新开发的软件面对这一挑战的分数是97.25%,不论明暗的变化,也不论照片中的人是否直面着镜头。 这比起之前的面部匹配软件来说是一个显著进步,展示出名为深度学习的人工智能新手段的威力。Facebook及其竞争对手去年在深度学习上大举押注。这一人工智能领域包括使用模拟神经元网络,来学习在大规模数据中识别某些模式。 “通常不会有这么大的进步,”雅尼夫·泰格曼(Yaniv Taigman)说。他是Facebook人工智能
文章内容整合来自云从科技资深算法研究员袁余锋老师,通过以下四个方面来讲解本次课题:
近日,美国国家标准与技术研究院(NIST)公布的全球人脸识别算法测试(FRVT)结果。其中,由来自中国的企业和研究院包揽了前五名。
---- 新智元报道 编辑:桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来,饱受争议,现今,微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天,微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗? AI识别情绪还真的不太稳定,没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图,董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗? 还真不好说... 微软:我关了 就在今天,微软宣布,逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时,
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。
这篇文章中涉及到的一些技术名词和多重逻辑嵌套的描述,可能对于部分读者的阅读体验不是很友好,但我觉得只有这么写才对的起各位长期以来的支持,该写硬核的内容还是要写的硬核。
Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis
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?
在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重,构造出一个准确率较高的f(x)函数,给定一张照片则可以获取到特征值,进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
根据训练期间接受的监督数量和监督类型,可以将机器学习分为以下四种类型:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
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。
据Cybernews网站消息,美国伊利诺伊州居民对谷歌发起了一项集体诉讼,指控这家科技巨头未经其同意的情况下收集和存储个人生物特征,此举违反了伊利诺伊州的生物识别信息隐私法 (BIPA)。最终谷歌以同意支付1亿美元赔偿与诉讼达成和解。 根据原告们的说法,谷歌相册在未经充分的事先通知和同意的情况下,将照片中出现的相似人脸进行分组归类,谷歌认为,该功能主要是为了帮助用户组织归纳同一个人的照片,方便就某个人照片进行查阅。谷歌声称该功能仅用户个人可见,且可以轻松地关闭。 代表集体诉讼的网站声称,任何伊利诺伊州居民
机器之心原创 作者:邱陆陆 10 月10日,中科视拓对外公布,获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立,并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后,首次公开融资消息。 去年初秋,中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动,如今整整一年过去了,人脸识别领域繁盛如烈火烹油,而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月,机器之心来到中科视拓,与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
编辑导语 最近,Face++ 和 Uber 联合推出了司机刷脸上岗功能,笑脸支付也在杭州亮相,大众生活中将越来越多感受到人脸识别技术的存在。 Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能,由Face++提供人脸识别技术。目前上线的版本,Uber的司机注册时,需要上传身份证照和个人照片,系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符,完成司机的注册。5月份将上线活体检测功能,不再是用照片和身份证照做对比,而是要求注册证在摄像头前转转脸,点点头等,确保注册者与身份证照片上的人相同,且是真人亲自操作。 Uber加入刷脸实名
如今,数十家初创企业和科技巨头正在向酒店、零售店、甚至学校和夏令营销售人脸识别服务。这一业务的兴盛归功于新算法,现在的算法在辨认人脸方面比五年前的更精确。
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
AI 科技评论按:上周,斯坦福大学一篇识别同性恋的论文引起了轩然大波。 这是一篇用深度神经网络识别同性恋的论文,即将要发表在美国心理学会的「人格与社会心理学」期刊上,然后上周突然火了起来。 面前有一张
春天来了,万物复苏,又到了………… 学霸码农们丰收的季节! 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂,你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ,相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录,全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk,平均录取率只有25%! 今年,腾
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
借助于深度神经网络,俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法,能够从视频中识别出人的身份。该方法不需要大量的照片,并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。
在最近推出的 iPhone X 中,它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法,即 TouchID:FaceID。
以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例,这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,结构如下图所示
如今,大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息,比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景:比如追踪流感疫情蔓延,实时监控道路交通,处理紧急自然灾害等。对人们而言,想要利用这些庞大的数据,首先必须要了解它们,而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。 其中一种最为常用的系统,是一系列称之为簇分析的统计技术,这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基
今天,知晓程序(微信号 zxcx0101)推荐的这个小程序,除了让你永久保留精彩瞬间,还能让群聊照片更好玩。
作者:Yitong Wang、Dihong Gong、Zheng Zhou、Xing Ji、Hao Wang、Zhifeng Li、Wei Liu、Tong Zhang
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率;
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
---- 新智元报道 编辑:Britta 【新智元导读】PimEyes面部识别搜索网站,搜索一张照片就能暴露你的信息,如果想要删除照片,必须订阅会员,而且该平台在未获得知情权情况下公布他人照片,拿死人的照片来训练算法。 当你在PimEyes上搜索自己的照片时,你会看到很多自己的照片,还有跟你长得很像的人。 不过,这个工具在进行算法训练的时候,使用的并不是用户授权的照片,而是基于整个网络各个平台的照片,来进行面部识别。 所以在你的照片被识别后,搜索结果往往会出现很多色情网站的视频的截图。 不仅如此,
选自Medium 作者:Norman Di Palo 机器之心编译 参与:路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID,对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
人脸识别以前在小编的记忆中,都是电影的情节,[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
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