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基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上，有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧，或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物，就无法获得完整的正脸。因此，使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
近日，马萨诸塞州的萨默维尔市议会通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的投票。新政策生效后，该市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。
面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性，就像最新的Apple Iphone一样，允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做！，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
每当用户将照片或视频上传到社交媒体平台时，这些平台的面部识别系统都会对用户有一定的了解。这些算法会提取包括用户的身份、所在地以及认识的人在内的数据，而且还在不断提升。
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。
总部位于波士顿的非营利组织Fight for the Future宣布，将与倡导团体Students for Sensitive Drug Policy合作，努力禁止美国大学校园内的面部识别。这一举措是未来更广泛禁止面部识别运动的一部分，呼吁地方、州和联邦立法者防止政府和执法部门使用面部识别。虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛，但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称，随着企业越来越多地将这项技术推向学校，面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益：
识别技术一直颇具争议。许多投资者和消费者权益组织团结起来反对亚马逊向当地执法部门提供面部检测人工智能；在委员会的听证会上，众议院的代表们要求FBI使用一个面部识别系统，其错误率接近15%；Facebook 在未经用户许可的情况下对照片进行面部识别时受到抨击。
美国国会发生骚乱以来，面部识别技术Clearview AI的首席执行官表示，执法部门对该公司的面部识别技术的使用激增了26％。
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
Sensory TrulySecure人声和面部生物识别技术(face and voice biometrics)为用户带来极大的便利性，同时为用户在COVID-19新常态期间带来新价值 - 用户带口罩仍可正常识别，而且可以识别咳嗽和打喷嚏(cough and sneezes)。
本次我想给大家分享一篇我阅读的一篇论文总结，希望可以给做人脸表情识别和深度学习的同学带了帮助，谢谢！也感谢“计算机视觉战队”平台可以给我这样一个机会。 这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络（ConvNets），且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。主要根据四个面部表情数据库（CK+，JAFFE，KDEF和Pain expressionsform PICS）建立了一个面部表情数据库含
格雷内尔对微软宣布停止向警方出售面部识别技术的新闻发表评论，称应该禁止微软签订和联邦政府的业务合同，并表示既然微软公开表明了立场，就要承担这样做的后果。
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
谷歌最新的智能显示屏最近出了一项备受争议的新功能Face Match，它是在谷歌Nest Hub Max上推出的。Face Match使用智能显示屏的前置摄像头作为一项安全功能，以及参与视频通话的一种方式。当它识别出你的脸时，它还会显示你的照片、短信、日历等细节。
还记得小学生用一张照片搞定蜂巢人脸识别的故事吗？人脸识别有时候很聪明，有时候又很笨，分不清活人跟仿造物的区别，如今，有一项技术能够刚子皮肤，甚至还能识别皮肤下的血液，这或许可以解决这一难题。
这篇文章有4篇论文速递，都是人脸方向，包括人脸识别、人脸表情识别、人脸情绪分类和人脸属性预测。其中一篇是CVPR 2018 workshop。
威廉姆斯正在密歇根州底特律的家中，一通电话打进来：我们是警察局的，已经掌握了你盗窃的事实，你可以投案自首。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
TrulySecure是Sensory融合面部和语音的具备高度灵活性的身份认证技术解决方案，提供比传统的用户名和密码，PIN码更安全，更易用的身份认证用户体验。
皮查伊说：“面部识别调节可以立竿见影，但也许我们需要等待一段时间才能真正考虑它的使用方式。”。他表示，支持欧盟委员会（European Commission）在布鲁塞尔考虑的五年暂停计划。本周晚些时候，在戴维斯举行的世界经济论坛（World Economic Forum）上，他表示支持对人工智能的监管，同时强调人工智能需要习惯才能变得更好。
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
据CBC新闻网（CBC News）2016年5月报道，零售商店正在越来越多地使用面部识别技术。 面部识别技术此前主要被用于安保，该技术可扫描购物者并在商店扒手数据库内进行检索，在商店扒手进店时自动提醒管理员。但现在，商家开始将面部识别技术用于识别客户，FaceFirst等公司已针对店内部署调整其面部识别系统，帮助零售商跟踪客户行为，甚至用于促进优惠活动，例如向常客提供优惠价等；另外，还可将面部识别系统用于识别客户的人口统计学信息，以便相应定制店内营销。 报道称，英国的市场研究表明该国30%的零售商店都在使用
生物身份识别和验证技术讲究的是在易用性和识别准确性之间的平衡(conbination of convenience and accuracy)。
目前，人脸识别的使用率正在不断上升，随之而来关于面部识别道德问题的争论也愈发激烈。从机场到社交媒体，面部识别的应用无处不在。因此，想让自己的脸不被扫描几乎是不可能的。
因为在线监看功能，Google最新版本的智能显示器Face Match引起了不少争议。
连Facebook都十分看好的VR社交，到底有何魔力？VR社交的优势在于能有效地解决传统社交的三大痛点，即视觉享受差、互动娱乐性低以及用户参与度低。但目前VR社交所存在的问题也不少，技术开发等难题都有
长期处于技术革命核心的旧金山，采取了反对潜在滥用的立场，禁止警察和其他机构使用面部识别软件。
面部识别是计算机视觉中最大的研究领域之一。现在，我们可以使用面部识别来解锁手机，在安全门上验证身份，并在某些国家/地区进行刷脸支付。许多公司都投资于面部识别技术的研究和开发，本文将重点介绍其中的一些研究，并介绍五篇有关人脸识别的机器学习论文。
据美国Allied市场调研公司（Allied Market Research）2016年6月调研报告显示，全球面部识别市场价值有望在2022年达到96亿美元，并在2016至2022年间保持21.3%的复合年增长率。 报告显示，3D面部识别技术将在预测期内获得快速增长，尤其是3D面部识别软件市场得益于其先进的技术将获得23.9%的复合年增长率。 该公司声称，尽管现在安全性仍然是面部识别市场发展的主要驱动力，仅国防安全问题导致的收益就占据了总收益的21%。不过，零售行业的智能标牌很可能成为面部识别最突出的应用，
面部识别系统是有争议的，亚马逊上周在头版头条上向执法机构提供脸部扫描技术。中国的一些学校正在使用面部识别相机来监控学生。而研究表明，某些面部识别算法具有对某些种族内置的偏见。
童话故事中的“魔镜”能给你的颜值评分，而墨尔本大学的研究人员近来设计了一种AI“魔镜”，运用人工智能根据人们的面部特征来分析他们的性格。
延世大学和洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究团队最近开发了一种新的技术，可以通过分析图像中的人脸和上下文特征来识别情绪。他们在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍并概述了他们基于深度学习的架构，称为CAER-Net。
2020年东京夏季奥运会将部署一个面部识别系统，以确定比赛中超过30万名运动员，员工，志愿者和记者。这是第一次将面部识别技术用于奥运会的安全性。
【新智元导读】剑桥大学研究人员开发了一套绵羊面部表情识别系统，能够自动评估绵羊的疼痛指数。该系列拓展了人脸识别的相关技术，利用机器学习算法，平均准确度为 67%，与一般人水平相当，但大幅缩减了评估的时间。研究人员认为，有了更多的数据，他们的这套系统能够推广应用于其他动物。 作为一只羊，你的生活可没看上去那么轻松自在。 你会受伤、生病、感染，还无法告诉照顾你的人你处于伤痛之中。 为此，兽医开发了一套规则，通过羊的面部表情评估一只羊所遭受的痛楚。但是，这套规则对于一般人，或更具体的说，牧场相关人员而言，使用时经
美国国家标准与技术研究院（NIST）宣布将启动一项新的面部识别测试项目。 面部识别供应商测评（FRVT）允许开发人员提供生物识别系统由NIST进行正式的测试，NIST是因严格测试指纹识别系统而享有盛誉
Multimodal Learning用于面部表情识别，多模态分别表现为图像数据和标记点数据，使用Multimodal Learning对二者融合的意义在于更全面地表现表情信息以及区分不同模态的数据对表情识别的影响。 模式识别领域国际权威期刊Pattern Recognition在2015年4月发表了山东大学视觉传感与智能系统实验室与华为诺亚方舟实验室的研究成果“Multimodal Learning for Facial Expression Recognition”，该文章提出的多模态学习（Multim
从火车站和演唱会到体育馆和机场，在公共场所部署面部识别系统已经是见怪不怪的事情了。
近日，位于江苏南京的中国药科大学被推到了舆论风口浪尖，原因就是在教室使用人脸识别系统。
今年，犯罪嫌疑人参加张学友演唱会被抓的新闻不断被报道，哪里有张学友演唱会，哪里就有罗落网的逃犯。“他来看我的演唱会，获赠手铐一对”。
原标题 | Amazon’s A.I. Emotion-Recognition Software Confuses Expressions for Feelings
面部识别技术已被广泛视为一种安全工具，政府和公司等都在广泛使用，但事实证明，这项技术并不可靠。人工智能公司Kneron的研究人员周四表示，他们能够使用一张高仿真的面具来骗过某些面部识别系统。
深度学习为数据科学提供了非常有效的工具，几乎可以解决任何领域的问题，并使用任何类型的数据。然而，深度学习算法的非直观性推导和使用需要非常仔细的实验设计，如果不能满足这一要求，不管数据的质量或深度学习网络的结构如何，都会导致糟糕的结果。 我第一次注意到这种缺陷大概是在十年前，当时我使用的算法使用了非直观特征来实现自动面部识别。我注意到,当使用当时最常见的面部识别基准(FERET, ORL, YaleB, JAFFE和其他),算法可以确定正确的面部即使只用一个很小的看似空白背景的一部分,通常情况下一个来自原始图
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