本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图：
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
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
近年来，基于深度学习的人脸识别已经取得了显著的进展。然而，深度人脸识别的实际模型制作和进一步研究却非常需要相应的公众支持。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
机器之心原创 作者：王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司，在首次发布会后两天的时间内，收获了一百余份订单，是怎样的新品让产业如此兴奋？ 11 月 1 日，阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会，共发布了三款产品：跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后，阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道，发布会后两天时间内，他们就收获了一百余份订单，此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
近年来，基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制，以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世界人脸识别需求。至于性能分析和比较，基于多个基准的大量模型也需要一个标准和自动化的评估工具。此外，人们希望能够出现一种以整体流水线形式部署的人脸识别公共基础。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题，那为什么不多设几个口呢？我还专门问了朋友，朋友说都知道排长队体验不太好，不过多开一个口，就要多雇几个人，不但要一直开工资，还要有保险等各类配套的保障类支出，用人成本很高，所以二者只能相互取平衡。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习！
近日，京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库，论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点，不仅方便比较研究不同的方法，还针对实际应用开发了特定功能（如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等）。非常值得关注！
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中，机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中，这也被表述为开集识别，其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合，对各种开放测试数据的泛化能力很差，这些异常值不太
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！ TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
今天给大家带了的人脸识别非常简单，不需要大家了解TensorFlow，只需要对Python基本语法有一定了解。由于TensorFlow的火爆，把人脸识别再度推向我们的视线。像前段时间比较火的dee pfake，和人脸支付技术。虽然现阶段人脸识别仍有很大的争议性，但是它已经走进我们的视线当中了。很多小区在门禁系统中加入了人脸识别的功能，有些景区也添加了刷脸通道。但是对于技术的争议不是今天探讨的课题。下面开始我们的准备工作。
📷 作者 | 汪彪 责编 | 何永灿 人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结，其中既包括传统方法（基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法），也有深度学习方法。
选自arXiv 作者：Kaidi Cao等 机器之心编译 参与：李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡，人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现，它们很难识别侧脸样本。近日，香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法，该方法的计算开销较少，但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心，然而在不受限的环境中进行人脸识别，并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差
我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》，作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
之前的人脸识别考勤系统，已经依靠ｆａｃｅ＋＋和ｏｐｅｎｃｖ基本完成了功能初步测试。最后调试下的情况是：
分享一篇来自 IJCAI 2021 的论文：Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition，由腾讯和复旦大学联合出品：人脸黑盒攻击对抗算法：Adv-Makeup。
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 本文总结8 篇人脸识别相关论文，包含低光条件下、极端姿势下、人脸关键点检测等。 1. A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition 本文介绍一种从自然图像中学习非线性纹理模型的方法，它可以用于生成具有完全分离姿势的合成身份的图像，不需要专门捕获的面部纹理扫描。 通过用合成的三维 GAN 图像增强数据集，large-pose
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
近日，密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块，将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」（或者说「增龄」），从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
1.2 照片库标准 1）图片光线自然，无过度曝光； 2）人脸为正面，五官不存在遮挡； 3）人脸区域分辨率不低于 100*100，照片不大于5M
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
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