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    声纹识别技术:安全指数更高但其发展仍面临重重阻碍

    在众多生物识别技术中,除了早已使用多年的指纹识别、虹膜识别,近期兴起的人脸识别技术被用于公司打卡、软件系统登录、家庭或公共场所的安防等多个场景,而语音识别技术的用途更是广泛,机器人、智能家居产品、无人车等等。 随着相关算法的精进,以上生物识别技术的准确率已经可以与人类相媲美。而在这些识别技术愈加成熟之时,越来越多的人将目光放在另外一种生物识别技术上——声纹识别。 什么是声纹识别技术? 声纹识别,也称作说话人识别,是一种通过声音判别说话人身份的技术。人在讲话时使用的发声器官舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态

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    Android FaceDetector实现人脸检测功能

    关于人脸检测被折磨了半个月,前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能,具体是打开前置摄像头,识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo,样例确实有点多,也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。然后我还搜过其它的第三方库(虹软,face++,阿里云人脸检测)这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上,其它2款都是收费版,至于阿里云更厉害了不支持离线检测。

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    半天实战经历快速让小白明白深度学习增强半监督人脸识别噪声

    1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益,但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习,利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而,主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误,损害了培训。在本文中,我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说,我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法,以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明,即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据,仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步,我们开发了一种半监督人脸识别解决方案,名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL),它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始,因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别,有噪声的标签学习。

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    CVPR 2018 | 新研究提出深度残差等价映射:由正脸加强侧脸识别效果

    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

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    3纳米M3首发iMac/ 台积电拟招聘6千人/ 小鹏人脸识别需对车头半跪…今日更多新鲜事在此

    日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,今天是3月6日星期一,又是元气满满的一周。 新一周的开始,一起来和日报君看看最近科技圈都有哪些新鲜事吧~ 台积电今年计划招聘6000余人 年前各大科技公司都在裁员来应对行业挑战,现在芯片巨头台积电直接来了一波反向操作: 2023年准备招聘6000多名工程师。 此次招聘是面向拥有电气工程或软件相关领域专业学士、硕士或博士学位的年轻人群。 至于具体的薪资待遇,台积电表示拥有硕士学位的新工程师的平均总薪酬为200万元新台币(约合人民币45万)。 而

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    领券