软件算法是人工智能之灵魂，硬件设备是人工智能之骨肉。从2013年开始，深瞐科技即推出了车脸识别产品，包括一套车辆特征识别算法的SDK、一个面向公安的车辆综合应用平台。车辆因其特征相对标准、且具有唯一性
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
热爱刑侦反恐剧的你，一定看过美剧《疑犯追踪/Person of Interest》。在剧中，AI技术“天才”Harold Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统，名为“TheMachine”。
智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效，大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容，根据获取视频里的关键信息、标识，产生相对应的警报时间和警报监管方式，大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。AI依靠Cpu强劲的测算作用，视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息，获得大家想要的违规警报信息内容。
机器之心专栏 作者：高德在线引擎中心 在本文中，高德在线引擎中心定位研发部对高架区域中的偏航检测难题进行了探究，并提出以一种真正工业级的轻量级神经网络模型 ERNet 来解决这一问题。实验结果表明，ERNet 在实际操作中取得了非常显著的效果。本文已被学术会议 ACM CIKM 2020 收录。 手机导航是手机地图中非常重要的功能。偏航检测（车辆是否偏离规划路线）是手机导航中至关重要的任务。传统偏航检测方法通过检测车辆的位置（低精度）或运动方向是否偏离规划路线，判断车辆是否偏航。 而在高架区域（包含高架桥
视频分级介绍 视频分析是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。它借助计算机和视频采集设备，在无人监督的情况下，自动完成人类视觉的部分功能。对人类视觉皮层机理的研究无疑对视频分析有着重要的借鉴和指导意义。在这方面，根据人类大脑研究发展出来的深度学习具备了独特的优势。 ---- 视觉处理的层级结构 神经科学领域的研究表明，具有认知能力的大脑皮层不是直接对传感器信号进行处理，而是通过复杂的分布式层级结构对信息进行传播，完成了对信号的表达之后再进行处理。层级模型是视觉研究中最经典的基于神经科学研究建立的视觉计算模型
一项欧盟资助的项目正在开发自动化边境管控系统，让旅客接受测谎机器人的测试。该项目在边境管控中引入了人工智能。这个名为“智能边境管控”（iBorderCtrl）的系统将在希腊、匈牙利和拉脱维亚的机场试用，对欧盟入境旅客进行检测。
伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
2022年4月24日，淄博市城市快速路网建设工作专班、淄博市城市资产运营有限公司发布《山东省淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设项目》招标公告。 建设规模：淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设，包括快速路智慧交通系统与地面系统交通设施工程。快速路智慧交通系统，以“全面感知、重点监管、疏控结合、有效保障”的建设思路，采用先进、开放的“云网边端”系统总体架构体系，建设包括“交通运行智能感知与监测设备、车辆特征识别与行为监管设备、交通信息诱导服务设备、应急状况管控处置设备、快速路智能交
文章主要从五个方面分析了人工智能安全标准化的需求，包括人工智能安全标准化的现状、人工智能安全标准化需求、人工智能安全标准化框架、人工智能安全标准体系和人工智能应用安全标准。文章认为，人工智能安全标准化工作应从通用安全、应用安全和数据安全等方面入手，以保障人工智能技术的安全、可靠、可控。同时，文章还提出了人工智能安全标准化工作的建议，包括加强人工智能安全基础标准研究、深化人工智能应用安全标准工作、加强人工智能安全标准国际交流与合作等。
6月第一周的周末，分享几篇本周CV领域的论文，其中上海交大实时语义分割模型LRNNet和Facebook借助NAS得到的主干网模型FBNetV3很吸引人。
过去十年，各地平安城市建设如火如荼，点位骤增，数据爆炸性增长，由此给公安业务应用带来了严峻的技术挑战和困难：
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
只有当手机厂商开始面对AI，迎接IoT时代的到来时，才会对标准制定有如此彻底的感悟。
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 捷通华声作为国内
基于生物特征识别术的个人身份识别，生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面：
1) 从收入增长方面看：手机流量红利持续， 创新业务和宽带业务快速增长， 带动行业收入增长2.9%; 中电信、中联通收入增速超行业平均份额。
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力，设备具备哪种识别能力，取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术，但具有3D人脸能力（比如3D结构光、3D TOF等）的设备才可以使用3D人脸识别技术。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按S´ebastien Marcel博士在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Biometric Spoofing and Anti-Spoofing Presentation Attack Detection》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
如今，在中国用户看来，指纹识别、刷脸，甚至声纹、虹膜等先进的识别认证方式，已经不再是那么令人惊艳的“黑科技”了——“生物识别认证”在中国已实现了广泛的应用普及。这种全球领先的应用规模优势，也使得中国在该领域的标准化探索，成为了ISO国际标准制定的主要参考。
传统的身份验证方法通常依赖于用户名和密码的组合，但随着技术的发展和安全需求的提高，无密码身份验证逐渐成为一种趋势。无密码身份验证通过采用更安全和便捷的方式，消除了传统密码所存在的一些弱点和风险。本文将详细介绍无密码身份验证的原理、常见技术和优势。
欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
在日常生活中，指纹识别的应用触手可及，但是对于大多数普通人来说，掌纹识别技术也仅仅是略有耳闻的阶段。现在，我们就来浅谈一下掌纹识别技术的应用及其未来发展。
短短不到十年间，因庞大的移动消费群体出现，中国在移动支付、互联网金融风控、生物特征识别等领域萌发出的旺盛生命力，催生了一批全球创新技术的引领者。在这些领域，中国市场已经毋庸置疑地拥有了全球领先的实践。那么，“下一站”将在哪里呢？
对物的认证目的在于使数据能安全可靠地传递，这里的安全是指不被非法获取，可靠是指能鉴别假冒欺骗等行为，对物的认证其实是对数据来源的认证。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按香港中文大学助理教授吕健勤在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Deep Learning in Face Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按Yasushi Yagi教授H在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Human Gait Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
你可能已经注意到，在刚结束不久的RSA大会上大量讨论围绕“身份”展开，而且很多公司也开始将自己的产品贴上“身份与访问管理（IAM）”的标签，大谈“身份治理”、“身份背景/上下文”、“特权访问管理”、“隐私”、“行为生物特征识别”、“生物识别平台”以及“以人为中心的安全”等问题。对于这种趋势，请尽可能地习惯它！
栏目简介：激荡六十年，人工智能已经起航。然而在未来面前，我们都还是孩子。究竟是“奇点临近”？还是泡沫行将破灭？为了解惑，《AI名人堂》将汇聚领航者智慧，和你一起探索前行的方向。
标准化在AI的发展中扮演着支撑和主导的角色。它不仅对促进行业创新至关重要，而且对提高AI产品和服务的质量、确保用户安全并创建公平开放的行业生态系统也至关重要。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
机器之心报道 作者：藤子 2017 年 9 月，虹膜识别专家、中国科学院软件研究所副研究员张慧博士正式加盟中科虹霸，创立创新实验室，负责生物特征识别的核心算法研发，专注于虹膜识别技术创新和场景落地。 张慧于 2007 年 7 月毕业于中国科学技术大学自动化系，获得学士学位。同年保送至中国科学院自动化研究所，师从人工智能、生物特征识别领域国际权威专家谭铁牛院士，从事虹膜识别基础理论研究和关键技术研发。2010 年，张慧作为核心负责人参加国际虹膜识别算法竞赛 Noisy Iris Challenge Evalu
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
摘自：中国人工智能学会（微信ID: CAAI-1981） 院士相关文章： 近期最新文章：院士李德毅：大数据认知(演讲全文) 2015年8月14日，由中国科协、中国科学院指导，中国人工智能学会发起主办的
AI 科技评论按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
这是五角大楼针对恐怖分子发布的一项新的生物识别项目Jetson，即使在200米外，隔着衣服，也能准确的辨别心跳特征，进而精准的识别出这个人是谁，识别准确度甚至超过了人脸识别。
本文主要讲述了人工智能在2017年的飞速发展，以及在未来2018年将在医疗、日常消费、交通等领域的影响。作者认为，到2018年，人工智能将应用于医学，并且越来越多的产品将使用深度学习技术。此外，人工智能将逐渐融入日常生活的各个方面，比如在金融、医疗、教育、零售、交通等领域。
11月27日消息，全国信标委生物特征识别分技术委员会换届大会在北京举办。本次大会发布了两大事项，一是推出《生物特征识别白皮书(2019版)》,二是成立人脸识别技术国家标准工作组。
本文章结合作者在资产探测、入侵检测、网络攻防、蜜罐研究相关工作中大量实践,在此对工控蜜罐识别与反识别的技术进行研究与应用实践与大家进行分享与探讨。
导语：这几天，小编学习到了一个好玩的摄像头图像圆心计算的程序代码。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在这份程序代码中，小编在Python3下运行，使用到了numpy库和opencv库。关于库的下载可以直接通过pip下载对应的库，或者在这个网站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 找到对应的位置，下载后pip对应的路径安装于安装包的名字安装即可。 首先，我们需要了解到怎么样使用python程序获取我们电脑摄像头或者外接的usb免驱摄像头的图像。
6月24日，中科虹霸2018产品发布会在北京国际会议中心盛大举行，本次会议以“创新赋能 刷眼未来”为主题，介绍中科虹霸自主创新的虹膜识别技术，发布面向公安、金融、智能硬件等行业的新产品和解决方案。
工厂人员作业现场异常违规行为识别算法运用SVM算法图像识别技术，人员违规行为识别算法对工厂人员的行为是否合规SOP流程操作规范，帮助作业人员及时发现并纠正违规行为，确保作业过程的安全和合规性。简单介绍一下关于人员违规行为识别SVM算法:SVM算法又名支持向量机，它是一种二分类模型，擅长处理小样本分类问题，有较强的泛化能力并且可以处理非线性分类问题，通过多个SVM的组合使用还可以用来处理多分类问题。
本标准中，技术框架也是基于可信环境实现，移动智能终端的身份鉴别协议解析、用户生物特征采集、比对、存储与呈现攻击检测等均应在可信环境中进行。可信环境的具体实现方式可采用TEE或TEE与SE组合使用的方式。如下图所示：
生物特征识别是人工智能的重要研究领域，也是近年来人工智能产业实际落地的主要领域，受到了学术界和工业界的高度关注。两位讲者从识别算法和计算成像两个角度，为大家推荐了生物特征识别技术最新的代表性工作。
2016年8月，罗马尼亚软体百科(Softpedia)网站发布消息称，新的恶意软件可以欺骗生物识别验证技术。 据Softpedia报道，已经出现了一种新的恶意软件，旨在破解在金融服务机构中越来越流行的行为生物特征识别技术。这种软件就是Gozi的最新版本：一种在2015年首次出现的恶意软件代码。它已经瞄准了像法国巴黎银行(BNP PARIBAS)、荷兰国际集团(International Netherlands Groups)银行、贝宝(PayPal)，以及日本、波兰和西班牙等国的更多金融机构。它使用网络注入
本文介绍了人工智能在行李箱、无人驾驶公交、人脸识别等领域的应用，并探讨了未来20年内这些技术可能的发展。
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