---- 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，
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
本文共两个部分，这是第一部分，其中介绍了 ASP.NET Core 3 中旨在将授权逻辑与基本的用户角色相分离的基于策略的授权模型。此部分提供了此授权进程的基于生物识别信息（如人脸识别或语音识别）的具体示例。在此示例中，检测到未经授权的入侵时，将限制进入建筑。Azure 机器学习内置的异常检测服务将评估入侵的严重性。
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。
这个项目是一个使用 Python 编写的人脸识别库，可以从图片中识别和操作人脸。它基于 dlib 开发，并采用深度学习技术构建了最先进的人脸识别模型，在 Labeled Faces in the Wild 数据集上达到 99.38%的准确率。该库提供了简单易用的命令行工具 face_recognition，可以对一整个文件夹中的图像进行批量处理。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
继谷歌之后，又一个跟政府扯上关系而被“牵连”的科技巨头。 今年6月上旬，谷歌以75亿美元的价格收购了大型代码托管平台Github，正满心欢喜的将其与自身云业务进行融合。然而，就在这不到一个月的时间内，
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但How-Old.net依旧能博得用户一笑，制造诸多欢乐。当然，同大部分网站一样，我们不会保留用户上传的照片，也不会分享这些照片，我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后，我们给数百名
几天前，微软刚刚以10亿美元投资了AI研究机构OpenAI。之后微软将成为OpenAI的独家云计算供应商，同时OpenAI也将为微软Azure云开发AGI的软硬件平台。
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
2018 Geekpwn CAAD（对抗样本挑战赛）继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式，但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月，吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF，这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
被骂成筛子的Google刚刚祭出“七原则”护体，美国人民群众的怒火就转到了微软身上。
导语丨3月21日，世界顶级信息安全峰会CanSecWest 2019在加拿大温哥华召开，吸引了Google、Microsoft、Intel、腾讯、阿里等世界顶尖公司参会。来自腾讯安全平台部的AI安全研究员唐梦云受邀参会，并发表了名为《Adversarial Examples: Using AI to Cheat AI》的主题演讲，分享了团队在AI安全攻防的一些思考。
美国政府近日对南部边境人民的所作所为引发了众怒。其中，100 多名微软员工致信 CEO Satya Nadella，要求公司结束其签署的一份 1940 万美元的合同，该合同内容包含向移民和海关执法部门（ICE）及支持 ICE 的客户提供云服务。
清单 硬件部分 Raspberry Pi 2 Model B PIR运动传感器(通用) Microsoft LifeCam 3000 HD摄像头 伺服马达FS5103R 5V电源 电阻器 1k欧姆 软件应用程序及在线服务 Microsoft Windows 10 IoT Core Microsoft Visual Studio 2015 Microsoft Project Oxford Microsoft Azure Microsoft Azure云存储服务 动手实践 关于项目： 该设备使用Microsof
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
Azure 认知服务的目标是帮助开发人员创建可以看、听、说、理解甚至开始推理的应用程序。 Azure 认知服务中的服务目录可分为五大主要支柱类别：视觉、语音、语言、Web 搜索和决策。开发人员使用 Azure 认知服务能够轻松地将认知功能添加到其应用程序中。 Azure认知服务主要包含：人脸、表单识别、墨迹识别等内容。上次已经介绍过人脸识别服务了，这次介绍下表单识别器如何使用。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
目前，物联网、人工智能已经深入到医疗、家居、交通、教育和工业等多个领域，正在极大改变人们的日常生活。树莓派受众多物联网技术爱好者和创客的欢迎，除官方的 Raspbian 系统以外，还可以运行微软的 Windows 10 IoT Core 和 Google 的 Android Things 等面向物联网应用的操作系统。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技
本文是来自Streaming Media West 2019的演讲，讲者Jun Heider是RealEyes Media的首席技术官。本次演主要讲述了视频机器学习以及相关工具的使用。
对于这个需求，大家的第一反应可能是 PS，但 PS 用来干这件事情我觉得太“重”了，有没有更轻便的办法来实现呢？
【新智元导读】 据《南华早报》报道，中国正在构建世界上最大人脸识别系统，系统目标是使面部和身份证件照匹配的准确率达 90%。该系统核心数据集涵盖了每个中国公民的肖像信息，约 13 TB 大，能在 3 秒内识别 13 亿人口中的任何一人。 中国正在构建世界最大人脸识别系统，3秒内识别13亿人口中的任何一人 据《南华早报》报道，中国正在构建世界上最大人脸识别系统，可在3秒内识别13亿人口中的任何一人。该系统的目标是使面部和身份证件照匹配的准确率达 90%。 公安部于 2015 年推出了这项计划，目前正与上海的一
雷锋网按：本文根据孙剑博士在微软亚洲研究院召开的“让世界充满 AI-人工智能研讨会”上所做的报告《通向视觉智能之路》 编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 孙剑博士2003年毕业于西安交通大学，后一直在微软亚洲研究院工作，担任首席研究员。其主要研究方向是计算摄影学, 人脸识别和基于深度学习的图像理解。自2002年以来在CVPR, ICCV, SIGGRAPH, PAMI等顶级学术会议和期刊上发表学术论文90余篇，两次获得CVPR最佳论文奖(2009, 2016)。孙剑博士于2010被美国权威技术
微软的Cognitive Services（认知服务）是该公司托管的AI算法的集合地。今天，该公司宣布推出几项Cognitive Services（认知服务）工具，包括微软自定义视觉服务，Face A
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
8月9日消息，谷歌公布“Project IDX”项目，官宣这是一款融合了AI技术的代码编辑器。官方表示开发人员当前面临的一个痛点就是，很难配置运行特定项目的技术环境和堆栈。Project IDX项目基于云端的Linux虚拟机运行，并提供了Flutter、Angular、React和Next.js等框架模板，并允许开发者自由配置，满足个性化开发需求。Project IDX在用户的应用程序运行时集成实时预览。目前，这仅限于预览Web应用程序，但很快就会扩展到Android模拟器甚至iOS模拟器。
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。
简单介绍一下系统功能 该系统为了在疫情期间能很好管理访客登记做好风险管控,同时可以整合智能设备做到自动确认并跟踪访客的行动轨迹,该项目完全开源。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？
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》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
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。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
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》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
起步阶段（1950s-1980s），这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究，所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
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》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
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