【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务，尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而，到目前为止，很少有人关注PFR，因此，识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM)，该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合，解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算，对整个输入图像进行一次特征图的计算，大大提高了速度。
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
编辑导语 支付解决方案提供商BeeCloud宣布提供Apple Pay在线支付SDK服务;一登sdk功能更新，人脸检索上线；即将到来谷歌AndroidN系统优化SDK，支持多窗口模式；七陌云客服为每一
们生存的这个星球上，居住着70多亿人。每个人的面孔组成部分相同，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小差异也不大。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式——即使是面容极其相似的双胞胎，也能由微妙的差别区分出来。人脸特征如同指纹一样，无法找到完全相同的存在。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？是否可以设计出与人类一样能够自动识别人脸的机器？这是近几十年来被广泛研究着的热门问题。随着AI技术的发展，也取得了显著的突破。
2020年是雪亮工程最后一年、三类社会资源接入等各地的视频资源共享类项目将陆续开展，将接入大量的社会各个角落的高清摄像机，这些监控视频相机大部分属于常规的视频监控,只能被动的传输现场的实时视频信息。从2019年，“软件定义相机”被提出后，越来越多的人脸识别、车牌识别、车辆识别相机需求愈发旺盛，靠全部重新建设结构化识别摄像机来实现这一目的将带来人力和财力的巨大开销。因此发挥各种社会自建的监控资源优势，以最小的成本来实现快速的实现很有必要。
据悉，先后有两名嫌犯在张学友演唱会上，被智慧安保人像识别功能锁定，抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群，这个年龄段的人都爱张学友的歌，张学友也被网友喜送绰号：“热心歌神张先生”。
SkeyeVSS平台提供视频分析策略管理、预警策略管理等功能，能够主动发现集团成员企业生产过程中存在安全隐患的通用场景，包括空岗、睡岗、人员数量超限、安全帽佩戴、护目镜佩戴、吊装作业区域人员活动、禁火区域烟火、禁止人员进入、乱堆物料、消防通道占用等共十个场景，支持生成通过识别以上场景形成的预警录像。
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
我搜集了当季一线大牌最新服装发布会的照片，用人工智能技术学习其中的服装设计风格，建立一套自动给服装线稿添加配色、材质纹理的算法，可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案，帮助服装设计师更好更快的抓住潮流趋势
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
机器之心报道 机器之心编辑部 Matplotlib 是一个非常强大的 Python 作图工具，也是很多高级可视化库的底层基础。 Python 科学可视化领域由无数的工具组成，从最通用和广泛使用的，到更专业和更机密的。其中一些工具源自社区，而另一些则是由企业开发的。有些是专门面向网页制作的，有些仅面向桌面端，有些面向 3D 和大型数据处理，还有一些面向 2D 渲染。 可视化是一个复杂的过程，研究者可以先问自己几个问题： 目标是桌面渲染还是网页渲染？ 需要复杂的 3D 渲染吗？ 对可视化的品质有什么要求吗？
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。（用一点也是用 =.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
近年来，“出海”成为了中国企业发展的一个重要方向，包括社交文娱、游戏等行业，探索出了新的应用场景和业态模式，将自己打造的数字化产品和服务平台进行海外拓展。面对出海的浪潮袭来，仍存在诸多挑战：如何才能快速实现业务布局完成扩容？如何能够打破桎梏实现庞大的传统业务模式升级？如何完成品牌形象蜕变，实现品牌全球化？在出海企业上云的大势下，腾讯云将为大家带来从业务营销增长、智能客户服务、新媒体营销创意玩法、内容生产等环节，针对中国出海业务的提供完整解决方案，为出海企业插上云端之翼。 腾讯云为中国出海业务提供完整解决方
【导读】每个人只有单样本的识别是人脸识别(FR)中最具挑战性的问题之一，每个人只有一个单本（SSPP）参加训练。虽然现有的基于patch的方法在FR中取得了很大的成功，但是在处理复杂的人脸变化时，它们在特征提取和识别阶段仍然存在局限性。今天，我们要说的技术，提出了一种新的基于patch的方法，称为鲁棒异构判别分析(RHDA)，用于带有SSPP的FR。为了提高对复杂人脸变化的鲁棒性，首先提出了一种新的基于图的Fisher-like准则，它包含了两个不同的嵌入，以学习图像块的异构判别表示。然后引入两个距离度量，即patch-to-patch距离和patch-to-manifold距离，并通过联合多数投票的方式，开发一种融合策略，将上述两个距离度量的识别输出结合起来进行识别。在各种基准数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。
数据万象推出的智能检索 MetaInsight 服务将多模态检索与元数据管理方式相结合，自动为云上的文档、图片、音视频等非结构化数据提供智能数据处理、分析、检索全流程服务，支持语义检索、标签检索、元数据管理，更多维度解析数据，可灵活适配媒资管理、智能网盘、社交应用、图库图床等场景，提升用户查找、使用、管理内容的能力。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
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：
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。
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
一般公司都有更换用户头像功能，需要从图库中选择图片或者拍照，基本还会对图片进行裁剪。最近抽空就做了一些简单的封装，方便以后使用。主要是用了建造者模式，链式调用，方便简单。可以自定义图片路径，附带裁剪和简单压缩功能。使用实例如下：
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。
10月，文字识别OCR、语音识别、图片标签推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
度量学习是ReID任务中常用的方式之一，今天来看下一篇关于如何改进度量学习的论文。来自2016年NeurIPS上的一篇论文，被引用超过900次。
近年来，三维人脸重建成为计算机视觉、图像识别等研究领域中的热点问题。三维人脸重建技术分为基于不同视角的多幅图像的重建和基于单幅图像的三维人脸重建。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
生产力如已成熟，想象力还会远吗？ 作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 “你们是从什么时候开始注意到人类的？” “当第一个原始人开始仰望星空的时候。” AI 的类人猿，早已开始仰望人类。 1 来自机器的审视 在过去短短的两年间，算法从业者王超岳有过两次被 AI 震撼住的时刻。 一次是去年 3 月 OpenAI 祭出人工智能绘画产品 DALL·E 时。只需要在计算机上输入一句话，DALL·E 就能够理解这句话、然后自动生成一幅意思相应的图像，且该图像是全网首发、独一无二。 所有跨越“族群”的交流都是一次文明的突变
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：
深度学习模型在生成图像上的表现，已经如此出色。很显然，它在未来会给我们更多的惊喜。
在信息化浪潮席卷全球的背景下，公安信息化建设日益成为提升社会治理能力和维护社会稳定的关键手段。其中，GA/T 1400标准作为公安视频图像信息应用系统的核心规范，以其结构化数据处理与应用能力，为公安信息化建设注入了强大的动力。
本文实例讲述了Android编程实现保存图片到系统图库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
随着计算机视觉领域的发展，图像识别已经被广泛应用在各个领域，比如在疫情期间各个住宅、办公场所出入口位置广泛使用的人脸识别系统等等。
当你把大量照片导入 OS X 的「照片」应用时，有没有发现你的存储空间在急剧的变小？此外 iOS 设备上是不是也是这样？如何优化本地的「照片」存储？
4、新建PCB库，并给原理图库中我们所用到的每一个元件，绘制PCB封装，当然对于常用元件，AD已经自带PCB封装，这种情况显然不用自绘PCB封装了。后缀为pcbLib.
25日凌晨，苹果公司终于发布了iOS 16.1正式版。修改了iOS 16的诸多bug，开放更多机型使用「电池百分比显示」，还开发了共享图库和第三方实时活动的新功能。接下来，本文将为大家整理本次更新的5大亮点。
说起IP衍生商品，大家都不会陌生。也许你是心怀英雄梦的少年，买过Marvel美国队长的手办，又也许你是充满粉红泡泡的少女，买过Hello Kitty的睡衣，还也许充满幻想的你，畅游在Disney Land。夸张点说，我们几乎每个人都在直接或间接地接触着体验着消费着IP衍生商品。那么衍生商品对于IP对于用户的意义又是什么呢？ 参与在游戏IP项目的创意人和设计师们在IP内容构建、产品包装、运营支撑、营销创新、内容拓展几个模块不断深耕的同时，也会多多少少涉及到IP衍生的相关内容。 01 IP衍生商品的类型
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
商场里的门店指引屏、火车站的滚动播放车次信息的大屏、公交车站亮着灯的广告牌，已经深深地嵌入我们的生活中，这些出现在公共场合的屏幕有一个统称——商业显示屏（以下简称“商显屏”或“商显”）。
最近有些用户反映保存图片之后在系统图库找不到保存的图片，遂决定彻底查看并解决下。 Adnroid中保存图片的方法可能有如下两种： 第一种是自己写方法，如下代码： public static File saveImage(Bitmap bmp) { File appDir = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), "Boohee"); if (!appDir.exists()) { appDir.mkdir(
sld文件 前段时间，有网友委托我帮他做一个家具的图库。 首先，做图库的方法有很多，最简单的是MFC拖控件然后自己把做好的bmp图贴进去就可以了，麻烦一点的是sld文件，最麻烦 是用blockview做。 下面先说说3种办法的区别： 首先，如果用MFC拖控件的办法，最简单也最方便，用static或者用picture控件，把bmp贴进去就好了，双击控件的时候，关闭 对话框，然后给cad发送命令就可以了，方便，简单。不好的地方在于自己做bmp图是有大有小的，bmp图贴到控件中的时候， 会有缩放，bmp本来就不是质量很高的图形文件，就会出现失真。 如果用blockview做，首先这个玩意是用来显示dwg图纸的，用这个做图库，一是有点杀鸡用牛刀的感觉，二是blockview这个 东西如果显示过多图纸，那么会很慢的。当然它显示的是dwg，所以不会失真。 那么看来最简单的是用sld来做图库了，cad本身也支持这个，搭配mnu菜单文件，就可以很好的实现图库功能，当然，用这 个做图库，最大的问题是需要你自己做一个完美的sld文件才行，不然也是很丑的。
Lightroom是一款非常专业的图形图像软件，使用它可以加快对图片后期处理的速度。如果这些快捷键你都知道的话？可以帮你节省很多时间，大大提高工作效率。还没有了解全面的不妨仔细看一下！全面了解的也可以看看还有什么疏漏的地方！
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
图像浏览及处理 FLAnimatedImage - gif播放处理的工具。 CLImageEditor - 超强的图片编辑库，快速帮你实现旋转，防缩，滤镜等等一系列麻烦的事情。 ios-image-filters - 图像滤镜，库比较旧了，很容易崩溃。 XBImageFilters - 图像滤镜。 MWPhotoBrowser - 一个非常不错的照片浏览器，在github的star接近3000个，解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题。 co
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HTML5页面如何在手机端浏览器调用相机、相册功能</title> </head> <body> <input type="file" accept="image/*" capture="camera"> <input type="file" accept="video/*" capt06
需要注意的是，ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库，有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理，因此我们需要单独学习它。
经过实际测试，多达数百兆的图片资源，只需 20 秒不到，就可以全部加载到 Power BI 中供使用。
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