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。
一直以来以概念诗人的AI，如今正在逐渐向实用化迈进。在近期举办的2017中国国际金融展上，AI技术就成功地“反客为主”，将本应该以金融为主题的国际展会，变成了自己产业化成绩的秀场。 除了各大金融机构以外，今年的金融展还吸引来了包括松下、柯达、富士通、恩智浦半导体、瑞银科技、中软高科、Vertiv和维融电子在内的上百家国内外金融科技企业，展示了移动金融、自助设备终端、金融机具及配件、金融安全以及IT系统解决方案等大量的新产品和新技术。 当中，以人脸识别为代表的AI技术备受关注。对于银行等机构入场工作和服务
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列 。来看一下下面的代码
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
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
近日，马萨诸塞州的萨默维尔市议会通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的投票。新政策生效后，该市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
该项目为测试版，正式版会加入更多的功能，持续更新中..... 测试版项目地址我会放到结尾
论文全称:《Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks》 中文名:《利用卷积神经网络进行农场猪脸识别》
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。
本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 1.人员人脸识别并完成签到/签退 2.考勤时间计算 3.保存考勤数据为CSV格式（Excel表格）
深层神经网络与浅层神经网络的区别是:隐藏层比浅层神经网络多,从命名规则上来说,有1,2,5个隐藏层的神经网络可以称为1 hidden layer,2 hidden layers,5 hidden layers
6月9日，IBM首席执行官Arvind Krishna宣布，由于“人脸识别技术可能存在种族和性别歧视”，IBM将不再开发和提供人脸识别技术以及相关服务。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
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。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，图片又经过网络传输到局域网进行对比，匹配识别（这个处理过程比较速度太慢），使得实际效果大打折扣。在大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
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当前，全国两会正在进行时，最高人民法院办公厅主任郭竞坤就最高人民法院工作报告和最高人民检察院工作报告中提到的人脸识别技术被滥用等内容进行了解读。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
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。
点击上方蓝字关注我们 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一个简单、渐进、但必须知道的基线：用于Vision Transformer的自监督学习。尽管标准卷积网络的训练方法已经非常成熟且鲁棒，然而ViT的训练方案仍有待于构建，特别是自监督场景下的训练极具挑战。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 背景 在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下
我是 盛瀚钦，沪江 CCtalk 前端开发工程师，Taro 框架的 issue 维护志愿者，主要侧重于前端 UI 编写和团队文档建设。
这家为47家美国最大的警察机构提供摄像设备及软件的公司，这一次竟然割爱，主动放弃了人脸识别这一在安防领域颇具潜力的技术。
个人征信牌照出台前，各家征信公司加速推出产品。腾讯征信产品主要分两大类：一是反欺诈产品，二是信用评级产品。反欺诈产品：包括人脸识别和欺诈测评两个主要的应用场景。信用评级产品：目前可以提供应用的信用评分
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禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候，其也就结束了淘金的黄金时期，当前的人脸识别正处于这一阶段。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高，它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题，最受关注的就是对抗样本，它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的，包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
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。
导读：目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准，人脸识别的技术目前已经相对成熟，一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。 9月15号上映的《猩球崛起3：终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片，在影片中，主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角，以人猿“换脸”，展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下，安迪演绎了这个不可能的角色，大量自然光照下的凯撒的面部特写，技术上，近乎100％的以假乱真的真实程度，动作捕捉技术，本质上就是一种数字技术的化
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。 LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别
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。
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
中兴智能视觉大数据报道：说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵，“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像，在数据库内进行比对，达到一定的相似度，会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊？在中兴视觉大数据看来用例子进行说明，大家可能更清楚点，在近些年的时候，其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是7月18日星期一，新的一周又开始了～ 快来和日报君看看，今天科技圈有哪些大新闻？ 今日大新闻 潘云鹤院士获颁吴文俊人工智能最高成就奖 7月16日，我国智能科学技术最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖典礼在北京举行，66个获奖项目及个人受到表彰奖励。 其中，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤荣获2021年度吴文俊人工智能最高成就奖，获颁荣誉奖牌和100万元人民币奖金。 △图源：主办方 潘云鹤院士长期从事人工智能研究，是我国智能CAD
今日，一份长长的公开信在reddit机器学习版块火了起来，信的内容涉及1700名科学家联名抵制一项人工智能研究发表在Springer Nature上。
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