---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
通俗的说，机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。但也有一些项目正在解决基于情境、情
AI科技评论消息，2月21日，美国权威杂志《MIT科技评论》(MIT Technology Review) 公布了2017年度全球十大突破技术，有多家中国公司入选榜单（key players）。 “十大突破技术”（10 Breakthrough Technologies）是《MIT科技评论》的年度技术评选榜单。自2002年起，《麻省理工科技评论》每年遴选并公布10项即将对人们工作生活产生深远影响的重大技术，这十大技术有一个基本的标准，那就是“该项技术已经达到一个里程碑式的阶段或即将到达这一阶段”，所以我们在
随着网络攻击变得越来越多样化，网络安全人员越发需要更加复杂且具有预见性的规则或策略来迅速处理各类安全风险，而目前热门的机器学习，凭借强大的数据处理、检测识别及自动学习等能力，在网络安全领域也开始发挥作用，那实际效果究竟如何？是与人工优势互补，还是更进一步，开始取代人工，在系统中发挥关键作用？本期话题，我们将围绕目前机器学习在网络安全中的实际运用能力，就相关问题展开讨论。 机器学习本质上也是在解决相似性问题，比如流量识别、漏洞挖掘，安全态势感知等，那目前机器学习在这些领域做得如何，是否噱头大于实际能力？
【IT168 资讯】 通俗的说，机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。但也有一些项目正在解决基于情境、情感和思考等复杂的任务。 在深入研究机器学习功能的细节和精准度之前，先结合我们真实的日常生活总体感受一下，机器学习存在的重要性和意义： 银行、零售和电信 * 潜在客户和合作伙伴 * 客户满意度指数(基于关系、交易、营销活动等) * 欺诈、浪费和滥用索赔 * 预测信用风险和信誉 * 营销活
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？
近年来物联网技术快速发展，每一项技术革新，对事物发展都会有巨大促进作用。物联网技术在智能门禁上广泛应用，智能门禁发展如何，对智慧社区建设具有重要影响。在过去智能门禁人脸识别效率低，受网络稳定性影响大。离线式人脸识别技术出现，大大提高了人脸识别效率，及安全性。离线式人脸识别技术，为智慧社区发展提供了强大的活力。
作者：朱珑，依图科技联合创始人 【新智元导读】人工智能浪潮大起，如何判断技术和产业发展？依图科技联合创始人朱珑认为：团队的技术实力由最强的领军人物决定，AI新时代的壁垒唯有顶级的人。而技术发展则有三个层次，Vision（远见）、Insight（洞见）和Execution（执行），正因为有了Insight，创业公司才能在单项AI任务上超越拥有算法、算力、数据条件的互联网巨头，而Vision凌驾一切，朱珑以深度学习领域最强的两位大师Hinton和LeCun为例，论述了Vision对未来结果的决定性。人工智能没有
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
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
IBM CEO Arvind Krishna在日前递交给美国国会议员的一封信中提到了这个决定，并表示“IBM反对使用任何技术（包括其他供应商提供的人脸识别技术）来监视大众、种族定性、侵犯基本人权和自由，以及用于任何与我们价值观及原则不一致的目的。”
计算机视觉（Computer Vision）包含很多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移、人工图片合成等等。
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。
“新冠疫情之下，京东数科、汉王、百度、腾讯、云从科技、中科视拓等众多科技企业纷纷推出或开放了自己“戴口罩状态下的人脸识别”技术。殊不知，方便了居民、秀了肌肉的同时，也带来了新的一波数据安全隐患。
No1：PyTorchImplementation of DeepMind’s BigGAN（https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BigGAN）
一位浙江理工大学的特聘副教授将杭州野生动物世界告上法庭，认为该动物园强制收集个人生物信息，时隔8个月，近日这起案件终于开庭了。
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。
公司最近要搭建一个小程序打卡签到功能需要使用人脸识别进行打卡那么经过调研选择了腾讯云神图人脸识别系统来进行整合业务,刚刚好给大家分享一下本篇文章即可复制到工程当中直接使用哦~
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
一直以来，关于AI技术和AI伦理的争辩从未停止，这也是不断有“技术向善”诉求表达出来的社会现实背景。
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。
日前，市场调研机构弗若斯特沙利文联合头豹研究院发布《2021年中国AI开发平台市场报告》。
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。
基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成，第一步是人脸检测与对齐；第二步是人脸特征提取与比对；在第一步中人脸检测与landmark检测，实现人脸对齐，对齐又分为2D/3D对齐；第二步中提取人脸特征数据，从128维到024维都有可能，获取特征之后识别分为两种模型，一种是1:1称为验证，另外一种1:N称为鉴别。整个流程图示如下：
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
面部识别是计算机视觉中最大的研究领域之一。现在，我们可以使用面部识别来解锁手机，在安全门上验证身份，并在某些国家/地区进行刷脸支付。许多公司都投资于面部识别技术的研究和开发，本文将重点介绍其中的一些研究，并介绍五篇有关人脸识别的机器学习论文。
人看人，首先看的是脸，计算机视觉领域研究人脸的人也非常多，甚至在学术领域出一本专门收录人脸图像处理、识别、生成方向论文的期刊，恐怕都是很有市场的。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
法国有一家名叫Idemia的公司，它的人脸识别软件已经在为美国、澳大利亚和法国的警方提供服务。
https://mp.weixin.qq.com/s/RA8S6uzzJ_moxq8T5thqwA
近日，在腾讯优图实验室、腾讯图灵盾安全、腾讯云牌照资质团队支持下，腾讯云慧眼人脸核身（V3.0）顺利通过公安部安全与警用电子产品质量检测中心安全检测（以下简称“检测中心”）。
随着AI技术的发展，越来越多的AI技术应用进入了我们的生活，而人脸识别也成为了最常见的技术应用之一，住酒店、坐飞机高铁、使用政务便民服务等场景中，都可以见到人脸识别的应用。 然而，在新技术带来方便的同时，安全风险也随之而来，不法分子开始利用AI深度伪造技术伪造视频进行传播，扰乱社会秩序；一些地方出现利用伪造视频、假体面具等攻击人脸识别技术的案例。 为把握当前世界网络传播与新技术融合发展方向，积极营造网信产业发展的良好环境，推动人脸识别等新技术在互联网信息行业发展和治理方面的应用，腾讯联合中国人工智能产业
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。
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
借助人脸识别，人们可以登录 iPhone，在人群中追踪犯罪分子，在商店中辨别出忠实顾客。此项技术并不完美，但正处于快速改进之中。它基于学习识别人脸的算法以及人脸的数百种特征。
AI 科技评论按：人脸识别技术已经进入了大规模应用，个人数据的隐私问题也得到越来越多关注，针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
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