事件一出，公众沸腾了。而就在这短短几天内，包括天津、南京、杭州在内的多个城市纷纷出手，力求在政策层面“禁止”人脸识别的应用。
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。
也许你已经听过了这一消息。去年，斯坦福大学的 助理教授 Michael Kosinki 和同事 Yilun Wang 在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征，来识别某人是否是同性恋。研究称，在只有一张正面照的情况下，算法判断男同性恋的准确率达到 81％，女同性恋的准确率则为 74％。
无论是加速前期的疫情科研攻关，还是协助一线的疫情诊疗和现场防控，以及后端的信息化平台搭建，都已经出现了人工智能技术和解决方案的身影，并且取得了实际效果。
带着这些问题，2022 年 1 月 19 日我们通过机器之心公众号推文向机器之心的老伙计们请求了援助，开展了为期 6 天的「Pop SOTA！List for AI Developers 2021」评价活动，邀请老伙计们帮助我们就自己熟悉的工作的「引领性」、「启发性」和「应用可行性」对「Pop SOTA！」项目组预选的 TOP 256 个年度价值工作共同再进行一轮价值评价，形成一份更具代表性的 2021 年度价值工作名录。
南京江宁区玉堂花园小区南门，一位戴着口罩的居民走到门禁前，系统很快通过人脸识别识别出他的身份和健康状况，闸机门自动打开。
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》
设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。
▌SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning
李根 发自 清华科技园 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 刚完成B轮4.1亿美元融资的商汤科技 刚宣布4.1亿美元B轮融资的商汤科技，是一家令人熟悉又陌生的AI公司。 人们在他单轮巨额融资时
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。
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。
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
【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。
今天带来一篇人脸识别中的颜值打分技术，所谓“颜值”，基于什么标准来评判高低呢？既然是个“数值”，那到底能不能“测量”一下？
传统的生物识别系统如人脸识别、虹膜、视网膜、声音和指纹技术当前被广泛应用，然而由于反监视面具、隐形眼镜、声码器或指纹膜等技术和工具的出现和发展，人类被生物测量工具欺骗的风险也越来越高。
这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。
近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
相比于金融、安防的笼统应用，第六镜让我们看到了更多日常生活中出现的人脸识别技术。 做《镁客|请讲》栏目到现在，我们也采访了不少硬科技行业的创业者。如同多数行业领域一样，在硬科技行业，能够毅然决然进入创业圈的多是拥有丰富从业经历、或是有着强硬技术的男性。 2014年，很多人还在拼搏学业或是忙里忙外找实习的时候，彼时还在西北工业大学读大三的叶雨桐和刘闯就开始琢磨起创业的事情。 说起创业，起步的时候总是那么的艰难 因为同是学生会成员，叶雨桐和刘闯之间经常会有交流，慢慢的，两个人就开始想着搞事情。那时，恰逢西北工业
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
近年来，基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制，以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世界人脸识别需求。至于性能分析和比较，基于多个基准的大量模型也需要一个标准和自动化的评估工具。此外，人们希望能够出现一种以整体流水线形式部署的人脸识别公共基础。
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。
共计2164字|建议阅读时间6分钟 编者按 北京时间9月13日凌晨，苹果新品发布会再一次汇聚了世界的目光，苹果也不负众望，推出了两款全新的主力机型iPhone8和iPhone X。其中iPhone X很多新功能都创新性十足，但同时也引起了极大的争议。事后围绕值不值得买这个话题，也是众说纷纭，我目测来看，现在的舆论导向是偏向于不买，并列出了几大“罪状”。其中的大多数比较主观，仁者见仁，智者见智，倒没什么好争论的。不过其中一项罪状确实是引起了我的兴趣：那就是对新的FaceID功能的安全性的质疑。质疑的理由大多都
近年来，基于深度学习的人脸识别已经取得了显著的进展。然而，深度人脸识别的实际模型制作和进一步研究却非常需要相应的公众支持。
11 月 29 日晚间，机器之心举办「智周洞察 · 可信 AI」：隐私保护增强的新一代生物识别技术线上研讨会。中国信通院云大所石霖主任、上海交通大学郁昱教授、墨奇科技汤林鹏、天壤韩定一四位嘉宾从学术研究、技术实现、应用挑战及安全合规四个角度共同探讨可信生物识别。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
近日，知名极客稚晖君在个人微博发文称自己将离职创业，开启一段新的旅程，“天才少年”将在机器人领域继续发光发热。
1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益，但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习，利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而，主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误，损害了培训。在本文中，我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说，我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法，以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明，即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据，仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步，我们开发了一种半监督人脸识别解决方案，名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL)，它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始，因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别，有噪声的标签学习。
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
前言： 6月21日，《福布斯》刊文指出，人工智能领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国人工智能改革的科技领导者，创新工场联合创始人李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯人工智能实验室主任
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。
选自the Verge 作者：James Vincent 机器之心编译 参与：Ellen Han、黄小天 威廉·吉布森（William Gibson）写于 2010 年的小说《零历史（Zero History）》中有这样一个场景：一个角色穿着迄今为止「最丑陋的 T-shirt」展开了危险的突袭，T-shirt 可使其对闭路电视（CCTV）隐身。在尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的小说《雪崩（Snow Crash）》中，一个位图图像被用来传递可扰乱黑客大脑频率的病毒，借助计算机增强的视觉神经
【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资，创下AI融资记录。当下，人脸识别技术做到了什么程度？未来计算机视觉创业还有没有机会？在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上，微软全球执行副总裁沈向洋主持，商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起，共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里？他们怎么看待彼此和整个行业？本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资，引起热议。 2
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的新范式，将传统的 “点” 攻击模式推广为 “面” 攻击模式。 声称准确率 99% 的人脸识别系统真的牢不可破吗？事实上，在人脸照片上做一些不影响视觉判断的改变就可以轻松攻破人脸识别系统，例如让邻家女孩和男明星被判断成同一个人，这便是对抗攻击。对抗攻击的目标是寻找自然的且能够让神经网络混淆的对抗样本，从本质上讲，找到对抗样本也就是找到了神经网络的脆弱之处。 近日，来自东方理工的研究团队提出了一种广义流形对抗攻击的范式（Genera
阿瑞斯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上次我们说到，亚马逊正在遭遇15万人联名抗议，其中有用户、有股东，他们知晓了亚马逊正在与政府进行的人脸识别合作项目。 于是愤而给亚马逊创
千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果公司的计算机视觉机器学习团队，最近发表了一篇博客，介绍了苹果如何在手机上实现用深度神经网络进行人脸识别。 苹果首次公开发布人脸检测API，是
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
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？
来源 | PyTorch 开发者社区 责编 | 寇雪芹 头图 | 下载于ICphoto 人脸识别也遇到坑了，识别得了三次元，却对二次元无效。迪士尼的技术团队，正在开发这一算法，以帮助动画制作者进行后期搜索。团队利用 PyTorch，效率得到很大的提高。 1923 年成立的商业帝国迪士尼以动画起家，至今引领着全球动画电影的发展。每一部动画电影的背后，都凝结了数百人的心血与汗水。自第一部电脑3D动画《玩具总动员》的上映，迪士尼就开启了数字化动画创作的征程。随着 CGI、AI 技术的发展，迪士尼动画电影的制作、
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
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。
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。
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