中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题,在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
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。
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。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别领域,中国队再次传来捷报。 全球最大规模人脸数据集发布。 首次包含数百万ID和数亿图片。 这就是由芯翌科技与清华大学自动化系智能视觉实验室合作,所推出的 WebFace 260M,相关研究已被CVPR 2021接收。 并且,基于其所清洗的数据集 WebFace42M,在最具挑战IJBC测试集上,也已经达到了SOTA水平。 而它所带来的“全球之最”还不止于此。 以这项数据集为基础,芯翌科技在最新一期的NIST-FRVT榜单上,戴口罩人脸识
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 腾讯云神图·人脸识别(Face Recognition)基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 【课程目标】 快速了解腾讯云人脸识别产品 了解腾讯云人
据路透社、CNN等多家媒体报道,在本周二的一次投票中,旧金山城市监督委员会(Board of Supervisors) 的官员们以8票对1票的结果通过一项法令,禁止政府机构购买和使用人脸识别技术。此举旨在加强新技术的监管,并消除个人隐私泄露的隐患。
“一张照片就可能骗它开门”,随着智能门锁的广泛普及,最近有关人脸识别的安全性质疑声音越来越多,守护家庭关口的敏感性,也让大众对这种质疑相对其他场景要更加关注。
本文介绍了单样本学习,并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习,而孪生神经网络可以用于人脸识别任务,通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型,并说明了如何选择用于训练模型的图片。
选自towardsdatascience 作者:Firdaouss Doukkali 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章简要介绍单样本学习,以孪生神经网络(Siamese
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后,就很少有重大的突破了,逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
在机器学习中,您标注的数据是AI模型的基础,因此选择正确的方式十分重要,建立质检流程,跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速,人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候,比如,科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
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。
对于这个问题,业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别(Person Re-identification,ReID)。
最近因为博主科研繁忙,没有时间更新,在此向所有关注的您说一声对不起!希望没有计算机视觉战队大家依然科研顺利,生活愉快,也希望大家时刻关注我们的平台,宣传计算机视觉战队,谢谢! ---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事,希望您能有些收获,谢谢! n 主要内容 卷积神经网络(CNN)已广泛地用于计算机视觉领域,显著地提高了先进的方法。在大多数的CNNs中,softmax损失函数被作为监督信号去训练深度模型。为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学
最近因为比较繁忙,没有及时在“计算机视觉战队”平台更新,在此向所有关注的同学说一声抱歉!希望这段日子大家依然科研顺利,生活愉快,嘿嘿!
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近年来,行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟,其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
内容提要:行人重识别技术,广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中,近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
量子位作为合作媒体参与的节目《机智过人》将于8月25日晚20:00在CCTV-1开播。中科院院士姚期智、德国汉堡科学院院士张建伟、北斗导航卫星定位系统科学家徐颖将组成机智见证团参与其中。 △ 姚期智教
云端人脸识别平台方案虽然看起来美好,但是当没有网络的时候呢?当需要控制硬件成本的时候呢?离线则成为人工智能技术落地的关键,这也是将AI从云到端的唯一方式。 当GMIC遇上视觉AI “黑科技”酷炫又好玩
松下公司宣布,采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出,而8月才在日本本土推出。 视频:http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道,其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点?人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势? 10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后,多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果,此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后,商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法,随着PK的不断升级,人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新,固定识别通过率为90%,识别误匹配率指标被降低了好几个数量级,此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等,这里不一一赘述。
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
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》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求,并推荐了专业的人脸安全解决方案。
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》; 《人脸识别源码运行指南》(小编附在文末) 前段时间对人脸检测进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)(http://www.jianshu.com/p/504c081d7397)但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自
如今,AI的发展显然已经进入了一个临界点,即AI跨过了概念阶段,下一个便是怎样能够更好地在各行各业实现落地式应用。即使之前的AlphaGo人机大战,显现出了AI的强大,但是人们更关心的是AI怎样协助人类在各行各业中更加落地的应用。 值得高兴的是,AI如今在各行各业中的落地应用,已经开始有了阶段性的成果。 目前,随着各大巨头们对AI的不断研究及深度学习的不断发展,AI技术在经历了三次浪潮之后,终于迎来了春天。AI目前在金融、医疗、安防、教育以及法律等不同领域都已经得到了大量的应用,并且都有着较好的发展。
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
新年伊始,关心国外动态的同学一定清楚,现在全美最关心的可不是什么新冠疫情,而是全国各地到处在发生的各种歧视黑人的种族歧视游行,尤其是不断有白人警察恶意对待黑人群众的新闻爆出,犹如星星之火可以燎原,有愈演愈烈之势。 这不,又有人翻出一起去年发生的案件,但这次被指责的除了白人警察却牵扯上了人脸识别功能。究竟是怎么一回事呢? 案件发生在去年1月,在美国新泽西州伍德布里奇市的一个名为汉普顿的酒店,酒店人员向警方报案,声称有人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食。待警方赶到后,嫌疑人提供了一张驾照作为身份证明。 可以清
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。
现在我建议大家要有自己的域名、云服务器方便开发调试,也方便交付。那现在,还要求大家要有自己的公司,这样就可以了做支付方面的工作了,还有签合同有些也要求有公司。
【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。
编辑导语 于2015年3月13日正式上线,目前一登已经服务了1400+个开发者,为386个Android应用,306个iOS应用提供身份验证服务,已经积累了超过141万用户;今年2月一登获得乐体创投2000万人民币的A轮融资,乐体创投是乐视体育旗下投资基金,一登将会在体育场景与乐视体育展开全面合作;资金将会用于场景落地的拓展及团队扩充。 追求用户体验提升多方合作场景落地 一登于去年底推出了SuperID2.0版。在产品性能方面,一登对产品进行了改进,提升了比对的准确性以及对不同光照环境的适应性,可以自动识别
在周二的一篇博客文章中,Facebook社交网络的新母公司Meta宣布,该平台将删除超过10亿人的人脸模板,并关闭其人脸识别软件,这种软件使用一种算法来识别上传到Facebook的照片中的人。
按研究领域划分,可将人工智能大致划分为:计算机视觉、语音识别与自然语言处理,以及机器学习三类。这三类分别象征着人工智能系统的眼睛、耳和口,大脑。
近两年来,人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言,全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷:瑞典数据保护机构(DPA)因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗(约人民币14.6万元)的罚单;美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术;微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb;Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔;我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月,由于BLM运动的影响,人脸识别更是被推至风口浪尖,随着这项技术下沉到各个领域遍地开花,最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。
雷锋网按:本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来,主要谈论人工智能如何商业化的问题。 人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一
在一篇关于人脸识别的潜在用途和滥用的博客文章中,微软总裁 Bradford L. Smith 将该技术与受到全面监管的药品和汽车等产品进行了比较,并敦促美国国会展开研究并监督人脸识别技术的使用。
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。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能,主要以公有云API的方式,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
【新智元导读】人工智能对社会的渗透远比你能看到的更多。在具体的AI应用中,人脸识别是最广泛的几大技术之一,不管是执法、广告、管理甚至教堂,人脸识别都在发挥作用。在人脸识别领域,最新的技术甚至做到了“无脸识别”,也就是说,在图像模糊和变形的情况下,机器也可以根据此前学习到的模型正确识别出人脸。《经济学人》副主编Tom Standageis撰文指出,现在的人脸识别为AI技术的负面效应提供了一个例子。由AI引发的伦理和监管窘境并非是理论上的:它们已经发生了,就在你的智能手机里。 人脸识别的最新进展:无脸识别 根据
《中国新闻周刊》(记者:苑苏文) 李红(化名)万万没想到,诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元,如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账,需要用户在手机银行App上进行人脸识别,并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套,她的手机短信被拦截,手机号被设置了呼叫转移,令她的验证码落入他人手中,且无法接听银行的确认电话。 更严重的是,“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示,在进行密码重置和大额转账时,“李红”进行了6次人脸识别比对,均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作,登录者的IP
如今,人脸识别作为新兴的生活方式,已经在乘车、打卡、支付、办证、公安司法等环境中快速普及。
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。
今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术!(链接:腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本)
在人脸识别应用中,很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合(比如在监控视频中),使用人脸图像集来做识别,这个问题被称为基于模板的人脸识别(template-based face recognition)。
据外媒报道,纽约州立法机构刚刚通过了一项法令,禁止在学校中使用人脸识别和其他生物特征识别技术,直至 2022 年。该法案将由州长 Andrew Cuomo 签署。此前,旧金山、马萨诸塞州萨默维尔市等多地也已正式通过了在公共场所禁用人脸识别软件的法案。
今天,也就是 2017 年 9 月 11 日,小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2, 其中,Note 3推出了一项新功能,人脸解锁。 以后,请忘掉密码,忘掉指纹,欢迎走进看脸的时代。 首先,来看看小米 MIX 2 和 Note 3: 小米 Note 3 其实就是大屏版的小米 6,屏幕尺寸升级为 5.5 英寸,处理器则降级为高通骁龙 660 。后置摄像头的配置与小米 6 相同,依旧是 1200 万像素的广角镜头 + 1200 万像素的长焦镜头,前置摄像头则升级到了 1600 万像素,2μm
这是发生在2019年的事情,被错误逮捕的对象,是一位名叫Robert Williams的黑人男子,在交了1000美元后,他才被保释出去。
大家知道,目前,人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事,登上了头条,遭到万人上书抨击。此外,国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头,来监控学生。
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