内容提要:武汉大学免费开放了全球首个口罩遮挡人脸数据集,包括近 10 万张真实戴口罩与正常人脸图像,以及 50 万张模拟戴口罩人脸图像。
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集,并实现了一个高效的分布式采样算法,兼顾模型准确率和训练效率,只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数,尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而,飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近,格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
这里的会员指的是iCartoonFace:一个卡通人脸识别的基准数据集,爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。
近期全球新型冠状病毒肆虐,疫情严重地区(如武汉)几乎人人戴口罩,具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集,并向社会开放,为当前及将来可能的类似公共安全事件智能管控积累的数据资源。基于口罩人脸数据,设计相应的口罩遮挡人脸检测和识别算法,帮助社区封闭时的人员进出管控,车站,机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级,适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。
【新智元导读】业界公认人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果出炉:百万名人识别子命题,Panasonic-新加坡国立大学合作夺得第一,CIGIT和中科院合作队伍与美国东北大学位列第二第三。MS-Celeb-1M 数据集有效填补了工业界跟学术界的空白,通过有针对的评估指标设计,竞赛实现了人脸“端到端”识别,有助于参赛模型投入现实应用。最后,竞赛识别单一训练样本的名人子命题的冠军团队成员分享了他们的思路方法和参赛经验。 2016 年 6 月,微软向公众发布了大规模现实世界面部图像
简介 近日,香港中大-商汤科技联合实验室的新论文“Accelerated Training for Massive Classification via Dynamic Class Selection”被AAAI 2018录用为Oral Presentation。 该论文着力于解决超大规模分类问题(过百万类)对模型训练带来的一系列挑战,尤其是超大规模Softmax层造成的计算瓶颈。 具体而言,该论文提出了一种新型的Dynamic Selective Softmax,能够以较低的代价在每次迭代中根据类别空间的
前几日,微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集,现在已经不能通过微软的渠道访问。
本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集,并附有相关下载链接,希望能给大家带来一些帮助。
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace,用它训练AI帮你找动漫素材,效率分分钟翻倍。
以前人脸识别在很多人的印象中,仅存在于虚拟的科幻电影中。但如今随着技术的快速发展,人脸识别技术已走进每家每户,平时进小区、过安检、用一下手机……都免不了需要“刷”脸。人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利,但与此同时,也给我们带来了诸多安全挑战。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/265673438
AI科技评论按,人脸识别技术发展到今天,已经不仅仅在技术发展层面受到关注,实际上,在政策和用户隐私层面,它引起的争议越来越多,在某些区域或者领域也颇不受待见(参见此前报道);比如说,2019 年 5 月,旧金山市对人脸识别技术发出了禁令,禁止该技术在政府机关和执法机关中使用,从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。
又或者,只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑,却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片?
二十四、开集识别 68、OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation 实际应用中,机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试数据。在 K-way 分类中,这也被表述为开集识别,其核心是区分 K 个闭集类之外的开集数据的能力。 开放集识别的两个概念上优雅的想法是:1)通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器,以及 2)使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。由于对异常数据的过度拟合,对各种开放测试数据的泛化能力很差,这些异常值不太
作者:熊霖 赵健 徐炎 采访:闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别,美国国家技术标准局(NIST)主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军,项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访,分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而,实现这一点难度非常大,因为“无约束”需要人脸识
Physically-Based Face Rendering for NIR-VIS Face Recognition
人脸识别在我们的生活中随处可见,例如在大楼门禁系统中,它取代了传统的门禁卡或密码,提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面,人脸识别被广泛应用于监控系统,有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员,提升了安全防范的能力。另外,手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一,它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式,替代了传统的密码或指纹识别。
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
当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的,深度学习取决于大量人脸样本。但是,目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此,这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集,包括口罩遮挡人脸检测数据集(MFDD),真实口罩遮挡人脸识别数据集(RMFRD)和模拟口罩遮挡人脸识别数据集(SMFRD)。基于这些数据集,可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95%的准确性,超过了行业报告的结果。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
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。
在接下来的几篇文章中,我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前,我们首先需要收集脸部数据集。
云从科技在跨镜追踪(行人再识别)技术(ReID)上获取重大突破。同时在Market-1501,CUHK03,DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录,其中最高在Market-1501上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)达到96.6%,让跨镜追踪(ReID)在准确率上首次达到商用水平,人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
1)提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题,并且易于生成潜码,与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久,也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别,到人脸的三维重建等,都有非常多的数据集被不断整理提出,极大地促进了该领域的发展。
来源:极市平台本文多干货,建议收藏本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。 小目标检测 1. AI-TOD航空图像数据集 数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYk AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比,AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素,远小于其他数据集。 2. iSAI
内容一览:本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集,涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。
AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比,AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素,远小于其他数据集。
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” (基于生成数据的人脸识别)的解读。
【论文导读】 深度卷积神经网络(DCNN)在人脸识别中已经取得了巨大的进展,通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别,涉及到特征判别。很多模型都是使用Softmax损失函数去监督模型的训练,
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCN)都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
【新智元导读】被业界称为人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 冠军团队技术分享。Panasonic-NUS 合作团队认为,竞赛最大的难点是如何在有限的时间内高效地对海量数据(百万级别的类别,千万级别的数量)进行收集、清理和训练,其中数据清洗工作至关重要。美国东北大学 SmileLab 实验室团队表示,实际应用中的人脸识别系统,往往需要用到“分治法”的思想,针对不同的情况进行处理,最后进行融合,往往比使用一个单一的系统要有效、准确、鲁棒。 业界公认的人脸识别“世界杯”——微软百万名
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。
不久前,一则新闻引起巨大震动,三年前弑母案中的嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场被抓,有人透露吴谢宇进入机场不到十分钟,警察便找到了他。这场所谓的“完美犯罪”是否完美我们不敢妄下论断,但是带领我们抓捕嫌疑人、走进真相的“天眼系统”,或许并不全是完美。
导读:近日,浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸,已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
日前,在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,奇点云以93.82%的最新成绩在100万级别人脸识别测试中位居全球第五,实现200毫秒内快速完成人脸比对,并在各种真实场景应用中均有很强的鲁棒性。参加MegaFace挑战的还有腾讯等公司的AI团队。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”,在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”,被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵,他在五个月前办理了年卡,郭兵认为,“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息,该类信息属于个人敏感信息,一旦泄露、非法提供或者滥用,将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
来自韩国Kakao公司的研究人员,在论文 GroupFace: Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition 提出一种新的概念:人脸的组感知表示,通过在网络中学习人脸的隐藏组表示,并与实例级人脸表示结合,实现了更高精度的人脸识别。
本文约1200字,建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集,涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大,经历人气认证值得收藏码住。 关键词:数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础,优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注:本文梳理的数据集均来自网站: https://hyper.ai/datasets 第 6 名:Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
AI科技评论按:近日,腾讯优图实验室在国际知名人脸识别数据库MegaFace中,以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试(Challenge1/FaceScrub identification
人脸是个人重要的生物特征,业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别;人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
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。
近日,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中的最新成绩,99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后,又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild,是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析,使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
认识wild faces是非常困难的,因为他们出现了各种各样的变化。传统的方法要么训练来自目标域的特定注释的变异数据,要么引入未标记的目标变异数据来适应训练数据。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
在本期 CSDN 技术公开课Plus:《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中,爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作,并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
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