1 # 识别眼睛、嘴巴、人脸 2 image = cv2.imread('....face_zone: 13 cv2.rectangle(image, pt1=(x,y),pt2=(x+w,y+h), color=[0,0,255],thickness=2) 14 15 # 人脸切分...destroyAllWindows() 代码第一行： 导入图片 第二行： 灰度化处理 第六--九行： 读取特征数据，并使用分类器对特征数据进行处理 第十--十三行： 进行人脸识别... 第十五--二十一行： 进行人脸切分，在上部分识别眼睛；人脸下部分识别嘴的预处理 第二十三--二十五行： 识别眼睛 第二十八--三十行： 识别嘴 将人脸眼睛替换成自定义眼睛：
人脸检测为目标检测的特例，是商业化最早的目标检测算法，也是目前几乎各大CV方向AI公司的必争之地。...WIDER FACE 几乎是目前评估人脸检测算法最权威的数据集。...RetinaFace 是今年5月份出现的人脸检测算法，当时取得了state-of-the-art，作者也开源了代码，过去了两个月，目前仅以极其微弱的精度差屈居第二名，但因为第一名的AInnoFace算法...（来自北京创新奇智公司）没有开源，所以目前RetinaFace可称得上是目前最强的开源人脸检测算法。...相信很多朋友对InsightFace并不陌生，它是目前针对2D与3D人脸分析（含检测、识别、对齐、属性识别等）最知名和开发者最活跃的开源库。RetinaFace代码已经并入该库。
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。
不乏有李奥贝纳这样的年年拿奖、手握几十只狮子的超级广告狂人，不过科技公司特别是中国科技公司，能有如此好的表现，可谓稀罕。 “QQ全城助力寻亲项目”今年拿到的两个都是实效奖，也来之不易。...去年，其在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以83.290%的成绩在100万级别人脸识别测试（Challenge1/FaceScrub identification）中拔得头筹，击败了Google...结合这两个优势，QQ全城助力寻亲项目没有像一些互联网寻人平台高调上线一段时间就低调隐身，而是持续地在为中国用户寻亲提供有成效的服务，目前QQ全城助力一共推送包括走失儿童、走失老人、稀有血型在内的寻人案例...将AI技术特别是人脸识别技术与社交结合将是腾讯落地AI战略的一大优势。一方面，作为中国最活跃的社交网络，腾讯有大量的人脸数据；另一方面，腾讯有大量的场景来应用和训练算法。...在腾讯生态中，优图人脸识别技术不只是应用到了公益上，目前，优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业，前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。
人脸检测作为计算机视觉中的一个长期存在的问题，由于其实际应用，近几十年来一直受到人们的关注。 随着人脸检测基准数据集的广泛应用，近年来各种算法都取得了很大的进展。...其中，Selective Refinement Network（SRN）人脸检测器有选择地将分类和回归操作引入到anchor-based的人脸检测器中，以减少假阳性同时提高定位精度。...其中，一些技术带来了性能改进，因此，将这些有用的技术结合在一起，提出了一种改进的SRN人脸检测器，并在广泛使用的人脸检测基准的人脸数据集上获得了最佳的性能。...人脸检测其实比较简单，就是将图像输入算法框架中，最终返回输入图像中目标人脸的bounding box。 ?...02 S T R 像Cascade RCNN这样的多步回归可以提高Bounding Box位置的准确性，特别是在一些具有挑战性的场景中，例如MS COCO风格的评估指标。
Improved SRN 人脸检测作为计算机视觉中的一个长期存在的问题，由于其实际应用，近几十年来一直受到人们的关注。 随着人脸检测基准数据集的广泛应用，近年来各种算法都取得了很大的进展。...其中，Selective Refinement Network（SRN）人脸检测器有选择地将分类和回归操作引入到anchor-based的人脸检测器中，以减少假阳性同时提高定位精度。...其中，一些技术带来了性能改进，因此，将这些有用的技术结合在一起，提出了一种改进的SRN人脸检测器，并在广泛使用的人脸检测基准的人脸数据集上获得了最佳的性能。...人脸检测其实比较简单，就是将图像输入算法框架中，最终返回输入图像中目标人脸的bounding box。...02 S T R 像Cascade RCNN这样的多步回归可以提高Bounding Box位置的准确性，特别是在一些具有挑战性的场景中，例如MS COCO风格的评估指标。
今天为大家推荐一篇关于人脸识别的文献，主要提出了一个更具有判别能力的人脸识别模型，有兴趣的您可以和我们一起来学习。...【导读】利用深度卷积神经网络进行大规模人脸识别的特征学习面临的主要挑战之一：设计合适的增强识别能力的损失函数。在欧几里得空间中，中心损失计算深度特征与它们的响应类中心之间的距离，以实现类内紧致性。...最近，一个流行的研究路线是合并边的既定损失函数，以便最大限度地模拟人脸类的可分性。 今天要分享的这篇，主要提出了一种additive angular边缘损失(ArcFace)用于人脸识别。...所提出的ArcFace具有清晰的几何解释，可以说是对所有最近最先进的人脸识别基准的最广泛的实验评估，包括一个新的具有万亿个配对级别的大型图像数据库和一个大规模的视频数据集。...从包含约1500幅图像/类样本的8个不同身份中选取人脸图像，分别用Softmax和ArcFace损失训练二维特征嵌入网络。
在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？...图片3.png 为什么会选择结构光 从两种技术的对比上看，TOF技术虽然实时性好、算法简单，但存在传感器技术不成熟、图像分辨率低、成本高、功耗高等问题，目前其更多应用在物体测距等领域。...3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。...例如在刷脸支付领域，国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D结构光摄像头，为支付宝、中国银联提供模组支持，通过3D人脸识别，可以实现快速安全便捷支付，目前刷脸支付设备已经成功落地全国。
据介绍，目前支付宝总共有 4.5 亿实名用户，其中 1.5 亿使用过刷脸。...可否为我们介绍一下「刷脸」支付背后的人脸识别技术？ 陈继东：人脸识别是「刷脸」支付技术的基础。传统上意义上，人脸识别技术有三个核心：人脸检测，关键点定位，特征提取和比对。...选择人脸识别是基于用户的非接触式体验，这不同于指纹识别；还有一个原因是人们拍照是比较自然的一个习惯；另外，人脸照片可以拿来与证件上的照片、以及本人进行交叉比对。那么，我们为什么选择和眼纹识别结合呢？...陈继东：除了人脸检测、人脸比对之外，活体检测是最核心的技术，也是所有生物识别里必须要解决的问题。活体检测的算法目前也有很多，一类是纯软件的方法，一类是与传感器相关的解决方案。...例如，指纹识别是通过电容、电感传感器来检测是否是活体、是否真实；虹膜识别是通过红外摄像头来完成识别活体的。然而，对于人脸来说，我们很难用特定的设备部署于手机上，比如红外摄像头目前在手机上普及率就很低。
不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。 不难发现，在许多科幻电影或动漫中，强大的机器人的必杀技往往就是拥有认人的本事。...而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...目前，Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。不过，这个精度大约相当于人通过肉眼识别的水平，并没有实质的突破。...只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
以“懒”识人！随着话题演进，人类用户原创内容递减 最近，《物理学前沿》发表了一项新研究，主要研究的正是人类用户和AI用户之间的区别，他们发现人类用户和AI用户并非无法区分。
制图：新智元 截至目前，全球顶级大厂都参加过这项竞赛，包括老牌大厂荷兰公司Gemalto，法国公司Morpho，日本公司Panasonic，俄罗斯公司Vocord，以及中国的海康威视、平安科技等。...最新一次的FRVT测评结果是2018年10月中旬提交，本次共有39个厂家参与，相比4个月前多了7家，分别是Anke、比特大陆（Bitmain）、大华股份（Dahua）、商汤科技（Sensetime）、Saffe...人脸识别算法性能一年内提升80%，中国初创公司展现世界一流实力 在 1：1 人脸识别领域，业界通常以误识率（False Match Rate，FMR）、漏报率（False Non-match Rate...简单说，“误识”就是把不应该匹配的人脸当做成功匹配，“漏报”则是应该成功匹配的没有查找出来。 一般来说，在误识率相同的情况下，识别准确率越高，漏报率越低，都意味着算法的性能越好。 ?...2018年10月中旬FRVT测评，Visa测试集上误识和漏报相关（ROC）曲线。
之前52CV曾经报道过PRNet：人脸3D重建与密集对齐，其结果非常惊艳，在很多人脸应用中都有用武之地。...最近同样专注于3D人脸重建与密集对齐的算法2DASL开源了，其评测精度比PRNet又更胜一筹！...在3D人脸对齐方面该算法取得了目前的最高精度，超越PRNet。如下图： ? 在一些极端的例子中，该算法的对齐效果依然很好。 ? ? 在人脸3D重建方面，与以前算法相比也取得了高质量的重建结果。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1903.09359.pdf 代码地址： https://github.com/XgTu/2DASL 目前该库仅放出了测试代码，作者称等论文被接收之后会放出训练代码
当然，目前在深度学习推动下的计算机视觉技术还有很多不足和挑战，需要更多业内研究者不断去探索，特别是在卷积神经网络发展走到更高维度的时候。...孙剑从计算平台的角度对这些 Net 做了一个简单的分类，分别是云、端以及芯片三个不同的计算平台。...最后，孙剑简单介绍了旷视在云、端、芯三个平台上做的计算机视觉的应用，包括人脸识别、车辆识别、人脸支付、智慧安防、智慧金融等等。...*臻识科技联合创始人兼 CEO 任鹏 臻识科技 CEO 任鹏聊了如何打造一款智能相机产品。...除了看好双目深度摄像头，臻识也在尝试多传感器融合等更多的感知方案。
特别是利益驱使下，黑产无孔不入，攻击手法日益复杂。 而如果是个人身份证件遭到“克隆”，证件验真就显得极为重要。...另一方面，金融行业监管对证件要素信息存证完整性和质量的要求愈加严格，但目前基于图像识别证件信息的技术仍存在一定的差错率。...2/ 支持多种证件 支持二代身份证、护照、港澳通行证等多种证件类型的NFC识读，适配不同用户的身份认证场景。...4/ 服务接入便捷 支持SDK服务接入，打通证件NFC识读与刷脸核身全流程，已接入人脸核身的客户可快速接入产品能力。...作为一款安全产品，腾讯云慧眼在实名实人认证方面积累了广泛的落地经验和客户口碑，目前已经形成基础版、增强版和私有化部署等成熟的产品线。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。...04 照片采集方式 目前市面上主流的几种抗攻击的照片采集方式主要有三种：活体检测、连续检测、3D检测。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。...然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。...，用户的人脸将会被跟踪，以防止在认证的中途用户人脸被切换，并且在整个认证过程中会抽取多张人脸照片与后台人脸识别比对服务器预存的用户人脸照片进行人脸比对，以防止其他人进行假冒。...一个可以正常工作的人脸识别系统，除了实现识人之外，还需要其他的技术进行辅助，其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。...人脸识别系统除了“识人”之外，还需要“识真”，也就是说在系统面前，不仅要证明这个人的脸是不是这个人的脸，还要证明这张脸是不是活体的人脸，而不是图片、视频、或者带着面具的人脸。
但是，AI看视频可不是为了痛快：比如在安防领域工作的人脸识别系统。 那么，人脸识别AI能看出哪些视频是Deepfakes生成的么？ ?...人脸识别已阵亡 数据集有了，就要选择测试对象。 研究人员决定让两个开源的预训练模型接受测试：一个基于VGG，一个基于Facenet。 两个模型都是如今人脸识别领域的前沿。 ?...△ a的脸给了b，就得到c 95%分不清 考核标准是误识率 (FAR) ，指的是两段视频里的人物不同、却被AI判断为同人的概率 (越低越好) 。...误识率高，表示VGG和FaceNet都没有敏感地察觉视频被换了脸，还以为是同样的人。 对比一下，只投喂天然视频的时候，两个模型的误识率分别是0.00%和0.03%。...△ 脆弱的人脸识别 所以团队觉得，在人脸识别系统之外，还需要另外的检测方法，来分辨Deepfake换脸视频。
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