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：
本篇是后面用tensorflow做回归时的一个参照，忍不住要说的是sklearn真是简单好用，要不是他没有卷积cnn等时髦模型，真是不想用其他家的了。 经典的s...
【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。
◆ ◆ ◆ 典型应用 “聚类的典型应用是什么？”在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。
△ 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) 。...第一步，给AI看没有换过脸的原始视频，计算出一个判别用的阈值 (Threshold) 。后面的测试里，如果置信分高于阈值，AI就判断为同人。...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。...虽然，Reddit讨论版不在了，GitHub开源代码没有了，PornHub也全面清除了用Deepfakes算法做的视频； 但那些已经用上了算法、或是用上了FakeApp傻瓜应用的人们，依然可以继续享用，
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 小米手机的相机里，隐藏了一个“智能识物”的AI。你只需要拍摄一张照片，这个AI就能识别出来你拍的是什么。...在小米的官网应用商店里，对“智能识物”的评价严重两极分化：46%的用户打了五星，36%的用户打了一星…… 这个AI到底有怎么样？ 量子位搞了一场识别评测，一组人脸，一组物品。...（本来想搞横评，但其他手机似乎没有类似功能，遂作罢） 重要说明：智能识物UI界面有所不同，是因为8月30日有过更新。 人脸识别挑战：歌唱家马云 先从科技大佬开始： ? 家电？...这个小米智能识物到底是吃什么鬼数据集长大的？ 千万别用它给女朋友挑礼物 世界上最难认的东西，一定是女朋友的瓶瓶罐罐。这个水，那个油，那个露，还有分不清的无数种口红色号。...第二样，好像和白开水没什么区别，但是不小心打翻的话，女朋友会炸毛的——神仙水。 ?
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。...为什么虹膜识别适应性极强？因为在采集虹膜图像时，虹膜识别系统对虹膜区域的大小等会进行校正，以便解决瞳孔下意识的缩小和放大。同时，由于眼盲没有这种生理反应，所以不能被注册。...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。
昨天朋友聚餐，做报表的张哥在饭桌上吐槽，说现在的报表工程师太难了，不仅要会敲代码，还要会做视觉设计。 我们感到很纳闷，为什么？ 他说没想到公司里上司和同事们都是“颜控”，对报表也有颜值要求。...他和新来的小王都是做报表的，不过小王做出来的报表比较好看，经常被领导同事表扬。而他做的报表太过朴素，所以同事们都抢着跟小王提需求，他觉得很郁闷。...张哥不是没想过改进，他还专门在网上学了Excel做数据可视化的教程，不过跟着做出来的报表效果都不尽如人意，少数还算好看的却需要耗费大量的时间精力，实在是没必要。...我说，对呀，你是知道的，专业的事要让专业的人来做，那专业的功能也要用专业的工具做对不？Excel做表格是个顶呱呱的帮手，不过做图表那就不行了，样式老旧、不丰富，制作过程还很繁琐，实在不是做图表的料。...我接着说，市面上有不少做报表的工具，但真正同时把可视化效果和易用性都做到极致的，毫无疑问，当属市场占有率第一的FineReport，这是一款专业的企业级web报表产品，主打特点就是可视化效果强和简单易上手
今天是手机编辑的文章，说说做项目/实习这回事。 我之前发过一些视频，讲校招四要素的，其中一个很重要的部分就是实习。 对社招同学来说，就简单了，面试最重要的就是项目，没有之一。...那这么短的时间做的事情不会很多，一般教给实习生的任务也相对简单。...，采用什么方案，中间遇到过什么问题，怎么解决的等等。...我经常看到很多校招同学的简历，项目描述视野过窄，局限在自己做的那一丢丢的事情上。那作为面试官面试你的时候会希望你能站在整体视角介绍项目，以及你开发过程中遇到哪些问题和解决方案。...如果未来业务增长架构升级应该怎么做？以及针对某个场景如何进行方案设计，需要在工作之余大量的涉猎其他公司或者组织的方案，并且在自己的业务场景中应用。
在金融领域做身份验证的时候，我们大部分时候是通过设备关联到账户，知道用户预留的人脸图像，然后将活体的脸和预留的脸做一个算法的比对，这是 1:1 的比对。...机器之心：在众多生物识别技术中，为什么选择人脸识别结合眼纹识别的验证方式？ 陈继东：生物识别在金融级的应用始于需求。短信、密码体验差，很多人记不住。...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？...但是当我们的数据集里累积到很多不同的镜框，就能学习出到底什么样的镜框有什么样的影响，以及他们之间细微的差异，甚至我们后来还可以模拟出各种各样的镜框，也能达到在较低误识率的情况下依然能保持较高的准确率。...我们在 2015 年 7 月份上线，刚开始还没有全部铺开，基于数据驱动产品的思路，大概经过了一年的快速迭代、优化，每周都会跑一些灰度的数据，做 ABTest，调整参数，测试在什么样的场景下用户通过率更高
那么，追根溯源，ThoughtWorks为什么和社区结合这么紧密，社区到底对我们、组织、乃至社会意味着什么呢？ ?...社区是什么 按你们读书人喜欢的方式，先从定义开始，一番资料看下来，原来中文“社区”和英文“community”其实是存在一定差异的。...狭义的“做社区”，大家经常指的一个是内部交流，一个是线下活动，大家面对面的分享交流确实最有“社区”的味道。...我们为什么做社区 读者朋友中一定有很多同学时常在各种社区活动中游走参与，甚至成为组织者，我们不妨先看看在如今信息爆炸、互动高频的社会环境下，市场上大多数公司做社区的动因是什么，并以此来谈谈ThoughtWorks...我们再来看看在ThoughtWorks，发展社区从个人到组织层面的价值又是什么，或者，我们在动因上又有什么与众不同。 ?
“我”为什么做测试 本篇所指的“我”，其实不光是作者本人，而是大多数从业软件测试的人员。 什么是测试？其实关于测试的名词解释，作者不再进行阐述。...为什么做测试？...也有一些是因为不满足当前自身行业的发展，被迫或主动的选择了测试，比如之前是做开发的，但是由于自己的开发能力不足或是不想天天加班等，才会转到测试。...，如何做的等。...本篇其实没有所谓的指导思想，看似说了一些，但好像什么都没有说，只是单纯的聊聊一些感受，也是想让同行反思一下，为什么要做测试，如何让自己的测试职业发展更好。为什么说如何让自己发展更好？
所谓知识产权，也称其为“知识所属权”，指“权利人对其智力劳动所创作的成果和经营活动中的标记、信誉，依据各国法律赋予符合条件的著作者以及发明者或成果拥有者在一定期...
而且，这个过程不仅仅是对图像的压缩保存需要，对图像的显示也是需要的： 而Gamma编码校正是色调重建的重要方式之一，今天我们先来谈谈为什么需要做Gamma编码。...以上，也就介绍了为什么我们看到的RAW图像很暗。...因为经过我们前面处理后的RAW图像依然是线性的，显示设备的Gamma校正过程会进一步压低暗区，使得我们看到很暗的图像——这就是为什么我们现在需要进行Gamma编码。...这个曲线的公式的表示方法是什么呢？在Gamma编码之前还应该做什么操作？
在这篇文章中，我们将介绍平台工程、它与 DevOps 的区别以及为什么你可能考虑采用平台工程以及谁需要拥有平台工程的能力。什么是平台工程？...平台工程师做什么？平台工程师负责部署和维护内部开发者平台，他们通常对软件工程实践和软件开发人员的工作方式有深入的理解。此外，他们了解团队中交付什么以及完成这些目标所需的工具和工作流程。...平台工程与DevOps的关系是什么？平台工程与DevOps密切相关。许多平台工程师来自DevOps背景。DevOps是一套帮助企业更快、更有效地交付软件的实践，它强调开发和运维团队之间的协作。
另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。...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。...不需要用户做任何动作，只需要自然正对摄像头三、四秒钟，就可以完成整个检测过程。...真实的人脸和照片相比，即使不刻意做动作，也会有微表情存在的，比如眼皮、眼球的律动眨眼、嘴唇以及周边面颊的伸缩等利用这些特征就可以进行有效防范了。
什么是网络地址转换（NAT）？
”但是，苏格拉底说：“我一点儿都不比别人聪明，我其实什么都不知道，但有一点，我唯一知道的是我不知道，而所有其他的人都认为自己知道。...还有现在互联网的知识付费也属于这范畴并且越来越普及，我们是否也可以做点什么呢？ 其实很多时候我们是：不懂的事情想当然了，想当然的事情却又不去坚持。所以要去拓宽自己的认识边界，也别盲从，去试，去坚持。...如果你发现这样做已经走出舒适区了说明你在改变了，这样还不够，还需要持续的跟踪和自我反馈，定目标只是开始，完成目标才是结果。...而心理表征又是什么呢： 心理表征是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点、某些信息或者其他任何事物相对应的心理结构、或具体、或抽象 比如提到“狗”，你脑子里就会浮现它的特征：四条腿、有尾巴、毛茸茸、...如何将新的需要记忆的点快速牢固的掌握住呢，方法就是套用到我们已有的长期记忆中，什么意思呢，看完下面的例子就明白了。
这个方法在以下场景中特别有用： 资源释放和清理： 当程序退出时，可能需要确保释放资源（如文件、网络连接等）以及做一些清理工作，这样可以避免资源泄漏。
这就是为什么我们为你找来了这些最好的笔记工具。快来看看——你会爱上它们的，同样欢迎在留言区评论你最喜爱的笔记软件！ 1....所以既然Quiver如此牛，为什么将它列在第三位呢？因为它只能在Mac上使用。虽然Mac是相當不錯的编程环境，但大多数编码器仍然在Windows或Linux上。我们认为这是相当负面的影响。 4....是什么让它看起来像维基呢？主要是因为可以在整个笔记本中插入链接，跳转到其他页面。 ?
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