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。
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[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
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。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
旭帆科技AI智能分析网关可提供海量算法供应，涵盖目标监测、分析、抓拍、动作分析、AI识别等，可应用于各行各业的视觉场景中。同时针对小众化场景可快速定制AI算法，主动适配大厂近百款芯片，打通云/边/端灵活部署，算法一键下发，即装即用。
AnalyticsZoo是由Intel开源，基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台，能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等，构建基于大数据的深度学习端到端应用。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
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。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术，它是核心算法和大数据产生的结果。通过一人一档可以做很多事情，例如动态人脸识别、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。 2018 年 3 月 31 日，由雷锋网主办
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。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
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》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
精准识别嫌疑人，是视频侦查领域的世界级难题。常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别，前两个仅能节约部分浏览时间，无法找出线索；人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
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。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
随着人工智能进入快速发展的阶段，安防视频监控平台也过渡到以智能化应用为主流趋势的新赛道。TSINGSEE青犀视频基于多年在音视频领域的深耕与开拓，我们也积极以AI技术为核心进行产品的转型升级。当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目，将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互，并在线下场景中落地应用。
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征，并将其分类为有用的类别，例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息，可以帮助我们轻松找到目标人物，比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。
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
视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等，AI智能分析技术无处不在。在某些场景中，重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例，来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。
本次课程，分为三个部分，第一个部分是人脸识别概述，第二个部分是讲解人工神经网络，第三部分是人脸识别算法概述。
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图，然后我们开始展开讲解。
中兴智能视觉大数据报道：张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称，原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别，所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称，该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作，在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后，便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地，协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说，通过前端部署动态人像识别系统，AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息，” 每一个人从摄像头前面走过时，人脸的关键信息会从视频流里抽取出来，通过深度学习算法将其结构化，之后再同数据库进行比对，做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”
据悉，先后有两名嫌犯在张学友演唱会上，被智慧安保人像识别功能锁定，抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群，这个年龄段的人都爱张学友的歌，张学友也被网友喜送绰号：“热心歌神张先生”。
近日，警方通报了一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件。被骗者是福州市某科技公司法人代表郭先生，他通过微信视频接到自己好友的电话，对方佯装需要借用他公司账户走账，并通过智能AI换脸技术伪装成好友成功骗取了郭先生430万元。
机器之心原创 作者：王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司，在首次发布会后两天的时间内，收获了一百余份订单，是怎样的新品让产业如此兴奋？ 11 月 1 日，阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会，共发布了三款产品：跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后，阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道，发布会后两天时间内，他们就收获了一百余份订单，此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
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。
随着AI技术的发展，越来越多的AI技术应用进入了我们的生活，而人脸识别也成为了最常见的技术应用之一，住酒店、坐飞机高铁、使用政务便民服务等场景中，都可以见到人脸识别的应用。 然而，在新技术带来方便的同时，安全风险也随之而来，不法分子开始利用AI深度伪造技术伪造视频进行传播，扰乱社会秩序；一些地方出现利用伪造视频、假体面具等攻击人脸识别技术的案例。 为把握当前世界网络传播与新技术融合发展方向，积极营造网信产业发展的良好环境，推动人脸识别等新技术在互联网信息行业发展和治理方面的应用，腾讯联合中国人工智能产业
2021年，广州互联网法院通报了一起因为“刷脸”引发的借款纠纷。客户王兰（化名）在遗失了身份证后，却被人冒用身份通过银行的“人脸识别”贷款，导致王兰因逾期被告上了法庭。经司法笔迹鉴定，认为案涉客户签名并非王兰本人签署，手机号码亦未曾登记在王兰名下。最终，法院驳回银行全部诉讼请求。
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
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入，也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司，在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展，并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计，期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲，任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别，就是在求取合适的变换函数，将输入
顺着自己来的方向回去找一遍？四处联系工作人员求助？或者干脆因为行李证件丢失而错过航班，不得不开始复杂的补办流程？
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
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