最近，相关科技媒体报道了最新一期的NIST人脸识别测评比赛，在仔细阅读了FRVT官方发布文档之后，发现国内有些媒体报道不是特别准确，因此在这篇报道中，结合自己专业知识探讨一下FRVT测评结果。
搭载人脸识别黑科技“O-Face”的OPPO Find X，终于在北京和它的粉丝见面了。
人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
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
【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资，创下AI融资记录。当下，人脸识别技术做到了什么程度？未来计算机视觉创业还有没有机会？在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上，微软全球执行副总裁沈向洋主持，商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起，共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里？他们怎么看待彼此和整个行业？本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资，引起热议。 2
没有任何人脸识别程序是可以达到100%的准确率的，这是一个可预见的，且在未来相当长一段时间内都会存在的问题。 近日，南威尔士警方在一项记录请求中透露，其余2017年欧洲冠军联赛决赛等事件中使用的自动面部识别（AFR）“定位”系统，失误率达90%以上。 据悉，南威尔士警方原意是将人脸识别技术搭载在特定地点或车辆上的闭路电视监控系统中，基于一个包括50万张人物图像的数据库去检查、识别参赛者的。但在后期的调查了解中，警方发现，该系统一共标记了2470人，其中竟对2297人判断失误，仅对173人进行了正确的匹配。
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。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
【编者按】微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间，从最早的子空间方法，到后来的局部描述子方法，再到现在的深度学习方法，历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文，基于近期的两项人脸识别应用，深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。 近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不
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。
【新智元导读】人工智能又一次战胜了人类！这次是在《最强大脑》。吴恩达率队的百度人工智能在人脸识别跨年龄识别任务中以 3：2 的比分惊险击败《最强大脑》名人堂轮值主席、世界记忆大师王峰。节目中，植入了百度大脑的机器人“小度”在全国观众的见证下与王峰进行两轮PK，并以微弱优势胜出。百度取胜背后都使用了哪些人工智能技术？技术的实现过程是怎么样的？现场比赛都有哪些幕后故事？新智元专访了百度 IDL 实验室主任林元庆，带来最新鲜、最全面的技术解密。 Master的余热还未散尽，在中国，另一场人与机器的“人机大战”结果
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
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。
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。
AI科技评论按：21日，《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会，详细阐述了百度在人工智能，特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地，并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技，林元庆面对媒体的开场演讲： 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的，中国有很多公司，包括百度，也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕，人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早，大家纷纷发表声明，表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应，由此也可以看到，这些科技公司是否真的“躺枪”？人脸识别技术近年来持续火热，那么真实的行业发展状况如何？商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破？来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕，伴随着人工智能的火热，相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场，主持人现
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中，提供基于人脸识别的相片管理功能，另外还推出了一个新项目叫Goggle ，能从照片中识别世界各地的地标建筑，相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。只是因为个人隐私等相关因素，Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。
不过只能区分出是不是人脸，至于是A还是B就不清楚了。要识别具体的人，那么就需要先让程序看看我们长什么样，记住后然后再让程序区分，这样就可以做到了。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
众所周知，dlib是人脸识别的利器，被广泛应用于行为检测、安防工程、表情分析等，甚至还有学术界的前沿老师将这一技术用于上课点名，这一异想天开的想法又很快在工业界开枝散叶，落地生花，因为，越来越多的公司开始用大门口的摄像仪+内置的人脸识别算法实现员工的上下班打卡了！这样相比之下，以前的指纹信息真的是太单薄了，人脸识别的检测效果，是像素级的，更是毛孔级的！
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后，一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
注意：本文只是人脸检测，人脸识别的实现请参见本人另一篇博客：基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：
《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
主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。
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
---- 新智元报道 来源：2018 中国图灵大会 演讲人：朱珑（依图科技联合创始人、CEO） 【新智元导读】主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会5月19日在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。 在美国学习
现在，人们越来越注重信息安全、财产安全、人身安全。随着科技与人工智能的发展，门禁系统也进行升级，智慧门禁系统逐渐进入人们视野，智慧社区服务正在进行。
说到人工智能（Artificial Intelligence, AI）人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一层神秘的色彩。强如《黑客帝国》、《机械公敌》中的AI要翻身做主人统治全人类。稍弱点的《机械姬》里EVA懂得利用美貌欺骗中二程序员，杀死主人逃出升天。最不济也可以蠢萌蠢萌的像WALL·E能陪玩、送礼物还能谈个恋爱。 其实人工智能这个词在1956年达特茅斯会议上正式诞生时，目标就是想要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样的“强”人工智能。然而人工智能
最近，人们不仅对Transformer的NLP，而且对计算机视觉也越来越感兴趣。我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别，以及它是否比cnns更好。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。
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。
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition
4月10日，量子位与中关村壹号联合主办的AI+线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。
一直以来，关于AI技术和AI伦理的争辩从未停止，这也是不断有“技术向善”诉求表达出来的社会现实背景。
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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 📷 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟，可以直接应用。 脑图地址： http://naotu.bai
在2018世界移动大会6月27日会议中，IFAA联盟（互联网金融身份认证联盟）理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。
最近在学习matlab图像处理部分，发现人脸识别这一块非常好玩，在这里做个总结。
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：
曾几何时 小助手也是个沉迷游戏的年轻人 但自从干了举报这一行 便退出游戏江湖 长江后浪推前浪 小助手的表弟也成为了十足的游戏少年 这不，暑假才刚刚来临 小表弟就已经跃跃欲试 迫不及待地准备向游戏最高纪录冲刺一番 然而 万万没想到的是 一道“防沉迷”成为他上分的最大障碍 ▼ “凭什么每天只能玩1个半小时？” “不能尽情玩游戏的假期和上学有什么区别！” 为了实现游戏自由 他耗尽“毕生所学” ▼ 第一计 金蝉脱壳 冒充成年人 Excuse me 我没听错吧 为了玩游戏 竟然说自己是孤儿 还
继 11 月 8 日，2017 腾讯全球合作伙伴大会推出「智慧零售解决方案」之后，在尚未过去的 12 月，几乎成为腾讯大踏步进入零售业紧锣密鼓的时间。
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