2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
自动化所智能感知与计算研究中心在生成对抗网络（GAN）基础上提出高保真度的姿态不变模型来克服人脸识别任务中最为经典的姿态不一致问题。该模型不仅在多个基准数据集的视觉效果和定量指标都优于目前已有的基于生成对抗网络的方法，而且将生成图像的分辨率在原有基础上提升了一倍。该论文已被神经信息处理系统大会(NIPS)收录。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
大家下午好，我是来自Camera360的唐雷，今天与大家一同分享Camera360 iOS端的音频优化。对于一款拍照软件，贴纸、美妆、特效现在已经成为一种标配，而我们最大的区别在于左下角的相册——它支持连拍，不需要拍照预览再去保存。从产品角度，我们最开始只是简单的拍照软件，拍风景再加上一些滤镜处理，到后面开始添加美妆、贴纸等功能，包括短视频也有尝试。
他们提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型，用端到端网络增强曝光不足的照片。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，小目标、小人脸的检测由于分辨率低，图片模糊，信息少，噪音多，所以一直是一个实际且常见的困难问题。不过在这几年的发展中，也涌现了一些提高小目标检测性能的解决手段，本文对这些手段做一个分析、整理和总结。
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。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
高通、华为、联发科有什么共通点？这三家厂商都做加速手机、平板等移动设备中计算机视觉、NLP 以及其他机器学习任务的硬件架构。然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。于是，来自 ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）的研究员开发了一个名为 AI Benchmark 的 APP，可用于测试手机上机器学习算法的表现。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
我们针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。我们介绍两个能够有效权衡延迟和准确率的简单的全局超参数。这些超参数允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
请大家跟我想象一下，假如你的世界里突然没有了电，会是怎样？没有了闹钟和手机，没有了灯光与网络，也没有了电脑地铁和飞机……
虽然这里说的都是图像，但其实视频也属于计算机视觉的研究对象，所以还有视频分类、检测、生成，以及追踪，但篇幅的关系，以及目前研究工作方向也集中于图像，暂时就不介绍视频方面应用的内容。
AI 科技评论按：人脸识别技术已经进入了大规模应用，个人数据的隐私问题也得到越来越多关注，针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法，当然也包括了目前很火的 CNNs 算法了：
计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
CV（Computer Vision，计算机视觉）是AI的两大重要应用之一（另一个是NLP，Natural Language Processing），具体有哪些任务，有哪些技术和模型呢？在本文中先简要介绍这些任务，每种任务使用的具体的技术和模型，以及其相互之间的对比，放在后续文章中介绍，敬请期待。
今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本）
本文转载自腾讯AI实验室 计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。 今年是腾讯AI Lab第二次参加ECCV，共有19篇文章入选，以下为摘要解读。 在近期结束的多个顶会中，腾讯AI Lab还有多篇论文入选，位居国内企业前列，包括ACL 2018 （5篇）、ICML 2018（16篇）、CVPR 20
【GiantPandaCV导语】调研分类方法的时候师姐推荐的一篇paper，其核心是训练的时候使用小分辨率，测试的时候使用大分辨率（训练分辨率的1.15倍），能够有效提升验证精度。
大家好，欢迎来到我们人脸表情识别的专栏，这是专栏的第一篇文章，今天我们讨论的问题是关于表情识别的基本概念和数据集。
1.2 照片库标准 1）图片光线自然，无过度曝光； 2）人脸为正面，五官不存在遮挡； 3）人脸区域分辨率不低于 100*100，照片不大于5M
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone，新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升，同时连续三年依旧延续保留FACE ID功能。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？
最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。
近年来，行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注，CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟，其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
飞跃计划第四期还剩最后两个名额，定制专属你的算法工程师的学习计划（联系SIGAI_NO2）
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
分享一篇 2020CVPR 录用论文：Deep Face Super-Resolution with Iterative Collaboration between Attentive Recovery and Landmark Estimation，其提出了一种基于迭代合作的人脸超分辨算法。
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大，包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分的图片都是彩色，只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究，具有很高的研究价值。
本页面收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别，图像生成，看图说话等等方向的代码，以便大家查阅使用。 图像生成 绘画风格到图片的转换：Neural Style https://lin
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/index.html code: https://github.com/peiyunh/tiny
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
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。
主要是CameraX中一些关键知识点的汇总介绍。并不会完整介绍CameraX的使用。
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
人脸AI技术如今无处不在。不仅手机上有面部识别、换脸、美颜等应用，去年GAN在合成人脸图片上也取得了重大突破。
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。
在英国脱欧后，谷歌计划让英国用户的账号脱离欧盟的隐私监管政策，改用美国司法标准。尽管这样的修改让数千万英国用户的个人信息置于较少保护之下，但这些信息更容易被英国执法部门获得。
转自舒林笑笑生 作者：神奇的战士 在这篇文章中，作者通过调用人脸识别 API 做了一个Python 抖音机器人 Douyin-Bot，能够高效、直接地在抖音上找到漂亮小姐姐。 最近沉迷于抖音无法自拔
前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下：
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
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
ACM（国际计算机协会）本月18号宣布，授予 Patrick M. Hanrahan 和 Edwin E. Catmull 2019 年 ACM A.M. 图灵奖荣誉，以表彰他们对 3D 计算机图形学的贡献，以及这些技术对电影制作和计算机生成图像（CGI）等应用的革命性影响。
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