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    人脸识别进入“超级独角兽时代”:旷视、商汤、依图等共论计算机视觉

    【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

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    来源:大数据文摘本文约2500字,建议阅读6分钟本文介绍了湖北中学使用瞳孔检测的情况。 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    大数据文摘出品 作者:Caleb 试想,当你在学校准备去吃饭,来到食堂,刷一下脸,确认信息,选择爱吃的菜品,点击确认,完成结账。 整个过程可以说是一气呵成。 如今随着支付手段的变化,这样的情形也已经在现实中确实发生了。 最近,湖北恩施巴东县京信友谊中学就推出了这么一项基于人脸识别的支付系统,整个过程也只需要绑定家长的支付宝账户或者开通电子饭卡。之所以要推出该系统,主要是考虑到学生丢失饭卡的问题,同时这也更有利于家长管理学生日常消费,还能大幅节省排队充卡时间,提高工作效率。 不过,看上去科技感满满的人脸

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    银行人脸识别系统被攻破:一储户被偷走 43 万元

    《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

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    经济学人:为什么中国有发展人工智能最完美的环境

    【新智元导读】 在世界上人口最多的地方发展AI,注定有着巨大的潜力。除了中国,世界上没有任何一个国家可以收集如此大量的数据,来让机器学会各种各样的模型,比如罕见疾病模型。由此一来, 新技术的发展也会变得更快。 发展人工智能最完美的环境是怎么样的? 其中的要素可能会包括:巨大的信息处理能力、大量的计算机科学研究员、奔流而入的资本,以及海量的数据,以训练机器学会识别和对模型作出反应。这种环境听起来似乎是在描述当下这一领域的领导者——美国。但是,事实上,从某些方面来说,这是更是在描述中国。 中国正在迅速地发展其云

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    19款国产手机无一幸免:15分钟破解人脸识别,打印眼镜让刷脸形同虚设

    你的新手机不错,借我刷一下脸? 人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下,19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免,全部被快速破解。 具体来说,RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试,覆盖不同价位的低端机与旗舰机。

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    基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

    本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别,并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet,请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ,这两个模型都是比较轻量的模型,所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度,众所周知,笔者比较喜欢轻量级的模型,如何让我从准确率和预测速度上选择,我会更倾向于速度,因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了,下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别,使用路径进行人脸注册和人脸识别,使用摄像头实现人脸注册和人脸识别,通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。

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    【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

    【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

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    基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

    本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别,并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet,请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ,这两个模型都是比较轻量的模型,所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度,众所周知,笔者比较喜欢轻量级的模型,如何让我从准确率和预测速度上选择,我会更倾向于速度,因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了,下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别,使用路径进行人脸注册和人脸识别,使用摄像头实现人脸注册和人脸识别,通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。

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