这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～
大公司在未来一定会将这些技术免费开源，这对于只做技术的公司来说将是一种致命性的打压。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自电子科技大学人工智能研究中心的陈建文主任，在峰会期间进行了主题为“连接智能产业升级的演进”的主题演讲。他表示，当前国内有99%的创业项目都是非关键性应用，即技术没有特别高
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
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。
作者：闻菲 【新智元导读】1月23日，依图宣布在新加坡设立首个海外办事处，联合创始人林晨曦接受新智元采访，分享了做安防做到国内“绝对No.1”的依图商业化、人才和进军海外市场的思考。林晨曦认为，AI应该与行业结合，做重做深，与其追求千人千面的解决方案，不如深刻思考，找到共通的痛点，正确理解问题。林晨曦还表示依图会进军语音和NLP，在这个领域也做到超越人类水平。 想象你站在列车的站台上，听着远处传来隆隆的声响，你知道列车要来了但还没有来，你听声音觉得列车还很远，但一旦列车到达，稍不注意错过上车的时机，列车就会
【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
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
新智元报道 【新智元导读】2017年新智元创业大赛选出的TOP10酷炫的AI创业公司，他们都在做什么呢？2017年3月27日，新智元创业大赛颁奖盛典上，这些AI的公司CEO/联合创始人进行了路演，
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
AI科技评论按：近日，《最强大脑》第四季落下帷幕，凭借在人脸识别和图像检索方面的出色表现，百度人工智能机器人小度荣获“脑王” 称号。4月11日，百度以此为主题在北京举办了“第五届百度技术开放日”的活动。百度研究院院长、深度学习技术及应用国家工程实验室主任林元庆做了“最强大脑背后的技术”主题演讲，详细解释了小度在“脑王”对决中的台前幕后，涉及图像检索、声纹识别、人脸识别等方向。 随后林元庆还介绍了百度将在人工智能方面着重发力的方向及下一步的计划，AI科技评论总结如下： 将图像识别技术做到极致 完善声纹
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
7月12日-7月14日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
商汤过去、现在及未来持续会做的是：在算法精度不断提升的前提下，拓展智慧城市从1到N的业务边界、促进2D感知到3D世界的落地，以及场景现实到虚拟现实的融合。
安妮 发自 北京柏悦 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有点晚。 作为一家通用计算机视觉识别公司，中科视拓起步确实晚了点。 往前看看，有11年成立的Face++,12年成立的依图，14年成立的商汤。去年8月，当还是中科院人脸识别专业研究员的山世光宣布成立中科视拓的时候，引起了行业内一次轰动。 不到一个月时间，中科视拓就完成了线性资本领投、紫牛基金、明势资本和地平线跟投的数千万融资。 一年后。昨天，山世光在北京柏悦酒店宣布，中科视拓的pre-A轮融资已经完成。这次融资由安赐资本领投、线性资本跟投，又是一
也许你已经听过了这一消息。去年，斯坦福大学的 助理教授 Michael Kosinki 和同事 Yilun Wang 在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征，来识别某人是否是同性恋。研究称，在只有一张正面照的情况下，算法判断男同性恋的准确率达到 81％，女同性恋的准确率则为 74％。
在科幻电影里，主人公进入秘密基地的识别技术一直在不断升级，从按密码的传统方法，到刷“手指”、刷“人脸”，再到更有未来感的虹膜识别，汤姆·克鲁斯在《碟中谍》还有《少数派报告》中，都在利用自己的虹膜领任务、确认身份……
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月10日，中科视拓对外公布，获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立，并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后，首次公开融资消息。 去年初秋，中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动，如今整整一年过去了，人脸识别领域繁盛如烈火烹油，而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月，机器之心来到中科视拓，与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
禁令是旧金山监事会（Board of Supervisors）今天刚刚通过的。监事会是一个专门监督旧金山政府的机构，有立法权，类似本地的议会，由旧金山每个区的民众选出一位监事会成员，代表民众来投票。
AI掘金志消息，原360集团副总裁、人工智能研究院院长兼搜索事业部总经理邓亚峰，于上周六出席了2022年自然语言处理峰会并发表演讲。
数字经济浪潮下，人工智能作为技术驱动力量高速运行，迎来了黄金时代，各路资本纷至沓来。华为、百度、腾讯、阿里等科技巨头投入重金拓展AI边界，人工智能企业的IPO步伐也在提速，其中科大讯飞、商汤、云从等企业已成功上市。对于计算机视觉、机器人、AI教育、芯片研究、自动驾驶等主流细分领域或应用场景，资本市场尤为青睐。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
2001年，Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命，当时的人脸识别技术并不成熟，识别准确度较低，速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后，不仅成功率大大提高，而且还能实施进行人脸识别。
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
【新智元导读】计算机视觉领域的创业创新正呈现蓬勃发展之势。基于与高校实验室紧密的合作，商汤走出了一条自主研究核心算法的道路，连续在ImageNet等国际大赛上刷新图像识别准确率新高。他们打造了1207层神经网络，提出被认为是行业标准方案的106个标注点人脸识别。人脸识别准度到达99%后，技术上还有哪些难点？如何看待深度学习的“深度”问题？商业模式和落地方向上，商汤有哪些不一样？新智元专访商汤科技CEO徐立，为你解开疑惑。 人工智能领域的创业浪潮中，计算机视觉技术（CV）可以说是一个较为火热的方向，呈遍地开花
去年4月30日，在微软的开发者大会上，其介绍了一个网站——“How-Old.net”，然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式，比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图，让人不禁掬一把同情泪。不过，不管是被系统认定为小鲜肉，还是老腊肉，如果忽略年龄的话，单从结果来看，该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中，关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。 在跨越了一年多的时间后，人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。此前，“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别
雷锋网按：本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理，本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题，作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后，我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术，我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界？ 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间，机器学习、深度学习的概念非常火，尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事，引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念，比较容易混淆，以至于很多媒体在写报道时
开始课程之前，需要准备一台安卓系统的手机，手机中安装AidLux软件，一般手机的应用市场就有，本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta，下载链接如下：
这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题，那为什么不多设几个口呢？我还专门问了朋友，朋友说都知道排长队体验不太好，不过多开一个口，就要多雇几个人，不但要一直开工资，还要有保险等各类配套的保障类支出，用人成本很高，所以二者只能相互取平衡。
写这篇文章之前先介绍一下自己，我是一位90后创业者，18年硕士毕业后在业界常说的“CV四小龙“中做了近两年的算法工程师。最近在从事互联网+AI领域的创业。所以本文是以一位AI从业者的角度来谈一下个人对AI领域的看法，如有偏颇，还望不吝指正。
智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
前段时间有同学在DotNetGuide技术社区交流群提问：.NET做人脸识别功能有什么好的解决方案推荐的吗？今天大姚给大家推荐2款.NET开源、免费、跨平台、使用简单的人脸识别库，希望可以帮助到有需要的同学。
之前的文章中，我们写过关于《Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别》的文章，并且附带了源码(老版本：基于Spring、jdbc、jsp、json、https、mysql、tocmat等实现)，有兴趣的同学，可以点击阅读。
在WISE独角兽大会上，创新工场董事长兼CEO李开复表示，未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。 李开复还提到，人工智能要做出特别有价值的产品，有五个条件：海量的数据、顶尖的科学家、清晰领域界限、自动标注数据、超大计算量。 他举例称，银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，这些领域是能最快产生价值的。李开复认为，中国的人工智能有一些特殊的机会，世界上的人工智能论文，43%都是中国人写的。 今天，似乎成城的安排是个接力赛，从40后到50后，我作为60后代表是下个演讲者。今天既然是独角兽论坛，我
人脸识别技术在国内的布局可以说是畅行无阻，当然这里的人民已经习惯于公权力的监控，李彦宏也说了，“中国人对隐私没有那么敏感”。
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
近日，丰巢智能柜的刷脸取件就出现了被小学生破解的情况。据央视财经报道，浙江某学校的小学生在课外实验中发现，只要用一张打印照片就能代替真人刷脸，从丰巢智能柜中取走父母的货件。
去年，马云爸爸的支付宝开启了一个“刷脸”登陆功能，本月初，微信也搞了一个“至尊宝能量继承者”活动，要求用户进行人脸认证以加强对于QQ账号的保护……类似此种的“安防”情景还有许多。 从以上来看，我们可以知道，基于人们对于安全性的进一步高要求，安防领域正在经受一场由“人脸识别”技术所领导的变革。 人脸识别+安防前景广阔 据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
和我一样经历过几代技术变迁的老鸟都知道，当真正的技术浪潮来临时，技术人除了抓住浪潮别无选择。“随波逐流”大概是我们这一代技术人的宿命。
近两年来，人脸识别技术引发的数据隐私问题一直备受公众讨伐。仅就2019年而言，全球范围内人脸识别技术使用相关的案件便层出不穷：瑞典数据保护机构（DPA）因当地一所高中使用人脸识别技术来记录学生出席情况开出金额20万瑞典克朗（约人民币14.6万元）的罚单；美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术；微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb；Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔；我国AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改...... 而近两个月，由于BLM运动的影响，人脸识别更是被推至风口浪尖，随着这项技术下沉到各个领域遍地开花，最终到达了一个需要法律深度介入的十字路口。
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