继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！ TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目——TFace正式拥抱开源啦！
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
AI 成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于 AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
人工智能技术的飞速发展给各行各业都带来了深远的影响，AI已被视为企业提升运营效能、应对市场竞争的必经之路。然而对于一些企业而言，让AI真正实现落地和应用，并且创造价值，仍是一件需要努力的事情。
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
【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
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
这是第二次给大家推荐Github项目，上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器：媒体人自保攻略，今天介绍在Github开源的人脸识别项目，目前已经获得2000+的star，以后推荐Github项目会成为一个保留项，自己遇到觉着不错的就跟大家推荐，希望跟大家共同进步。
人脸识别流程包括人脸检测、人脸对齐、人脸识别等子任务，这里优先总结功能相对齐全的开源项目，再总结完成单个子任务的开源项目。本文主要关注方法较流行且提供源码的开源项目，忽略了仅提供SDK的。
近日，京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库，论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点，不仅方便比较研究不同的方法，还针对实际应用开发了特定功能（如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等）。非常值得关注！
瑞士Idiap研究所的科学家，用GAN给300多段视频换脸，然后测试了两套先进的人脸识别系统：一个基于VGG，一个基于Facenet。
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术，包括人脸检测，人脸预处理和人脸 表征等方向，详细介绍了最新的算法设计，评估指标，数据集，性能比较等。
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」，也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说，刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证，让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时，利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多，甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸，生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现，人们对于活体检测需求逐渐增多，安全级别要求也愈发严格。当前，活体检测是人
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
目前人脸识别开源项目众多，但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多，而最近刚刚开源的face.evoLVe绝对是不容忽视的力量。
2015年，现任教皇方济各 (Pope Francis) 访美，他是首次对美国进行正式访问的教皇，还将主持在美国领土上的首次封圣，并在国会发表演讲。时任美国总统和副总统的奥巴马及拜登，分别携各自的夫人，一起在美国安德鲁斯空军基地 (Andrews Air Force Base，也是总统机队“空军一号”的驻地) 迎接了教皇专机的降临。
人脸识别一直都是人工智能领域的研究热点，并被广泛应用于公共安全、金融支付等身份验证领域。
今天跟大家分享一款新晋开源的出自香港中文大学MMLab实验室的人脸识别库，其最大特点是支持人脸多任务训练，方便使用PyTorch进行人脸识别的训练、评估、特征提取。
不久前，一则新闻引起巨大震动，三年前弑母案中的嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场被抓，有人透露吴谢宇进入机场不到十分钟，警察便找到了他。这场所谓的“完美犯罪”是否完美我们不敢妄下论断，但是带领我们抓捕嫌疑人、走进真相的“天眼系统”，或许并不全是完美。
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。
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸属性编辑的核心技术点。
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
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
法国有一家名叫Idemia的公司，它的人脸识别软件已经在为美国、澳大利亚和法国的警方提供服务。
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
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～
大数据文摘出品 俄乌冲突开始时，小卡德罗夫在车臣首府格罗兹尼举行盛大誓师仪式，出动了超过1.2万名精锐车臣士兵，正式宣布出征乌克兰。 满屏幕络腮胡子的大汉引发了网友们的讨论，怎么感觉长的都差不多？ 不过，法国一家名为Tactical Systems的一家军事训练和情报公司却用人脸识别成功确认了其中一名士兵的身份，并且发现这名士兵和小卡德罗夫的关系十分密切，这家公司的CEO在推特上展示了他的调查结果，甚至找了了这名士兵的Ins账号。 Tactical Systems的CEO表示，“只要能接触到电脑和互联网，
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
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高，它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题，最受关注的就是对抗样本，它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的，包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
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。
该项目构建了世界上最简单的人脸识别工具，我们可以直接通过 Pyhon API 或者命令行来调用人脸识别程序。该工具使用了dlib 最先进的人脸识别算法，该算法在 Wild 人脸数据集上取得了 99.38% 的准确率。
随着深度学习技术的飞速发展,各种基于深度学习的人工智能应用层出不穷。在这些应用中,人脸识别是一个非常典型且广泛应用的场景。本文将分享基于GPU进行人脸识别模型训练的实践经验。
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。
新年伊始，关心国外动态的同学一定清楚，现在全美最关心的可不是什么新冠疫情，而是全国各地到处在发生的各种歧视黑人的种族歧视游行，尤其是不断有白人警察恶意对待黑人群众的新闻爆出，犹如星星之火可以燎原，有愈演愈烈之势。 这不，又有人翻出一起去年发生的案件，但这次被指责的除了白人警察却牵扯上了人脸识别功能。究竟是怎么一回事呢？ 案件发生在去年1月，在美国新泽西州伍德布里奇市的一个名为汉普顿的酒店，酒店人员向警方报案，声称有人在酒店礼品店偷了糖果和其他零食。待警方赶到后，嫌疑人提供了一张驾照作为身份证明。 可以清
最近我在第三期百度黄埔学院支持下进行了一些学习，还是很有收获的，本文主要记录学习过程中的技术细节和想法。
欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
场景描述：近日，朝鲜媒体《统一的回声》发布刊文，介绍了新开发的自研智能蓝天手机。文章中称，该款手机处理速度快，支持人脸识别和指纹解锁等功能。据朝鲜媒体早前报道，该智能手机的人脸识别功能，是由朝鲜的顶级学府金日成综合大学开发而来的。那么这项技术究竟是什么水准？此外，朝鲜国内的 AI 发展又是怎样一个局面？
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