量子位作为合作媒体参与的节目《机智过人》将于8月25日晚20:00在CCTV-1开播。中科院院士姚期智、德国汉堡科学院院士张建伟、北斗导航卫星定位系统科学家徐颖将组成机智见证团参与其中。 △ 姚期智教
“2018中国人工智能峰会”圆满落下帷幕。其中，大会分论坛“AI的技术创新与应用”齐聚了业界大咖热议当前AI技术的创新以及在各个行业的应用落地。以中国国际电视总公司、京东、小米等公司为代表的企业，在现场分享了他们关于该议题的思考与观点，同时，也阐述了其公司未来在该领域的尝试与探索。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
【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
【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
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
以“AI赋能，驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会（CAIS 2018）于南京国际博览会议中心成功召开。除了上午的高峰论坛外，当天下午同步举办了包括自动驾驶、AI芯片、AI技术创新与应用、AI人才教育等议题在内的四场高峰论坛。其中，在“AI的技术创新与应用”论坛中，中国国际电视总公司、京东金融、小米、创新奇智、云问科技、思必驰、运满满、云从科技、喜马拉雅等公司代表分别就该议题与现场数百位观众分享了他们的观点与见解。
根据中商产业研究院发布的《2019-2024年中国机器视觉行业前景及投资机会研究报告》显示，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元；而随着行业技术提升、产品应用领域拓展，机器视觉市场将进一步扩大，预计在2019年机器视觉市场规模将近125亿元。
【新智元导读】3月22日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第二讲开课，本讲聚焦当前AI领域最火、落地应用最成功的计算机视觉，由商汤科技CEO徐立主讲。徐立博士结合计算机视觉和人脸识别的具体应用，对AI的发展阶段进行了回顾，并对计算机视觉的技术突破和行业需求作了一番深入的探讨。新智元作为独家合作媒体，带来干货整理。 主讲老师 📷 雷鸣 天使投资人 百度创始七剑客之一 酷我音乐创始人 清华大学海峡研究院大数据 AI 中心 专家委员 特邀讲者 📷 徐立 商汤科
■ 深圳特区报记者 张程 以人工智能、大数据为代表的先进科技正大举进入并改变着各行各业，保险业同样不例外。近日，记者来到平安产险深圳分公司位于罗湖区的全国首个3.0社区型门店并进行深入体验，发现科技赋能下的系列保险服务在提高效率的同时，正不断提升着人们的保险消费体验。 车险理赔可足不出户 记者现场看到，该门店整体布局了多个功能区，色彩鲜明亮丽，并在入口处配备了兼具游戏、车生活资讯等内容的互动大屏。据该店店长徐臻介绍，未来消费者走进店中，互动屏幕可通过信息采集为其推荐最适合的保险产品及相关资讯。 “欢迎光临，
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
虽然权健自称“传承中医文化精髓”，但上述“创新研发”的神奇产品，无一不夹杂科学科技之名。然后层层“直销”，敛起巨额财富，留下女童周洋一样的可怜。
李根 发自 清华科技园 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 刚完成B轮4.1亿美元融资的商汤科技 刚宣布4.1亿美元B轮融资的商汤科技，是一家令人熟悉又陌生的AI公司。 人们在他单轮巨额融资时
AI科技评论按：市场上大部分美颜美肤，人脸特效应用背后的技术提供者就是商汤科技。 2017年7月11日，专注于计算机视觉和深度学习的AI领军企业商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录，商汤科技也成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业。它是凭借什么引起投资人的青睐呢？这笔融资如何有效利用？他们的核心技术什么，商业落地情况怎么样？抱着对这些问题的疑惑，AI科技评论记者跟随搜狐自媒体观察团走进商汤，为大家一探究竟。 商汤为何能从众多AI创业公司中脱颖而出？ AI 科技评论总结看
【新智元导读】被业界称为人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 冠军团队技术分享。Panasonic-NUS 合作团队认为，竞赛最大的难点是如何在有限的时间内高效地对海量数据（百万级别的类别，千万级别的数量）进行收集、清理和训练，其中数据清洗工作至关重要。美国东北大学 SmileLab 实验室团队表示，实际应用中的人脸识别系统，往往需要用到“分治法”的思想，针对不同的情况进行处理，最后进行融合，往往比使用一个单一的系统要有效、准确、鲁棒。 业界公认的人脸识别“世界杯”——微软百万名
【新智元导读】业界公认人脸识别“世界杯”的微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果出炉：百万名人识别子命题，Panasonic-新加坡国立大学合作夺得第一，CIGIT和中科院合作队伍与美国东北大学位列第二第三。MS-Celeb-1M 数据集有效填补了工业界跟学术界的空白，通过有针对的评估指标设计，竞赛实现了人脸“端到端”识别，有助于参赛模型投入现实应用。最后，竞赛识别单一训练样本的名人子命题的冠军团队成员分享了他们的思路方法和参赛经验。 2016 年 6 月，微软向公众发布了大规模现实世界面部图像
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
智能门锁到底是不是一门好生意？一方面，舆论鼓吹“百亿市场”潜力巨大，外加资本青睐不断加码；另一方面，经销商大呼不好卖，产品销量终归“雷声大雨点小”。
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
---- 新智元报道 编辑：桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来，饱受争议，现今，微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天，微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗？ AI识别情绪还真的不太稳定，没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图，董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗？ 还真不好说... 微软：我关了 就在今天，微软宣布，逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时，
香港中文大学的计算机视觉发展在全球享有盛誉，是中国 AI 研究成就的一个重要注脚。2012年，当深度神经网络 AlexNet 以错误率降低40%的成绩，拿下 ImageNet 挑战赛的冠军，在中国南方的这座岛屿上，有一群人已经在深度学习道路上探寻了一段时间。
香港中文大学的计算机视觉发展在全球享有盛誉，是中国 AI 研究成就的一个重要注脚。2012年，当深度神经网络 AlexNet 以错误率降低40%的成绩，拿下 ImageNet 挑战赛的冠军，在中国南方的这座岛屿上，有一群人已经在深度学习道路上探寻了一段时间。 他们走在时代的前面，率先扛起视觉研究的大旗，推动一项项技术取得突破性发展；他们也得到了时代的馈赠，多数从港中文走出来的少年后来在中国高校、企业中担任要职，形成了计算机视觉领域的“港中文现象”。 值此深度学习崛起十周年之际，雷峰网设立“深度学习崛起十年”
选自arXiv 作者：Kaidi Cao等 机器之心编译 参与：李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡，人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现，它们很难识别侧脸样本。近日，香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法，该方法的计算开销较少，但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心，然而在不受限的环境中进行人脸识别，并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差
事件一出，公众沸腾了。而就在这短短几天内，包括天津、南京、杭州在内的多个城市纷纷出手，力求在政策层面“禁止”人脸识别的应用。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
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
夏乙 李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 商汤创始人汤晓鸥跟中国香港记者透露了一大堆新消息。 例如，正在进行C轮融资的商汤科技，最快有可能在明年IPO（上市）。作为国内估值最
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 高考分数刚刚出来，各地考生与家长还在纠结报志愿的时候，进北大要看脸了。 嗯，是说进北大校门。 今天，北大正式启用人脸识别门禁，进入校门可
人工智能在安防领域的规模化应用，再次引发了行业的业务重组与利益重构。 这期间，传统厂商从容、科技新秀锐利、资本市场疯狂。显然，「变革」已经成为安防行业的时代主题。 在此大环境下，众多安防大会的演讲内容依然陈旧且同质化严重，嘉宾往往只针对市场、业绩、行业、趋势等主题泛泛而谈，为参会者创造的学习价值有限。 在这个节点，作为「AI+安防」这一报道方向的领跑者，雷锋网将于 3 月 31 日举办「2018 中国人工智能安防峰会」。届时，一线企业领袖、学术大师、解决方案专家将聚首深圳，围绕「人工智能+视频监控」的前沿技
人工智能在安防领域的规模化应用，再次引发了行业的业务重组与利益重构。 这期间，传统厂商从容、科技新秀锐利、资本市场疯狂。显然，“变革” 已经成为安防行业的时代主题。 在此大环境下，众多安防大会的演讲内容依然陈旧且同质化严重，嘉宾往往只针对市场、业绩、行业、趋势等主题泛泛而谈，为参会者创造的学习价值有限。 在这个节点，作为 “AI + 安防” 这一报道方向的领跑者，雷锋网将于 3 月 31 日举办 “2018 中国人工智能安防峰会”。届时，一线企业领袖、学术大师、解决方案专家将聚首深圳，围绕 “人工智能 +
中兴智能视觉大数据报道：如今，我们已经习惯被各种新技术刷屏，刷手机、刷指纹、刷脸……相信小伙伴们对电影中这样的场景印象深刻：目标人物走在火车站拥挤的人群中，在一眨眼的工夫被识别出来，手机在第一时间识别发出警报，屏幕上已经显示出姓名和信息……
AI科技评论按，人脸识别技术发展到今天，已经不仅仅在技术发展层面受到关注，实际上，在政策和用户隐私层面，它引起的争议越来越多，在某些区域或者领域也颇不受待见（参见此前报道）；比如说，2019 年 5 月，旧金山市对人脸识别技术发出了禁令，禁止该技术在政府机关和执法机关中使用，从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。
电影电视剧中经常出现大规模的人脸识别网络监控，随着人脸识别技术的进步，电影里的一切正逐步变成现实。 据了解，传统的人脸识别技术拥有超过30年的研发历史，主要是基于可见光图像的人脸识别技术，但无法适应环境光照变化是该技术的痛点所在；2017年人工智能热度再起，将人脸识别推向了大众视野。 📷 iPhone X 使用Face ID替代指纹解锁功能，并利用红外摄像头解决了解锁时的光照问题，被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。 支付宝在2015年就实现了人脸识别登录。与Face ID基于设备的功能不同的是，支付宝的
疫情期间，大多数学子的毕业季都很苦涩，除了求职难，很多同学们甚至无法认真告别，有些同学这次见不到，也许一生都不再见。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
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。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按香港中文大学助理教授吕健勤在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Deep Learning in Face Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
【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
AI 科技评论按：2018 年 5 月 11 日，由微软亚洲研究院、清华大学媒体与网络技术教育部-微软重点实验室、商汤科技、中国计算机学会计算机视觉专委会、中国图象图形学会视觉大数据专委会合作举办了 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会，数十位 CVPR 2018 收录论文的作者在此论坛中分享其最新研究和技术观点。研讨会共包含了 6 个 session（共 22 个报告），1 个论坛，以及 20 多个 posters，AI 科技评论将为您详细报道。
很早，VC 们就已放出人工智能将在 2018 年泡沫破灭的预言，现在的他们正作壁上观，盯着那张写满已投公司的图纸，以尽力确认自己抓住的是泡沫背后的真实。
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集，并实现了一个高效的分布式采样算法，兼顾模型准确率和训练效率，只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数，尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而，飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近，格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
一分钟AI 人民日报：比特币价格存在泡沫，已是一个无需讨论的问题。比特币日渐成为游走于灰色地带的特殊“等价物” 外媒曝光新一代iPhone X：升级Face ID面容识别的能力，进一步提高屏占比，接近“真全面屏”。 英特尔称其他公司芯片也存在问题，正与AMD、ARM合作 日产研发能够读取人类大脑信息的汽车，通过大脑和自动驾驶系统的信息传输，推断出提升自动驾驶的舒适度和灵敏度 物联网门禁营造智慧社区，小兔开门获500万元Pre-A轮融资，主要是用于产品研发。 绿米完成过亿元B轮融资，凯辉基金领投，将建立智
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
只要3秒，或许就能打开你家的智能锁！这种黑盒流入市场，本报已向公安部报警！2018年5月26日，第九届中国（永康）国际门业博览会在有“中国门都”美誉的浙江永康开幕。
现如今的人脸识别技术在金融、安防等领域的应用实际上的效果要比实验室里的差很多，某高校引入人脸识别晨读打卡，由于反应速度太慢，到中午还排着很长的队。可见人脸识别技术在实际应用中，由于各种物理因素（光照、角度、对焦、人鱼摄像头的距离等）导致抓拍的图片质量比较差，图片又经过网络传输到局域网进行对比，匹配识别（这个处理过程比较速度太慢），使得实际效果大打折扣。在大多数情况下，实际抓拍图像质量远低于训练图像质量。
机器之心报道 机器之心编辑部 今天，《时代周刊》亚洲版封面刊登了一则有关百度 CEO 李彦宏的文章，题为《百度李彦宏帮助中国走向 21 世纪》，从搜索引擎开始介绍了百度在人工智能领域的发展历程。与此同时，美国时间 1 月 18 日，这家中国科技巨头又宣布了另一个重大消息，百度研究院在硅谷的全员大会也宣布设立商业智能实验室（Business Intelligence Lab，BIL）和机器人与自动驾驶实验室，同时三位世界级人工智能领域科学家 Kenneth Ward Church、浣军、熊辉加盟百度研究院。
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