iPhone 8或将改进立体声扬声器，带来更佳立体声并增强防水性能。 如果还是按照往年的规律，那么还有4个月苹果就要发布新iPhone了。而在此之前相信大家已听说了太多的传闻，这表明消费者对这款传说中
本文介绍了AI技术在医疗、教育、金融、零售、安全、自动驾驶等多个领域的应用，以及AI创企融资情况、产品发布和收购情况。此外，文章还介绍了AI技术的未来发展趋势，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术在医疗、教育、金融等领域的应用，以及AI技术对传统行业的冲击和改变。
机器之心原创 作者：吴昕 6 月 20 日，中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行，将在人工智能技术与金融结合方面展开深度合作，这主要包括金融大脑、客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智
文/孟永辉 继互联网技术金融行业的业务从线下转移到线上之后，人们的消费习惯、支付方式便开始发生深刻变化，伴随着这一现象而来还有人们的融资方式、理财方式甚至生活方式。这是互联网对人们生活产生深度影响后必然会发生的一个结果，而这个结果所导致的便是基于互联网金融为大概念的一些小概念的诞生，P2P、众筹、保险、分期等概念都是在这个环境下产生的。 随着互联网科技对于金融行业改变的逐渐结束，以智能科技、大数据为代表的新技术还是更多地与金融行业产生联系，并开始让人们的支付方式更加方便，让人们的理财更加智能，让人们的投资
数字是理性的，金融不总是理性的 金融，是人类自己制造的时光机。金融的初心，则是帮助人类突破约束条件，在不确定的未来中追求更大的自由。 古时的共享食物，今日的基金、股票、债券，都是一种金融安排，通过共担风险和共享利益，人类得以规模化地实现增长和繁荣。 金融拓展了人类计算未来的能力。特别是近两年，得益于政策支持，普惠金融站上了风口，使得原本没有机会享受金融服务的人群也能获得服务，其中的关键点和难点，是贷款的可获得性。 然而数字是理性的，金融不总是理性的。近两年信贷公司赴美上市潮引发各方争议，今时贷款有普惠金融的
编辑：张乾 【新智元导读】近年来，人工智能在全球范围内蓬勃兴起，语音交互、人脸识别等技术与传统金融业务快速结合，在推动金融业态转变的同时，也给商业银行带来了新机遇。1月18日，兴业银行与科大讯飞、京东金融在北京签署战略合作协议，三方联手成立“AI家庭智慧银行联合实验室”，建立“金融智能语音硬件产业联盟”，共同布局物联网金融。 继本月10日携手微软公司共建数字化智能银行后，兴业银行拥抱金融科技又有新动作。 1月18日，兴业银行与科大讯飞、京东金融在北京签署战略合作协议，三方联手成立“AI家庭智慧银行联合实验室
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
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。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”，造就出真正的“靠脸的社会”。那么人脸识别究竟有什么作用呢？它背后的安全性又是如何的呢？
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
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。
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书共有8章73节，系统对人脸识别的组成、人脸识别的内在缺陷、人脸识别的潜在安全隐患、人脸识别威胁产生的原因、人脸识别安全保障思路、人脸识别安全解决方案、国家对人脸识别威胁的治理等进行了详细介绍及重点分析。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
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。
起步阶段（1950s-1980s），这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究，所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
在好莱坞大片《速度与激情7》中有一个被称为“天眼”的系统。它可以调用世界上任何地方的摄像头，通过人脸识别技术来搜索你想要的人或事物，让其无所遁形。与之形成鲜明对比的是，提起现实中的安防，却仍然在依靠朝阳群众的举报来打击违法乱纪行为。网友调侃说：“朝阳群众已经成了可以与FBI、克格勃、军情六处等机构齐名的世界级情报机构。” 调侃的背后暴露出安防领域智能化的严重短板，而目前阶段蓬勃发展的人脸识别技术为智能安防的突破打开了一扇窗。近日，腾讯云在首届技术领袖峰会上宣布开放优图人脸识别技术
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
什么？方案里没有人脸识别，看来你们的方案还是老旧的方案。上面就是客户给你的方案汇报一个总结。是不是很委屈，是不是很郁闷，你是不是想说，我们也不是人脸识别企业，为什么要懂这么多啊。
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。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
IBM CEO Arvind Krishna在日前递交给美国国会议员的一封信中提到了这个决定，并表示“IBM反对使用任何技术（包括其他供应商提供的人脸识别技术）来监视大众、种族定性、侵犯基本人权和自由，以及用于任何与我们价值观及原则不一致的目的。”
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。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
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
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁，疫情常态化下，众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别，完成核验身份信息、人像的比对，查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据，同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警，这种无人值守、非接触式的智能设施，实现体温、健康防疫信息快速检测的同时，有效提高卡口管理工作效率，避免人员聚集，为织密筑牢疫情防控智慧网，持续做好防疫卡点提供重要支撑。
中兴视觉大数据报道：从人脸识别技术在智能安防下的一个具体应用场景开始：你在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像，对图像进行识别；识别后如果发现是个人，并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后，就会及时报警给户主；或者，在夜晚的时候发现有物体移动，对物体进行识别，如果是可疑的物体就主动报警。人脸识别技术在安防领域已经有了很大的应用，未来将有更广阔的应用空间，因此对安防企业来说，人脸识别技术的市场潜力无可估量。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
11月27日消息，全国信标委生物特征识别分技术委员会换届大会在北京举办。本次大会发布了两大事项，一是推出《生物特征识别白皮书(2019版)》,二是成立人脸识别技术国家标准工作组。
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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
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
如今，人脸识别作为新兴的生活方式，已经在乘车、打卡、支付、办证、公安司法等环境中快速普及。
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。
本文介绍了人脸识别技术的原理和可靠性，指出同卵双胞胎、三胞胎或多胞胎在人脸识别技术面前也能被准确识别，同时化妆术和3D打印人脸也无法欺骗人脸识别系统。因此，以人脸为识别依据的人脸识别技术具有安全性与科学性，正在我们的生活中得到越来越广泛的应用，给我们的生活带来更多的安全与便利。
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
现如今，在案件侦破，小区门禁，手机解锁等等方面，我们都需要用到人脸识别技术，这项技术应用到了很多的场景当中，对于日常的生活来说也提供了不少的便利，下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。
人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用，但是传统的人脸识别算法存在着准确率低、受光线、角度、表情等影响的问题。近年来，深度学习技术的发展使得人脸识别算法的准确率得到了大幅度的提高。本文将介绍如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率。
作为最特别的生物密码，人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题，人脸识别技术是否能正确地做出判断？
随着人工智能行业的发展，越来越多的技术趋于成熟可用，AI +模式赋能成为各行各业的升级方向，其中以人脸识别技术的应用最为普遍。例如前段时间的大兴机场，再比如明年的东京奥运会，小到日常生活中已经渐渐出现的人脸支付，大到引发全社会对新型教育的看法以及探讨。人脸识别作为科技赋能的重要代表与支柱，越来越受到大型企业以及社会的关注，但是，在催生新型转变的同时，也引发了一些不好的影响，其中以教育行业最为突出。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
目前，深度学习的发展使人脸识别技术的性能有了质的提升，其具有自然、直观、易用等优点, 已广泛应用于智能安防、公安刑侦、金融社保、智能家居、电子商务、人脸娱乐、医疗教育等领域, 应用场景丰富, 应用市场潜力巨大。然而, 人脸识别技术的广泛应用亦使得人脸识别技术的安全性问题日益凸显，传统的人脸识别研究专注于整体识别性能的提升, 并不判断当前获取的人脸图像是来自活体人脸还是假体人脸。若不法分子利用传统人脸识别技术的这个安全性隐患, 使用假体人脸成功冒用合法用户身份, 从短期来看, 侵犯了合法用户的权益, 较大可能造成生命财产损失; 从长远来看, 亦会影响人脸识别技术的进一步广泛深入应用。因此, 如何准确识别活体人脸与假体人脸, 保障人脸识别技术的安全性成为一个亟待解决的问题。因此，人脸活体检测研究具有非常重要的应用价值。
人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
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