微表情识别是情感计算中最具挑战性的课题之一。它的目的是识别人类难以在短时间内（0.25到0.5秒）感知到的微小面部运动。然而，针对视觉问题，现有方法中的标准 BERT 只能从完整的图像或视频中学习，该架构不能准确地检测面部微表情的细节。
---- 新智元报道 编辑：QJB 【新智元导读】最近，谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic，提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理（例如 GPU 或 CPU）的复杂感知管道而设计的开放源代码框架，已经为很多复杂任务提供了快速，准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用，例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
Delphi是基于Pascal语言的RAD快速应用程序开发工具(Rapid Application Development),为Windows系统下的可视化集成开发工具，它提供强大的VCL(Visual Component Library,可视化组件库)
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
总部位于波士顿的非营利组织Fight for the Future宣布，将与倡导团体Students for Sensitive Drug Policy合作，努力禁止美国大学校园内的面部识别。这一举措是未来更广泛禁止面部识别运动的一部分，呼吁地方、州和联邦立法者防止政府和执法部门使用面部识别。虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛，但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称，随着企业越来越多地将这项技术推向学校，面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益：
1.Object Recognition as Next Token Prediction
3 月 2 日消息，作为微软 AI 平台的一部分，微软认知服务在今天再度推出三款 AI 工具。 1. 人脸 API，主要包括三方面功能：检测并比较相似的人脸、基于相似度将图像组织成组以及识别图像中先前
今天向大家介绍几份近期的人脸技术的工作，人脸图像处理识别技术作为CV领域的一大分支，仍然有很多内容值得探索。
这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量，实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好，并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在，乔装打扮也不会让你变得更 Gay 了。
2017 年，斯坦福大学的一篇《深度学习通过面部识别判断性取向超越人类》曾引发了极大争议，其通过 AI 算法仅需「看面相」即可判断一个人是不是同性恋的方法让众人感到一丝恐慌，也让技术研究者们对于算法的偏见提出了很多意见。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
Delphi XE5是所有Delphi开发人员的必须备升级，并且是来自Embarcadero的获奖的、多设备应用开发解决方案的最新版本。使用Delphi XE5的新特性，以交付应用Android、 iOS、Windows 和OS X。以PC机、平板电脑和智能手机为目标，更轻松地与更多数据连接 – 等等！
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Facebook最近开放了三个新的面部识别功能： 1）通过面部识别技术读取出照片中有哪些人，然后向盲人语音播报； 2）如果有人盗用你的照片开
在过去几年中，机器学习开辟了很多新的领域，出现了很多高级应用案例：Facebook的脸部识别、Netflix的电影推荐、PrimaAI的图像风格转移、Siri的语音识别、Google Allo的自然语言处理等等。
从手机安全和监控摄像头到增强现实和摄影，计算机视觉的面部识别分支具有多种有用的应用。根据您的具体项目，可能需要在不同光照条件下的面部图像或表达不同情绪的面部。从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对，此列表上的数据集的大小和范围各不相同。
人脑，其功能及其工作方式为创建神经网络提供了灵感。人工智能和机器学习是AI的子集，在其功能中起着至关重要的作用。当开发人员输入数据并构建机器学习算法时，它开始工作，主要使用构建程序的“ if ... else ...”原理。深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
一个致力于造假，一个专注于打假；光是听起来，就不禁让人联想到「矛」与「盾」的故事。那到底哪个更胜一筹呢？VB 发布了的相关内容介绍了这两个成果，我们将其整理及编译如下。
论文：Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice (CVPR 2019,MIT)
还记得“神笔马良”的故事吗？马良拿着神笔画出一只鸟，鸟就能腾空翱翔，画出一只鱼，鱼就能欢快畅游。这本是童话里遥不可及的幻想，在数字世界中，却有可能成真。比方说，你按照我们上一期说的，已经“画”出了一个形象，只要你让它动起来，毫无疑问，你就是数字世界的神笔马良。
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
威廉姆斯正在密歇根州底特律的家中，一通电话打进来：我们是警察局的，已经掌握了你盗窃的事实，你可以投案自首。
苹果在iOS 15.4的更新中，引入了戴口罩也能使用Face ID的功能。按照各种用户体验图，系统提示中将会说「iPhone可以识别眼部周围区域的特征」但不戴口罩更精确。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
MIT的研究人员建立了一个「人工智能框架」——从发表过的论文登出版物中收集模式，通过学习，识别出对未来将会产生巨大影响的技术，并发出「早期提醒」。
NVIDIA的研究人员与学术界的合作者共同开发了一种新的基于深度学习的标识定位（landmark localization）架构，该架构用于寻找图像特定部分的精确位置。此外，他们还提出了一种基于半监督学习的新型训练程序，该程序允许探索没有实际标记的图像以提高模型的准确性。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
前 言 一个号称目前最快的 Node.js 应用框架横空出世，高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。 作为开发者，让项目跑得更快一直是坚持不懈的追求。 一个号称是目前最快的 Node.js 应用框架横空出世 1 Fastify：Node.js 的 Web 框架 http://www.oschina.net/p/fastify ☞ 推荐理由：高度专注于以最少开销和强大的插件架构为开发者提供最佳的体验。Fastify 的 API 看上去非常简洁，称得上是支持 async/await 的
在过去的几年里，机器学习为各行各业开创了新纪元，诞生了许多成功的案例： Facebook 的面部识别，Netflix 的智能电影推荐系统，PrimaAI 的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。
因为在线监看功能，Google最新版本的智能显示器Face Match引起了不少争议。
面部识别系统是有争议的，亚马逊上周在头版头条上向执法机构提供脸部扫描技术。中国的一些学校正在使用面部识别相机来监控学生。而研究表明，某些面部识别算法具有对某些种族内置的偏见。
【概要】随着人工智能（AI）技术的广泛应用，确保AI技术没有偏见变得越来越重要。IBM计划发布一个大型的、无偏见的人脸图像数据集，以推动无偏见的人脸识别研究。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 人们通过聆听和观察说话者的嘴唇动作来感知言语。 那么，AI 也可以吗？ 事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。 为了研究视觉效果，尤其是嘴部动作的镜头，是否可以提高语音识别系统的性能。Meta 的研究人员开发了 Audio-Visual Hidden Unit BERT (AV-HuBERT)，这是一个通过观看学习和听人们说
事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。
Multimodal Learning用于面部表情识别，多模态分别表现为图像数据和标记点数据，使用Multimodal Learning对二者融合的意义在于更全面地表现表情信息以及区分不同模态的数据对表情识别的影响。 模式识别领域国际权威期刊Pattern Recognition在2015年4月发表了山东大学视觉传感与智能系统实验室与华为诺亚方舟实验室的研究成果“Multimodal Learning for Facial Expression Recognition”，该文章提出的多模态学习（Multim
来源 | PyTorch 开发者社区 责编 | 寇雪芹 头图 | 下载于ICphoto 人脸识别也遇到坑了，识别得了三次元，却对二次元无效。迪士尼的技术团队，正在开发这一算法，以帮助动画制作者进行后期搜索。团队利用 PyTorch，效率得到很大的提高。 1923 年成立的商业帝国迪士尼以动画起家，至今引领着全球动画电影的发展。每一部动画电影的背后，都凝结了数百人的心血与汗水。自第一部电脑3D动画《玩具总动员》的上映，迪士尼就开启了数字化动画创作的征程。随着 CGI、AI 技术的发展，迪士尼动画电影的制作、
人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方， 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以，而且只需6秒。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
ACLU通过信息自由请求获得的电子邮件显示，该公司与佛罗里达州奥兰多市和俄勒冈州华盛顿县警长办公室合作部署Rekognition，这是一种人脸识别平台，可以解析数百万人的数据库。加州，亚利桑那州和其他城市的执法机构也表示有兴趣采用这项技术。
how-facial-recognition-software-works-800x300-1.jpg
人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。
现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
本文带你一窥Twitter整个产品链的构成，了解数据科学是怎样在各类型公司中发挥作用的。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
2018年11月30日，据卡迪夫大学警察科学研究所研究员在美国政府计算机网站（GCN）报道称，自2010年起，由于警察总人数的减少以及犯罪率的上升，使得监控和跟踪有犯罪记录人员的能力提高变得至关重要。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
