人脸验证 API 利用人脸识别技术的强大功能，为各种应用程序提供安全且用户友好的验证方法。开发人员可以使用现成的人脸验证 API 轻松构建此类人脸验证应用程序，或集成到已经存在的系统或软件中。在本文中，我们将演示如何使用现有的人脸验证 API 通过 Python 构建人脸验证。
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
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
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：
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
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
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
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
美国国会发生骚乱以来，面部识别技术Clearview AI的首席执行官表示，执法部门对该公司的面部识别技术的使用激增了26％。
---- 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
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。
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
---- 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，
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
在数字化时代，面部识别技术的突破性进展正在重塑我们与设备和数字世界的互动方式。由于其准确性、便捷性和高效性，这项技术已成为安全、营销和社交媒体领域中不可或缺的一环。今天，我们深入探讨 DeepFace：一个强大的面部识别和分析框架，它应用了最先进的人工智能算法来识别、分析和验证人脸。
清单 硬件部分 Raspberry Pi 2 Model B PIR运动传感器(通用) Microsoft LifeCam 3000 HD摄像头 伺服马达FS5103R 5V电源 电阻器 1k欧姆 软件应用程序及在线服务 Microsoft Windows 10 IoT Core Microsoft Visual Studio 2015 Microsoft Project Oxford Microsoft Azure Microsoft Azure云存储服务 动手实践 关于项目： 该设备使用Microsof
Usage用法 在项目中使用面部识别： 1 import face_recognition 有关如何使用每个函数，请参阅github上的 /examples 文件夹中的示例。 您还可以查阅face_recognition的API文档，以查看每个功能的可能参数。 基本的想法是，首先你加载一个图像： 123 import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 将图像加载到numpy数组中。如果您已经
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表
大数据文摘出品 作者：Caleb 最近，国内外糟心的事太多了，每天看得文摘菌郁郁寡欢。 每次这个时候，文摘菌都会去朋友家吸猫，吸着吸着就感觉神清气爽了，可谓一剂良药。 最近文摘菌发现，吸猫治愈这个事，还不是个例。 去年，日本一对夫妇就在推特上分享了自己的生活小窍门，其中一个就是生气的时候暂停存档，先吸猫平复一下心情再说，就像这样： 甚至有网友评论表示，吸猫有助于世界和平。 不过，吸猫虽好，可不要贪杯噢。 今年1月份的时候，就有一名女子因为吸猫患上了“鹦鹉热”。得了“鹦鹉热”的人大多是因为不小心吸
微软近日在博客文章中宣布了Face API的重大更新，它改进了面部识别平台识别不同人种性别的能力，此前，这一直是计算机视觉平台面临的挑战。
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
这一改进解决了最近的担忧，即商业上可用的面部识别技术更准确地识别出肤色较浅的人的性别，而不是深色的肤色，而且他们在肤色较浅的男性身上表现最好，而肤色较深的女性则表现最差。
AI技术的进步有时令人振奋，有时却让人不寒而栗。大多数行业人士对技术发展推动着新的高度感到兴奋，而一些专家担心这种技术可能在不久的将来或可能已经带来的不利情况。
计算机视觉、人工智能、大数据......吴博身上的标签，似乎通通与美业无关。而如今，仅用了一年时间，他已和将近400家美业机构建立了合作关系。
此次苹果WWDC大会，苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习，还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放，希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。 除了新硬件和新系统，
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
随着数字化时代的迅猛发展，个人信息的安全性和隐私保护成为了当今社会中备受关注的话题。在这个背景下，实人认证API崭露头角，成为数字领域中的一项重要技术，为身份验证提供了全新的保障机制。本文将探讨实人认证API在身份验证中的角色，以及它在保护个人隐私和安全性方面的重要作用。
目前市场上的主流HTML5游戏引擎是基于canvas或者WebGL进行开发的，但是无法触发长按识别二维码功能。而白鹭引擎 4.0提供了新的API，可以让canvas中的图片传递到DOM中并调整大小位置
在iOS的CoreImage的Api中，有一个CIDetector的类，Detector的中文翻译有探测器的意思，那么CIDetector是用来做哪些的呢？它可以： CIDetectorTypeFace 面部识别 CIDetectorTypeText 文本识别 CIDetectorTypeQRCode 条码识别 CIDetectorTypeRectangle 矩形识别 这个类其实很简单，它的头文件代码很少，下面来看一下注释
---- 新智元报道 作者：Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky 【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。 谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CP
我妻子几乎每天都会问这个问题：我今天该穿什么？这是一个很难回答的问题，因为首先我没有时尚感，而 Yumi 恰恰相反，她有时装设计学位。其次，我记性不好，我想不起来她过去几周穿了什么衣服，回答可能千篇一律。
OpenGlass 这个项目可以让你使用不到 25 美元的现成组件，即可将任何眼镜变成可破解的智能眼镜。
Git项目源码：https://github.com/DaMaiGit/artifact
好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....
face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
机器之心原创 参与：QW、李亚洲 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 昨日在山景城开幕，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而在下午面向开发者的 se
Topaz Gigapixel AI for Mac是一款由Topaz Labs开发的图像放大和增强软件。它使用先进的人工智能技术，可以将低分辨率的图片放大并保持高质量，同时也可以对其他类型的图像进行增强。
原标题 | Amazon’s A.I. Emotion-Recognition Software Confuses Expressions for Feelings
Topaz Gigapixel AI for Mac是一款运行在Mac平台上的图片无损放大软件，在不丢失细节的情况下放大您的图像。 使用Gigapixel AI Mac版，您可以裁剪照片，然后只需将其放大到所需的尺寸即可，将照片高达600％，同时完美保留图像质量，还能够自动弥补图片损失的细节，增强画质，非常好用。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
AI科技评论消息，今天凌晨的苹果WWDC主题演讲无疑是果粉的狂欢，它很有可能被捧为最棒的WWDC。这次大会苹果有6大更新，包括了iOS 11、新macOS、升级版Macbook、惊艳的iMac Pro
最近我将OpenCV普通发布版本设计的面部识别算法添加到了opencv4nodejs，它是一个npm包，允许你在Node.js应用程序中使用OpenCV。今天，我们将看一下在OpenCVs的面部模块中
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