对于手机来说，近期炒得最火热的技术之一就是“全面屏”了。自从苹果带起了“刘海屏”的潮流，华为、小米、OPPO、vivo等好似都中了“刘海屏”的毒，纷纷开始采用“刘海屏”。然而，大众的需求总是越来越大，全面屏的呼声日渐高涨。
6月12日晚上，距离世界杯开幕只有两天时间，作为本届世界杯赞助商之一的vivo在上海发布重量级新机型vivoNEX。这款新机是今年2月底在MWC上展示的vivo APEX概念机的量产版，集成了不少黑科技——NEX对于vivo的价值有点像MIX对于小米的价值，大幅提升了手机品牌的科技感。
【新智元导读】亚马逊人脸识别再次陷入舆论漩涡。该产品此前就遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。最近，在美国公民自由联盟（ACLU）的一次测试中，它将535名美国国会议员中的28人误判为罪犯！不过，亚马逊今天回应，这只是ACLU设置有误，菜炒糊了别怪锅。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力，设备具备哪种识别能力，取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术，但具有3D人脸能力（比如3D结构光、3D TOF等）的设备才可以使用3D人脸识别技术。
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。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……
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……
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。
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。
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。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
国家互联网信息办公室于2023年8月8日发布《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）（征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”），以便进一步规范人脸识别技术应用，并向社会公开征求意见。
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。
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。
https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo
随着人工智能识别技术的发展，生物特征识别技术在应用领域有着广泛的应用，其中之一就是人脸识别。在学校、企业、零售、景区等场景落地应用，那在智能应用时代，人脸识别技术在应用领域有着怎么样的用途？
今年 11 月，来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成「万能指纹」的神经网络模型 MasterPrints，攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。而最近，福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能，在一通测试之后，他们发现石膏「人脸」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能，而 iPhone X 不为所动。
《中国新闻周刊》（记者：苑苏文） 李红（化名）万万没想到，诈骗人员从她的交通银行卡偷走近43万元，如入无人之境。 要想从交通银行卡中转账，需要用户在手机银行App上进行人脸识别，并进行短信验证。 李红陷入了诈骗分子的圈套，她的手机短信被拦截，手机号被设置了呼叫转移，令她的验证码落入他人手中，且无法接听银行的确认电话。 更严重的是，“人脸识别”被攻破了。 银行系统后台显示，在进行密码重置和大额转账时，“李红”进行了6次人脸识别比对，均显示“活检成功”。 那几次人脸识别并不是身在北京的李红本人操作，登录者的IP
不得不说，江苏卫视选择在一个很好的时机播出了这段早已录制好的人机大战节目。 AlphaGo 本周刚以 Master 的名字在围棋赛中横扫中日韩高手斩获 60 连胜后，在昨日，江苏卫视播出的节目最强大脑第四季中，百度的人工智能机器人“小度”也在中国版“人机大战”中胜出。“小度”首战告捷：在跨年龄人脸识别任务上，以 3：2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。 有人将这场比赛称之为 “中国电视史上首次人机对战”的比赛。但平心而论，这场比拼在科技领域的意义并不大。 找错了对手 首先，选择和小度对战的王峰并不是人脸
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第一节《完整项目运行演示》，本章内容系统介绍：人脸系统核心功能的运行演示。
3D视觉传感技术是一项重要的科学突破。它是一种深度传感技术，增强了摄像机进行面部和目标识别的能力。相对于2D技术，3D技术除了显示对象的X和Y值之外，还可以提供记录场景或对象的深度值，在感知和处理日常活动的方式上带来了独特的进步，制造商争先恐后地将这些新的进步融入到手机等消费产品中。该技术利用光学技术模拟人类视觉系统，促进了增强现实、人工智能和物联网的出现和应用。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。
事情是这样的：话说那日展会临近，“急急国王”老c从京东上搞了个二代身份证读卡器，滴滴的响个没完，我凑过去一问得知BOSS下达紧急指令，这次展会上要为软件登录加上身份证核验和人脸识别两种方式……
图书馆引入人脸识别系统的应用，推动传统图书管理模式更新，助力场景管理升级，带来科技的阅读体验。那么，在学校图书馆场景，人脸识别测温一体机可实现的应用，了解多少呢？
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
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》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求，并推荐了专业的人脸安全解决方案。
最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
为人脸登录提供人脸注册集合，基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法，判断用户为真人，保障业务环节中的用户真实性判断。
随着人工智能技术的发展，其技术在各行各业也有了广泛的应用，比如人脸识别就是其中一种比较成熟、而且比较广泛的应用。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
今年 5 月，亚马逊因为将 Rekognition AI 服务出售给美国地方警察而引起了争议，美国公民自由联盟（ACLU）一直要求该公司停止授权政府部门使用这项技术。
近日，《信息安全技术人脸识别数据安全要求》国家标准（以下简称“国标”）的征求意见稿面向社会公开征求意见。据悉，此次拟出台的国标主要是为解决人脸数据滥采、泄露或丢失，以及过度存储、使用等问题。
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人在家中坐，欠款天上来。 而且还是在身份证已经遗失的情况下，莫名其妙地收到了银行的起诉： 亲亲，您借走的一万多元现在都还没还哦。 不会弄错的，确认是您通过人脸识别之后办了张新卡，然后借了钱的呢。 “人脸识别说你借钱了” 在银行的描述里，事情最先发生在2019年11月25日，银行的线下营业网点中。 借款的王女士先是现场填写了开户签约申请表： △图源中国新闻周刊，下同 经过人脸识别核验身份后，她自助办理了借记卡账户业务，并开通了手机银行功能：
说起人脸识别，相信大家都不会感到陌生，在我们平时的工作生活中，人脸打卡、刷脸支付等等已经是应用的非常广泛了，人脸识别也给我们的生活带来了极大的便利。
顺着自己来的方向回去找一遍？四处联系工作人员求助？或者干脆因为行李证件丢失而错过航班，不得不开始复杂的补办流程？
无论是加速前期的疫情科研攻关，还是协助一线的疫情诊疗和现场防控，以及后端的信息化平台搭建，都已经出现了人工智能技术和解决方案的身影，并且取得了实际效果。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时，这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制，未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年，Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet，这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破，AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后，基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水，如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法，其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性，从而得到更一般的特征，然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后，出现了很多基于深度学习的人脸识别框架，如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等，轻松超越了手工方法的性能。
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕，人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早，大家纷纷发表声明，表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应，由此也可以看到，这些科技公司是否真的“躺枪”？人脸识别技术近年来持续火热，那么真实的行业发展状况如何？商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破？来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕，伴随着人工智能的火热，相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场，主持人现
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别。
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后，多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果，此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后，商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法，随着PK的不断升级，人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新，固定识别通过率为90%，识别误匹配率指标被降低了好几个数量级，此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等，这里不一一赘述。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
南京江宁区玉堂花园小区南门，一位戴着口罩的居民走到门禁前，系统很快通过人脸识别识别出他的身份和健康状况，闸机门自动打开。
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。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
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