人脸识别

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“脑极体”（ID:unity007），作者：海怪，36氪经授权发布。 在世人对AI的“邪恶性”进行攻诘的浪潮中，AI造假，可能已经是现在排首位的理由了。 自从2017年Deepfake（深度伪造）横空出世以后，人们惊呼原来AI在造假方面简直天赋异禀。此后“AI生成内容”技术，特别是GAN算法的突飞猛进更加印证了这一事实。不仅仅是AI换脸，还有AI自动生成文本、语音、图像、视频等等一切数字内容。 除了AI换脸带来的色情视频泛滥之外，人们更进一步担心AI生成内容技术在隐私侵犯、威胁信息安全、操纵政治选举等方面带来全新挑战。 人们往往会假设，如果任由AI生成的内容在互联网中蔓延，将会更进一步冲毁互联网世界的真实性边界。 （被AI造假的扎克伯格“讽刺”自己的Facebook平台） Deepfake之后，真相何在？ 如果哪些是真，哪些是假，普通人都难以分辨的时候，那么组成社会基石的真相和信任将就此坍塌，但我们似乎还没有做好活在“无信任社会”的准备吧。 德国哲学家康德在《实践理性批判》中论证“人为什么不能说谎”的法则，揭示了“无信任社会”的悖论和荒谬。假如“人人可以说谎”是一条社会的通行法则，那么，每个人都不会再信任另一个人说的话，这样说话人的谎言也就不会得逞

随着科技的快速发展，我们的生活坏境也由此而改变，生活标准也在不断的提高，正所谓的科技改变生活，人脸识别的问世也是其中一种。随后人脸识别闸机也纷纷进入各大场合…… 如今的机场可以 “刷脸”通关，地铁火车站已经开始 “刷脸”验票了，写字楼用“刷脸”考勤，小区“刷脸”进家门等等....人脸识别不仅给人类带来了方便，也同时保障了通行人员的安全。 现在很多领域使用人脸识别闸机替代人工进行实名制验证，可以实现对出入口的高效、便捷、精准的管理以及降低人工管理成本。 利用人脸识别闸机，可以从前端摄像头开始部署，将采集的数据与公安系统对接，有助于开展侦查工作，防止犯罪行为，加强公共场合的安全和提高公安人员的办案效率。 机场、火车站、海关等高公共交通场合，将人脸识别与身份证实名制验证结合，旅客自助安检或验票通关，替代人工检验，而且识别速度非常快，提升了旅客出行的便利性。 写字楼安装人脸识别闸机，能实现智慧办公，用户可以告别传统刷卡的方式，仅需要通过识别人脸即可进出。这既强化了写字楼的管理与服务，也提升了用户体验，同时，企业与物业还能利用通过闸机采集的数据优化管理方案。 人脸识别闸机应用在小区，令小区的安保手段更加科技化，它替代保安的角色，识别比保安更精准和无遗漏，更好地为小区居民创造便捷的通行与阻止外来人员非法进入，当居民拎着大包小包不方便找卡、忘带和丢失门卡时 ，也不用担心，露个脸就可以进门了

  “智慧城市”的理念就是把城市本身看成一个生态系统，城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统。这些个系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。而对于智慧城市中的重要组成部分——园区的管理就十分重要了。   智慧园区是以互联网为载体，融合“互联网+产业”模式，面向园区提供全产业链支撑服务的智慧解决方案。计讯物联结合物联网、云计算、无线通信等相关技术，通过数据的整合，管理中心可以实时观察园区内相关数据，全方位提升园区的管理效率和综合服务水平。   计讯城市智慧园区智能化解决方案由视频监控系统、智能停车场系统、信息发布系统、能耗监测系统、环境监测系统、智慧路灯系统等子系统组成。可以有效的帮助掌握园区内的数据，智能管理园区。   计讯城市智慧园区智能化解决方案分为三部分组成，分别是感知层、网络层、应用层。   感知层：通过在感知层的各类传感设备，如车辆感应、智能电表、温湿度计、摄像头、风速风向仪、雨量计等设备对园区内相关数据进行采集。   网络层：网络层通过计讯智慧路灯网关将感知层数据通过5G/4G无线网络传输至应用层。   应用层：应用层通过计讯智慧管理云平台将网络层上传的数据通过大屏、PC、手机等设备进行展示，通过可对感知层设备进行远程管理、远程调整感知层设备参数。   智慧路灯系统：   园区内可通过计讯智慧路灯网关进行全套的接管

人工智能的发展经历了2016年AlphaGo打败人类后的狂热、2018年由于实际落地困难带来的失望、2019年Deepfake假视频等伦理问题显现，过去一年开始进入稳步落地阶段。在全球抗疫的大背景下，我们看到，医疗影像辅助诊断、服务机器人、新药开发等AI在医疗场景的应用未来有望加速。与此同时，随着健康码等联系人追踪应用的普及，以及国家明确数据成为数字经济时代生产要素，如何规范和促进数据使用成为发展人工智能的重要课题。我们认为，除了加速大数据立法以外，联邦学习、隐私计算等技术手段的普及也是加速后疫情时代人工智能发展的重要一环。 AI投资向中后期转移，或将迎来上市潮 随着AI技术和商业模式的逐渐成熟，我们看到2017年以来中国AI行业私募股权投资中，早期投资频次比例逐年下降、中后期投资比例则逐步提升，同时投资开始向头部的成熟企业集中，投资颗粒度不断变大。整体来看，资金主要投向计算机视觉、自然语言处理等技术，以及企业服务、机器人等应用场景。而2019年以来，我们看到AI投资更加关注芯片、服务机器人等硬件，以及企业数字化转型、工业互联网、零售等新场景。我们相信，随着科创板改革的深化，AI企业上市融资的政策条件已趋于成熟，AI公司或将在不久的将来迎来上市潮。 疫情期间，我们看到 AI请添加链接描述 已经在诊前、诊中、诊后全阶段中发挥重要作用：1）诊前：红外测温仪高效筛查体温异常者

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“蓝莓财经”（ID:ITparty），作者 蓝莓君，36氪经授权发布。 美国学者尼葛洛庞帝在其1996年出版的《数字化生存》（Being Digital）一书中提到对未来的畅想：人类生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间，在这个空间里人们应用数字、信息等技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动。 虽然我们还没达到书中科幻般的数字化程度，但随着越来越多的大数据、云计算、人工智能等技术的落地，我们的生活也变得愈发智能。拿人脸识别技术来说，从最开始的嗤之以鼻，到如今用人脸识别技术去登录账号、办理业务、付款、安检等等，确实便利了许多。 而近日，“南商汤北旷视”的AI双雄之一北京旷视科技发布了一条有关“狗脸识别”的专利信息，引起不小的讨论——“这人工智能都智能到狗身上去了”？ AI求变，宠物求寻 根据第三方平台天眼查数据显示，北京旷视科技有限公司在2018年底就开始申请，并于今年7月17日正式公布这项专利。 它是基于狗鼻图像与已经训练好的狗鼻纹模型，得到所述狗鼻图像中狗鼻纹特征点与对应的各个狗鼻纹基准特征点的坐标偏差；根据各个狗鼻纹基准特征点的坐标及所述坐标偏差得到所述狗鼻图像中各个狗鼻纹特征点的坐标，即一种狗鼻纹特征点的检测方法、装置、系统及存储介质。

ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言： 首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star ，十分开心。本想尽快实现大家的期待的活体检测功能，但是前段时间太忙了，是在抱歉！！！ ⭐、GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上。 活体检测需要 fas_first.csta 、 fas_second.csta 两个模型 为方便使用，这两个模型也被包含在 Nuget 包中，0.2.x 版本在 70M+ 的大小 如果没有需要活体检测的需要，请继续使用 0.1.x 版本 0.2.x 版本将继续添加新的功能，也会继续包含必须的模型文件 0.1.x 版本将保持现有功能，并进行 bug 修复等工作 0.2.x 源代码在 antispoofing 分支 0.1.x 源代码在 master 分支 一、ViewFaceCore 介绍 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库 这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库 这个库已经发布到 NuGet ，你可以一键集成到你的项目 更多请参见 C# 人脸识别库 。 二、更新 本次更新内容 添加了 活体检测 相关的方法 修复了识别结果部分未判断的 bug 修改了部分结构 更新后无需修改之前的代码。 三、使用 1.

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“机器之心”（ID:almosthuman2014），作者：Synced，36氪经授权发布。 参与：蛋酱 据外媒报道，纽约州立法机构刚刚通过了一项法令，禁止在学校中使用人脸识别和其他生物特征识别技术，直至 2022 年。该法案将由州长 Andrew Cuomo 签署。此前，旧金山、马萨诸塞州萨默维尔市等多地也已正式通过了在公共场所禁用人脸识别软件的法案。 洛克波特市学区位于纽约州西部，是美国首个明确规定校园内人脸识别技术使用的学区。今年 1 月，该学区开始正式运行人脸识别系统，大约为学区内的 5000 名学生提供服务。此举遭到了当地一部分官员和居民的反对，认为这种措施会被用来监视学生并且建立有关人脸敏感信息的数据库，进而影响到学区的安全。 洛克波特市学区是美国首个明确规定校园内人脸识别技术使用的学区。 尽管洛克波特市学区的隐私权政策表明，监视列表中并不包括学生，数据库中也只包含具有潜在威胁性的非学生人士，但被纳入监视系统的名单最终决定权在于学区负责人。据相关报道，学校的董事会主席 John Linderman 也未保证，学生的图像永远不会被纳入系统。 纽约州众议员 Monica Wallace 曾表达过自己的担忧：“一旦允许人脸识别技术在学校中应用

最近在用虹软的人脸识别。本地测试一切正常，部署到服务器后提示 libarcsoft_face.dll:Cant't find dependent library 因为虹软免费版需要联网激活，刚开始怀疑没有激活，后来感觉没激活不应该报这个依赖错误 解决办法：缺少VC++环境，安装VC++环境库即可 VC++环境库下载地址：https://pan.baidu.com/s/1HrHMBj8ssHqHs2Tf2v5F4g 提取码：8jks 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/qiaojj/blog/4299926

int main(int argc, char** argv) { RNG rng; //recongine face position in rgb cv::Mat temp_thin_color = cv::imread("../example/rgb[1].bmp", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); cv::Mat temp_thin_image_color, gray_image_color, equalize_image_color; temp_thin_color.convertTo(temp_thin_image_color, CV_8UC1, 1, 0); cv::cvtColor(temp_thin_image_color, gray_image_color, CV_RGB2GRAY); cv::imshow("gray_image_color", gray_image_color); cv::equalizeHist(gray_image_color, equalize_image_color); cv::imshow("equalize_image_color", equalize_image_color); std::vector<cv::Rect> objs; cv::CascadeClassifier objDetector("..

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