人脸识别

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 　　 　　2020年新学期，新型冠状病毒疫情复杂、严峻，为响应国家号召及“CAAI在行动”计划，CAAI中小学工作委员会专门搭建了“中小学人工智能教学示范平台”，面向全国委员、会员、科技教育工作者和副主任单位，征集了数百件中小学AI与信息科技课程资源。 　　CAAI中小学工委会在学会专家和学会秘书处指导下，从中甄选出数门相关优质课程，自3月20日起以线上直播形式向全国中小学教师和学生免费提供“停课不停学”线上公开课，真正做到了保卫校园安全，保障师生们身心健康，倡导利用网络平台，“停课不停学”。 　　 第四期公开课回顾 　　2020年4月11日-12日，共有近900人次通过在线直播的方式参加了“停课不停学 科技教育工作者在行动”第四期在线公开课的学习。本期课程涵盖人工智能的人脸识别和语音识别，以及自然语言处理与情感分析的内容，还有“停课不停学”在线数字化学习与创新的实践的讲座。本期学员主要来自北京、上海、重庆、天津、吉林、安徽、辽宁、山西、山东、黑龙江、内蒙古、广东、河北、河南、新疆、西藏、陕西、江苏、浙江、湖北、甘肃、海南、湖南、贵州、云南、四川、福建、香港等地的科技教育工作者，其中88%为中小学的人工智能和信息科技一线老师。 　　4月11日，北京师范大学附属中学信息技术教师 张建彬 以在线直播授课的形式做了一节题目为 《初识人脸识别》

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 概述 人脸人体识别技术是基于阿里云深度学习算法，结合图像或视频的人脸检测、分析、比对以及人体检测等技术，为您提供人脸人体的检测定位、人脸属性识别和人脸比对等能力。可以为开发者和企业提供高性能的在线API服务，应用于人脸AR、人脸识别和认证、大规模人脸检索、照片管理等各种场景。 Step By Step 1、服务开通，参考链接： 阿里云视觉智能开放平台使用简明教程 2、目前主要提供三个方面的能力：人脸识别、人体识别、人脸对比， 能力介绍 3、其中人脸识别、人体识别 目前主要是单个API的调用，不涉及多个API的协同调用，使用相对简单(实例仅选择一个API演示)。人脸对比涉及到人脸库、样本、图片等的操作，需要多个API的协同操作： 4、Code Sample 4.1 pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>com.aliyun</groupId> <artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId> <version>4.4.8</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.52<

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 本文链接：https://blog.csdn.net/koibiki/article/details/83588796 收起 论文连接：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 1.简介 本文也采用级联回归树。 本论文主要解决两个问题： 1.抽取向量特征用于表征复杂背景和不同光照下的人脸图片。但在实际中实现时，既需要可信的特征用来预测人脸形状，同时又需要用精确地人脸形状来抽取特征。对于这种两难的情况，本文采用迭代式逼近的方法解决。在对样本抽取特征时，不对其基于全局坐标进行抽取，而是基于当前预测shape下的抽取，所以这些抽取的特征用于预测的时shape的更新向量。这个过程会重复多次直至收敛。 2.在预测阶段，需要预测一个高维的空间向量来表征最拟合样本和训练模型的人脸形状。这是一个非凸问题，并存在多个局部极值。本文假设所能被预测到的人脸形状，均被包含在训练数据的子空间中（可以通过对训练数据中的一个样本，通过移动，旋转，仿射变换得到）。 通过优化mse训练每一颗树。通过一个集合的梯度提升树和先验概率分布，得到回归器的输入。先验概率可以时boosting算法能够高效地筛选大数量级的相关特征。 2.方法 2.1 级联回归器 使用代表图片 I 第 i

隔空手势操作、互动视频技术、人脸识别的弹幕跟随......优酷移动端的一路优化革新，无论是从用户体验还是技术上，都是名副其实的“超级APP”。本章从 基础架构、组件化解决方案、播放互动技术、客户端性能优化、工具提效 等方面详细介绍了优酷移动研发团队的经验心得。让你充分了解优酷移动端的前沿开发技术。 点击这里免费下载 《超级APP背后的移动端技术大揭秘》 精彩导读 作为一个泛娱乐视频平台，优酷APP 是向用户提供高质量视频服务的最重要入口。 通过APP，优酷为用户提供了点播、直播、导看、搜索、社区、互动、会员等服务，而在每一类服务下，又可按不同的维度进行细分。 以点播为例，按时长可分为长视频、短视频；按内容属性可分为OGC、PGC、UGC 视频；按视频播放比例可分为横版视频、竖版视频；按呈现和交互方式又可分为普通视频、VR 视频、互动视频等。这 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4303372/blog/3229333

4月8日零时起，武汉解除了离汉离鄂通道管控措施，有序恢复对外交通。“封城”76天后，武汉与外界的通道重新开启。 这对全国人民来说，无疑是一个天大的好消息，生活逐渐恢复正常，企业也在快马加鞭的复工中寻找更多的机会和出口。除了阿里的“春雷计划”的启动，阿里云也推出了对企业从人工智能，生活服务，电子商务，金融理财和企业管理五个方面的API服务，全方位助力企业复工复产。 【人工智能】 1.阿里健康支持新冠病毒实时疫情数据 2.疫情人脸口罩对比，支持在戴口罩情景下的人脸识别 3.新冠状病毒临床检验标准，辨析患者信息，面向政府/医疗/公益机构永久免费 4.智能蒙面口罩检测与识别，支持对图像中对多人蒙面、口罩检测 5.智能新冠状病毒核酸化验单识别，辨析新冠状病毒核酸化验单中患者检验报告信息 6.高精版OCR文字识别，支持单字识别，表格识别，旋转功能 7.车牌识别 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4399548/blog/3229219

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！ 作者 | 阿里云异构计算AI加速负责人 游亮 近日，斯坦福大学公布了最新的 DAWNBench 深度学习榜单，这是人工智能领域最权威的竞赛之一，是衡量深度学习优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件等综合解决方案实力的标准之一。 在图像识别（Image Classification on ImageNet）榜单中，阿里云包揽了训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项第一。 DAWNBench 官方显示，阿里云异构计算服务训练 ImageNet 128 万张图片仅需 2 分 38 秒，基于含光 800 的 AI 服务识别一张图片仅需 0.0739ms，同时在训练成本和推理成本上也实现世界纪录的突破。 此次，阿里云创造四项纪录得益于阿里云自研加速框架 AIACC 及平头哥含光 800 芯片。 其中，AIACC 是阿里云自主研发的飞天 AI 加速引擎，首次实现了统一加速 Tensorflow、PyTorch、MxNet 和 Caffe 等主流深度学习框架，在相同的硬件平台下，AIACC 能够显著提升人工智能训练与推理的性能。 作为 AIACC 的研发负责人，我将在本文内与大家分享阿里云基于 AIACC 的大规模深度学习应用架构和性能优化实践。 大规模分布式训练是未来趋势

艾力奋口罩人脸识别测温闸机： 在展览会议期间， 可对体温异常人员精确筛查告警 ：通过人脸识别AI算法和黑体对温度数据进行优化和校准后，仅对行人额温进行测量，保证测量精度误差在±0.3℃以内，并实现疑似体温异常实时声光和弹窗警告。 当开启口罩检测功能时，若没戴口罩，设备会有“请戴口罩”的自动语音提示。 1、视频热成像测温，精准测量人体额头最高体温， 医用级误差，能迅速判别体温异常人员的具体情况。 2、系统支持对测温记录、人脸识别记录进行检索和查询， 帮助追踪体温异常人员和密切接触人员 。 3、 进行通行人次的统计 ，能够收集待复核、高温、体温正常人数的通行频次，提供统计数据。 人脸识别智能闸机集现场人脸采集、身份验证、黑名单预警、等功能为一体，从读取身份证信息到现场采集人脸照片、进行比对、并获取结果，全程自动化，需增加外围硬件配置。操作过程无需人工干预，采集到的信息和比对结果可实时上传至大数据采集平台，此技术的使用能对入场的人员进行甄别，可以杜绝假证件和交换用证件的人员使用。为会议、展览、写字楼、旅游景区等提供门禁解决方案。人员数量庞大的展会和高规格、高权限的会议活动，都可以使用艾力奋的人脸识别智能闸机，能在不同的活动场景上结合客户需求自主研发动态人脸识别身份证核查系统。提高活动的现场安保能力，也提高了观众进场输出能力。 E-mail ：ben@seasonfair.com

目前疫情形式严峻，冠状病毒长期潜伏在人类社会中，对人类生活影响巨大，特别是在疫情防控方面，许多地方出入都需要进行测温登记，或者出示通行证，这种防控方式，往往需要耗费大量的人力，且效率不高。 目前效率最高的防控方式，便是使用（艾力奋）人脸识别测温闸机。我司在原先的人脸识别闸机上，增加了“戴口罩”人脸识别功能和测温功能，能够迅速辨别通行人员是否佩戴口罩，且能自定义设置是否进行语音提示，如未佩戴口罩，系统会自动发出警示：请佩戴口罩。 使用（艾力奋）人脸识别测温闸机可以对通行人员进行快速的体温检测，即使带着口罩也能进行识别。 （艾力奋）人体测温闸机可以实现所有功能的一体化，能最大程度的减少工作量，智能检测，减少人与人之间的接触，可应用于展览会议等活动，提高展会的进场效率，安全保障等，也可广泛应用于展览会议、商场、酒店、学校、图书馆、工地、社区、楼宇等等。能在短短几秒钟完成人脸识别、体温检测，对通行人员进行数量的统计，收集待复核、高温、体温正常人数的通行频次，使用人脸识别测温闸机这一防控措施，能够在大大降低工作量的同时，提高了防控效率。 闸机人脸识别设备与系统中的人脸数据库匹配完成后，闸门即可开启。在严格核验参会权限的同时实现高效通过。 参会嘉宾可以在闸机处通过人脸识别或RFID感应这两种方式实现签到入场。闸机实现不同方式的进场，能在精准完成入场权限控制的同时，极大程度提高了入场的效率

学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统， 正好之前对于opencv有些了解，就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 笔者IDE使用Pycharm，GUI编程直接使用内置的tkinter 环境： python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import importlib import cv2 import tkinter as tk import tkinter.messagebox from tkinter import filedialog 之后我们需要做一个路径选择函数，因为毕竟不能每次识别而去手动改代码内的地址 而这个函数我们稍后会绑定至一个button方便使用 def selectPath(): global path_ path_ = filedialog.askopenfilename() path.set(path_) path = tk.StringVar() 最关键的人脸识别函数 其中所使用到的训练参数数据下载地址： https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 并且xml文件需要放到项目目录下 def imgface(): try : #

MixNo 市面上关于k210的开发板已经很多了，这次我很荣幸能够测评MixNo MixNo就像arduino一样具有具有低门槛入门，可玩性多样，可加拓展盾板可，加SD卡（加载人工智能模型）等优点。其中特别要说的是：其具有图形化编程的能力，且可以转换成micro python程序语句，且能够实现人脸识别、二维码识别、连接智能云平台，语音识别、操作和读取传感器、控制电机和舵机等功能。 我在入手1h后，就完成了扫码播放音乐的功能。 这是我的代码： 这是效果视频： 链接: https://v.youku.com/v_show/id_XNDYyMTIxNDU4NA==.html . 说一下使用后的感受，相比于我们常用的单片机而言，这款开发板的可玩性很高，能够满足AIOT各方面应用，把以前我们需要多个单片机配合使用的才能完成的困境打破了，使用这一款单片机就可以搞定人工智能+硬件。 顺便提一句：童芯创悟的MixNo技术顾问是真的友好。不论是关于MixNo的问题，还是元器件的问题，亦或是电路的问题，80后油腻大叔都会认真解答，不论多晚。我感觉买开发板最主要的就是看重售后。为他们的职业精神点赞！！！ 有问题的可以加入QQ群：1056344043 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4313521/blog/3224704