人脸识别的算法

随着大数据时代的到来与崛起，人们开始愈加关注隐私安全和生命安全，当人们处于公共场所时，人们希望可以获得足够的安全保障，针对人身安全和隐私安全的要求刺激了生物识别技术的发展。生物识别，具体是指通过人工建模、大数据训练等方法训练计算机，使得计算机可以获取与人类相似甚至更好的识别能力。在生物识别领域中，人脸识别由于其生理特征

作为生物识别技术的一种，搭载人脸识别功能的各类智能化产品已应用得非常普遍。但从产品体验而言，用户的感受却不尽相同。比如有能够在自行车骑行状态下，无需下车实现快速无感通行的小区人脸识别闸机。同时也会在使用部分产品时，遇到多次识别不通过、站在原处不停变换人脸角度等待识别通过的尴尬。造成这一差距，除了算法自身鲁棒性和性能之外

如果要在今年上半年中选择一款最成功的AI产品，那么在疫情期间被广泛应用的人脸识别测温机必然能有一席之地。凭借非接触、无人值守、无感快速通行等优势，不仅仅是本土市场，人脸识别测温已经为国内厂商带来了大批来自欧洲、南北美、中东、东南亚的海外订单。据笔者与深圳、广州等地厂商的实地交流中得知，通过加大海外市场的布局力度，部分企

人工智能领域最近几年的发展可以说是如火如荼，这里面既有 创业 者的磨刀霍霍，也有资本的一路执着狂跟，还有学生和程序员群体的热情追随。回顾人工智能领域从2012年的星星之火，到15年左右的疯狂态势，再到18年理性的声音初现。有人开始对人工智能抱有怀疑的态度，认为这一波AI并没有想象中那么强。

人脸识别功能在日常生活中已经越来越常见，像车站检票、银行核验身份、上下班打卡……尽管技术本身随处可见，但真正了解技术原理的人并不多。虹软视觉开放平台策划了《从零学习人脸识别》系列课程，系统讲解这门技术的技术原理和应用现状。第一期《人脸识别算法初识》课程，主要介绍人脸识别运行流程、应用场景及商用门槛等场景问题。【人脸识别

图片来源@unsplash钛媒体注：本文来自于微信公众号全媒派（ID：quanmeipai），钛媒体经授权发布。皮尤研究中心的一项最新研究发现，Facebook的新闻图片中，男性出现的频率是女性的两倍，且大部分的图片是关于男性的。考虑到当下有43%的美国成年公民主要通过Facebook获取新闻资讯，皮尤研究中心使用机器

人有三急，全不可控。出门在外最怕内急时找不着厕所，其次怕找着厕所后里头没纸。老烟民中流传着个笑话：为什么软壳烟比硬壳烟更贵?等上厕所发现没纸时就明白了。厕所虽小，人皆所需。国家旅游局局长李金早表示，中国有14亿人口，每年50多亿人次的游客，要满足全部如厕需求是一项浩大的工程。“我们算过一笔账，按人均旅游一趟上8次厕所测

经历了2017年和2018年的人工智能热潮后，如果有一家新公司出来说自己的核心技术能力是人脸识别，那么它一定会被问到一个问题： 在已经有BAT、商汤、旷视等大小巨头的情况下，市场真的还需要新的人脸识别技术公司吗？新公司的机会在场景化AI爱莫科技CEO杨恒也曾被问到过这个问题，他在2018年6月开始了自

3月23日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「第二届中国人工智能安防峰会」在杭州召开。峰会现场，松下（新加坡）研究院原副院长、澎思科技首席科学家申省梅发表演讲《视频监控场景下无约束人脸识别与图像增强》。申省梅表示，动态视频监控场景下，人脸识别的最大技术挑战之一便是无约束人脸识别，如何通过算法实现复杂场景下的精准识