人脸识别安全风险和我们息息相关刷脸进出社区住宅、刷脸考勤、刷脸购物、身份验证、手机解锁等，人脸识别设备已广泛应用于金融、医疗、安检、支付、文娱等各种公共服务，只要是身份认证场景，基本都会用到人脸识别。
人脸识别技术为数字经济社会发展和人们日常生活带来了种种新机遇及变化，但在便捷的同时，层出不穷的风险隐患也时刻敲响警钟。近年因数起人脸安全大事件，大众也对人脸识别的安全产生了一些担忧。（见图1人脸问卷
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2024-01-08 22:44:36
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Face ID 的兴起带动了一波面部识别技术热潮。本文将介绍如何使用 OpenCV、Python 和深度学习在图像和视频中实现面部识别，以基于深度识别的面部嵌入，实时执行且达到高准确度。
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2021-07-15 11:24:42
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人脸识别分人脸验证（face verification）和人脸确认（face identification）；前者是指两个人是不是同一个人，即1-to-1 mapping，而后者是确定一个人是一群人中的某个，即1-to-many mapping。人脸作为一种特殊的目标，如同人体（行人检测）一样，前面讨论的目标检测/识别算法可以直接采用，但也会有其特殊的设计考虑，比如其刚体（rigid body）特
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2023-11-14 08:52:25
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介绍在现代世界的不同方面，信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没
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2022-07-29 09:02:57
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一、实验目的通过python 语言编程设计人脸检测算法，以此人脸作为训练样本，训练目标人脸模型，进一步实现目标人脸的识别。通过上述编程促进学生理解并掌握人脸检测及识别的相关原理，同时培养学生的编程能力。二、实验硬、软件环境笔记本电脑，windows10系统，Visual Studio Code编辑器，opencv视觉库，numpy库， matplolib库。三、实验内容及步骤（一）实验内容实现人脸
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2023-12-19 13:36:34
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英国赫特福德大学与 GBG Plc 的研究者近日发布了一篇综述论文，对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结，其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。本文将介绍其中有关深度学习的技术。其他内容可以参阅原论文和机器之心的文章。链接在下方文献参考中。自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域最热的方向之一。而基于大型数据集训练的深度神经网络，基本取代了基于人工设置的特征和传统机器
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2023-12-28 23:24:38
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深度学习只不过是机器学习的标准范例，更准确地说 - 是其算法之一。在最大程度上，它基于人脑的概念和神经元的相互作用。如果你开始谷歌搜索深度学习是什么，你会发现今天这个超级热门词远远不是新的。为什么这样？该术语本身出现在20世纪80年代，但到2012年，没有足够的力量来实施这项技术，几乎没有人关注它。在着名科学家的一系列文章，科学期刊上的出版物之后，这项技术迅速成为病毒。今天，它有各种各样的应用程序
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2023-12-13 23:44:03
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本项目将在Android上实现一种通过识别表情类别，从而给人脸戴上不同样式脸谱的AR软件，效果如下：
基于表情识别的脸谱换脸AR安卓APP效果演示 想要实现这样一个软件，核心就是两部分： 1）使用卷积神经网络训练一个人脸表情识别模型， 2）将训练好的模型移植到Android平台，同时在Android实现脸谱AR效果，并结合表情识别模型的识别结果，渲染不同的脸谱样式本文讲第二部分，如何将卷积神
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2023-12-27 14:14:18
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人脸表情识别一、数据集说明使用的数据集是FER2013kaggle FER2013 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data 该数据集官方的下载链接目前失效了，可通过这个链接下载：https:/
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2023-11-08 06:17:10
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使用深度学习方法实现面部表情包识别1、动机人类面部表情丰富，但可以总结归纳为7类基本表情：happy,sad,surprise,fear,anger,disgust,andneutral。面部表情是通过面部肌肉活动表达出来，有些比较微妙且复杂，包含了大量内心活动信息。通过面部表情识别，我们能简单而低成本地度量出观众/用户对内容和服务的态度。例如，零售商使用这些度量评估客户的满意度。健康医疗提供商能
原创
2020-11-05 16:49:11
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抗击疫情，众志成城，人工智能技术正被应用到疫情防控中来。2月13日，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型。该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。目前已通过飞桨PaddleHub开源出来，广大开发者用几行代码即可快速上手，免费调用。 模型可视化效果：绿框为佩戴口罩标注，红框为未佩戴口罩标注随着本周各企业相继
深度学习笔记（21） 边缘检测1. 边缘检测简介2. 过滤器3. 垂直和水平边缘检测4. 合适的过滤器 1. 边缘检测简介在计算机视觉中使用的比较多的就是卷积神经网络卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分 边缘检测相对比较容易理解，就把它作为卷积运算的入门样例在人脸识别中： 神经网络的前几层有可能是检测边缘的 后面的层有可能检测到物体的部分区域 更靠后的一些层可能检测到完整的物体 这个例子中就是
object detection 就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection 要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题不是容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，可以出现在图片的任何地方，而且物体还可以是多个类别。object detection技术的演进：RCNN->SppNET->Fa
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2023-08-01 18:18:05
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概要面部表情是人类表达自己的情绪状态和意图最强大、最自然和最普遍的信号之一。面部表情自动分析在社交机器人、医疗、驾驶员疲劳监测等许多其他的人机交互系统中有大量应用。FER 系统根据特征表示可以分为两类：静态图像 FER 和动态序列 FER。在基于静态图像的方法中，特征表示仅由单张图片的空间信息进行编码，而基于动态的方法需要考虑输入面部表情连续帧之间的时间关系。大部分传统方法使用了手动提取的特征，或
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2023-12-29 21:36:27
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Android 面部识别：深度学习库的强大力量项目地址:https://gitcode.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning-Library在移动应用开发的世界中，面部识别技术正在迅速成为一种主流功能，使得各种应用程序能够实现安全、便捷的身份验证和个性化用户体验。这就是我们今天要介绍的项目——一个由 Qualeams 开发
1 - 引言目标检测和识别，是计算机视觉最常见的挑战之一。目标检测和识别的区别在于：目标检测是用来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象，而识别是程序识别对象的能力。识别通常只处理已检测到对象的区域。在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）图像金字塔（image pyramid）滑动窗口（sliding windo
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2023-09-04 11:20:32
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当下社会，大家对手机的依赖已经非常大了，这是很正常的现象，因为手机的确是我们必不可少的工具，原因很简单，现在做什么事情都要和互联网挂钩，但手机是互联网的载体，所以大家对手机的依赖性增加也不是没有道理的，现在的手机功能也越来越强悍了，现在的手机基本上都是智能手机，目前也分为两种，那就是苹果手机和安卓手机，但安卓手机都有有个通病，那就是手机越用越卡这到底是什么原因导致的呢？下面就和小编一起来了解一下吧
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2023-09-11 23:36:22
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问题描述最近在学习吴恩达深度学习系列课程，做到编程作业4.3车辆识别时因为TensorFlow和Keras版本不兼容而出现各种问题，查找了一些资料后好多人都提出降低TF版本，不放弃我最后的倔强，最终还是把所有问题逐一解决了：）查看Python、TensorFlow、Keras版本：我的Python版本3.7.0，TensorFlow版本2.3.1，Keras版本2.4.3。import sys
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文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题，基于深
