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【315 AI技术追踪】人脸识别一夜躺枪?支付宝、商汤、云从等回应

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,主持人现场演示了攻破人脸识别手段。在演示过程中,一张他人的静态自拍照,通过技术处理,可以变成能眨眼睛、能微笑的“伪活人”。甚至还可以利用这张自拍照,借助3D建模技术,让自己“变脸”成另一个人,轻易骗过登录系统,成功“黑”进对方账号。 “315”晚会的曝光,在业界掀起波澜,不少人脸识别技术公司纷纷回应”躺枪”。百度在节目播出后5分钟内立刻作出回应——邀请百度深度学习实验室主任林元庆,在百度科技园的人脸识别闸机做一次亲身验证,看百度人脸识别系统究竟能否被一段视频“骗过”。阿里巴巴的支付宝也很快作出回应:“你们都觉得我躺枪了吗?” 3月16日早,我们看到国内众多人脸识别创业

机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(二)| 干货

现在,我们可以开始建立我们的模型啦。实际上数值计算都是由TensorFlow来完成,它使用了一个快速并高效的C++后台程序。TensorFlow希望避免频繁地在Python和C++之间切换,因为那样会降低计算速度。一般的工作流程是,首先为了定义所有的运算,先建立一个TensorFlow图表。在这个过程中没有计算,我们只是进行设置操作。之后,我们才针对输入数据运行计算操作并记录结果。 让我们开始定义我们的图表。首先通过创建占位符来描述TensorFlow输入数据的形式。占位符不包括任何实际数据,它们只是定义了数据的类型和形状。 在我们的模型中,我们首先为图像数据定义了占位符,它们包括浮点数据(tf.float32)。shape参数定义了输入数据的大小。我们将同时输入多幅图像(稍后我们将谈到这些处理),但是我们希望可以随时改变实际输入图像

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