【文末有福利! 】刷脸开锁:背后的技术绝招
安全君在去年向大家介绍了智能语义安全检测的武林(链接:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/66859)。今年,有另一大绝招在江湖上兴起:实人认证。
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且说苦练实人认证绝招的高手中,有一支主流派系,阿里云云盾 · 实人认证,一直靠算法和技术内功行走江湖。他们的武功程度,已能基于深度优化的海量检索引擎,根据采集的人脸在设定的人脸库中迅速找出最相似的一张,或多张人脸。
门派信仰可谓充满正义感:除了单纯用于比武,更重要的是可灵活变通,为各行商家、消费者所用,实现“武功赋能”。比如新零售场景,人脸检索可以在智慧门店中使用,达到会员管理、人流统计等需求;在小区中用上人脸检索,可实现人脸出入小区、人脸门禁;在安防监控领域里,通过人脸检索,可以对人流做到黑白名单管理;最终让每一个人出入平安,衣食住行放心无忧。
为了让

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没错,AR其实也是AI
AR/VR常作为孪生兄弟被相提并论,被普遍认为为应用层新技术或者说是“智能可穿戴设备”,相比人工智能相对的“算法”标签,显得不够有深度有内涵高大上,那AR和人工智能之间到底是什么关系?AR属不属于当下我们认知中的人工智能?本文由亮风台投稿,雷锋网经授权发布。 先来简单梳理下AR的核心技术 AR(Augmented Reality),是在现实世界中叠加虚拟信息,也即给现实做“增强”,这种增强可以是来自视觉、听觉乃至触觉,主要的目的均是在感官上让现实的世界和虚拟的世界融合在一起。 其中,对现实世界的认知主要体现在视觉上,这需要通过摄像机来帮助获取信息,以图像和视频的形式反馈。通过视频分析,实现对三维世界环境的感知理解,比如场景的3D结构,里面有什么物体,在空间中的什么地方。而3D交互理解的目的是告知系统要“增强”的内容。 图.典型AR流程 这其
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DL_WITH_PY系统学习(第2章)
本节提示: 1、第一个dl例子; 2、tensor和tensor操作; 3、DL如何通过逆向传播和梯度下降达到学习目的。 2.1 输入数据集的格式 from keras.datasets import mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() print( 'train_image_shape',train_images.shape) print( 'train_labels_len', len(train_labels)) print( 'train_labels',train_labels) train_image_shape (60000, 28, 28) train_labels_len 60000 train_labels [5 0 4 ... 5 6 8] 2.2训练网络结构 network = models.Sequential() network.add(layers.Dense( 512, activation = 'relu', input_sh...
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