【文末有福利！】刷脸开锁：背后的技术绝招-低调大师

【文末有福利！】刷脸开锁：背后的技术绝招

2018-05-24 981

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

2018-05-25

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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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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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