## FFmpeg滤镜开发 - 人脸识别 刘歧 OnVideo 联合创始人 • 现任职于OnVideo • 业余参与维护与开发 FFmpeg • 音视频流媒体爱好者 ## ON VIDEO  ## 个人介绍 ## 内容大纲 ![I

Online # Rust API可靠性分析与验证 姜剑峰 ## 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 - 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 ## 自我简介 • 本（2019）硕（2022）毕业于复旦大学 - 目前在蚂蚁集团安全计算部门开发应用于机密计算的Rust系统软件 - 研究生期间主要从事Rust测试与验证工具的研究，本人所在的是国内最早开展Ru 分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra, SafeDrop)：分析特定问题；假阳性 形式化验证(RustBelt)：无法方便的验证第三方库 其他工具（Miri等）..... ## API 测试用例合成 impl Parser { fn justfile(mut self) -> Result

0 码力 | 13 页 | 1.68 MB | 2 年前

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TensorFlow 人脸识别  扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 ## 第七部分 目录 - 人脸识别问题概述 - 典型人脸相关数据集介绍 - 人脸检测算法介绍 - 人脸识别算法介绍 - 人脸检测工具介绍 解析 FaceNet 人脸识别模型 - 实战 FaceNet 人脸识别模型 - 测试与可视化分析 ## 人脸识别问题概述 ## 人脸识别概述 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的

## 深度学习-人脸识别和风格迁移 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 人脸识别概述 02 神经风格迁移 ### 1. 人脸识别概述 ## 01 人脸识别概述 02 神经风格迁移 ### 1. 人脸识别概述 ## 人脸验证（face verification） • 输入图片，以及某人的ID或者是名字 • 验证输入图片是否是这个人 ## 人脸识别（face recognition） recognition） • 有一个K个人的人脸数据库 • 获取输入图像 - 如果图像是K个人中的某人（或不认识） 人脸聚类（Face Clustering） 在数据库中对人脸进行聚类， 直接K-Means即可。 ### 1. 人脸识别概述 ## 人脸检测的步骤 ## • 人脸定位 确定是否存在人脸,人脸存在的位置、范围等 • 人脸对齐 把众多人脸图像转换到一个统一角度和姿势 • 确定关键点 确定关键点 关键点包括:眼角、鼻尖、嘴角等 ### 1. 人脸识别概述 ## 人脸检测常用算法(深度学习框架) MTCNN算法 • HR • Face r-CNN • PyramidBox • FaceNet ### 1. 人脸识别概述 ## One-Shot学习 在一次学习问题中，只能通过一个样本进行学习，以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题。 系统需要做的就是，仅

## 第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 # 回报回 回报回 回报回 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 ## 第六部分 目录 - 准备模型开发环境 - 生成验证码数据集 - 输入与输出数据处理 - 模型结构设计 - 模型损失函数设计 - 模型训练过程分析 - 模型部署与效果演示 ## 准备模型开发环境 ## 第三方依赖包 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据，它应该为一般的图像处理工具提供坚实的基础。 ## captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio import AudioCaptcha image = Ima 1:5000/ (Press CTRL+C to quit) ## 生成验证码数据集 ## 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCH

KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言－视觉”信息融合研究 267 ICDM 论文：探索跨会话信息感知的推荐模型 278 自然场景人脸检测技术实践 289 技术解析 | 横纵一体的无人车控制方案 304 ## 算法 # 智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践 作者：朱敏 紫顺 乐钦 洪晨 乔宇 武进 孝峰 俊浩等 复用困难：模型预估能力已经成为一个通用的需求，单搜索就有几十个场景都需要该能力；而老逻辑的业务耦合性让复用变得更加困难。 平台缺失：快速的业务迭代下，需要有一个平台可以帮助业务快速地进行模型和特征的管理，包括但不限于配置、上线、灰度、验证等等。 Augur 场景多，层级多，业务多 特征多，模型复杂，时间短 平台缺失：难复用，难管理 挑战 5+层排序框架 千级 原始特征及 交叉特征 数十个业务需要排序 上万个特征，数千个模型的配置 的耗时瓶颈主要在于原始特征的抽取性能（也就是特征存储的性能）以及预估服务的性能（也就是 Serving 的性能）。而 Augur 提供了表达式解析的 Benchmark 测试用例，可以进行解析性能的验证。 _I(_I('xxx')) Benchmark Mode Cnt Score Error Units AbsBenchmarkTest.test avgt 25 1.644 ±

411ae149ccf0496/p7_5.jpg) 请输入姓名 请输入身份证号 验证用户身份 ## 3、 移动政务应用痛点 VS 核心功能 ## 办事前痛点 办事入口找不到 办事材料不清晰 不知道业务归属部门 核心一 找到入口、了解材料 ## 办事中痛点 重复填写资料 材料线上无验证 线上线下数据不通 核心二 少填写、少提交、少跑动 ## 办事后痛点 无贴身通知 |---|---|---| |统一身份认证|无需注册直接登录，提供活体检测、人脸核身|需要注册，使用密码和手机盾认证| |推广传播| |智能化服务能力|微信自带组件，对接更容易|需根据场景单独对接，如人脸识别、支付等| |产品自主性|需依托微信平台|完全自主可控|

/e/3/3/a/e33a2ce89c2220f22f900b662b289a89/p44_3.jpg) 人脸比对  人脸识别 ## 对象和场景识别 为成千上万的对象、场景和概念生成标签，并配有可信度的数字 - 检索、过滤并对图片库去粗取精 面部分析 在图像中定位人脸并分析面部的情绪，检测情感、姿势、地标等特性 剪裁图片和重叠广告时需要避开的面孔 - 获得人口学以及情感的数据推荐最佳照片 • 提高在线约会匹配的推荐 • 动态的个性化广告  ## 人脸比对 ## 测量两张图片中同一个人的可能性 测量两张图片中同一个人的可能性 - 为应用和设备添加人脸验证 - 扩展了物理安全控制的应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 - 在线考试以及民意调查时的用户验证  Similarity ## 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输

[Image](/uploads/documents/0/8/c/e/08cef4fe80d5a318255f6a7695dbc599/p8_2.jpg) ## AI+智慧城市 ● 单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 处理数十路到数百路监控摄像头数据 ● 千万级别深度学习特征检索 ● 行业试水 云原生Cloud-Native超大规模视图存储、处理、检索 ●处理数万到数十万路，城市范围级别监控、门禁摄像头数据 ## DeepID时代 DeepID3 99.55% DeepID2 99.15% 30万张人脸训练 2015 ## 6 位密码时代 1/100万 错误概率 95% 通过率 6000万张人脸训练 2016 ## 8 位密码时代 1/1亿 错误概率 97% 通过率 20亿张人脸，2亿个体训练 2017 What's Next?  自进化深度学习系统 模型测试与验证  ![Image](/uplo