识别人脸
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一文看懂人脸识别技术发展脉络
人脸识别问题可以描述为，给定某一场景下的静态图象或者动态序列，根据预先存储的人脸数据库识别或者认证场景中一个或者多个人的身份。
人脸识别算法的训练之路
揭秘如何使用公有云AI平台训练模型。
基于 AI 人脸识别的跟随弹幕
本文选自《阿里文娱技术精选系列：超级APP背后的移动端技术大揭秘》
如何在 Keras 中使用 FaceNet 开发人脸识别系统
关于 Google 开发的 FaceNet 人脸识别系统，以及开源实现和预训练模型。
微软发布人脸识别、计算机视觉和内容审核 API
微软认知服务（Microsoft Cognitive Services）于四月底向其用户发布了人脸识别API（Face API）、计算机视觉API（Computer Vision API）和内容审阅API（Content Moderator API）。认知服务集合了多款API和服务，帮助开发人员在自己的应用程序中添加图像识别、语音、翻译和其他功能，而无需亲自动手开发这些功能。
轻松上手 UAI-Train，拍拍贷人脸识别算法优化效率提升 85.7%
“UAI-Train平台可以让我们方便地在短时内使用大量的GPU资源，用较低的成本训练海量的数据集，提高算法模型迭代优化的效率。
如何应用 MTCNN 和 FaceNet 模型实现人脸检测及识别
随着深度学习的发展，基于深度学习技术的人脸检测 / 识别方法取得了巨大的成功，本文主要介绍人脸检测的深度学习模型 MTCNN 和人脸识别的深度学习模型 FaceNet。
人脸识别技术的真相
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。
人脸识别应用与优化
本次分享介绍基于实际应用场景如何有效的应用人脸识别算法，提升整体的应用性能，解决实际问题。
人脸表情识别研究
你是真开心还是假开心，其实AI都知道
无人店之人脸识别技术探讨
本次分享介绍将GoogleNet中的Inception模块和ResNet相结合得到新的架构并在此基础上训练出的新的人脸识别模型。
一文道尽“人脸数据集”
从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单。
疫情之下，“口罩人脸识别”是怎样炼成的？
疫情为当下的人脸识别系统提出了全新的要求和挑战：在佩戴口罩场景下如何高效的完成人脸识别。
人脸识别技术的转折点
近年来，与人脸识别技术相关的警告变得越来越紧迫。研究表明，人脸识别系统仍然会产生相对较高的误报率，而且始终带有种族和性别偏见。然而，这项技术在美国的泛滥却没有得到遏制，继续在各级政府的执法机构、私营企业和学校中蔓延开来。
基于华为大数据平台的人脸识别
本系统采用华为的 FusionInsight 大数据平台架构，与传统的服务器架构相比，数据处理能力大幅提升。
AI 人脸识别技术发展方向，看这篇就懂了~
AI成为新基建风口模式下的一个重要选题，让人们对于AI 的热情空前高涨。从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。
既要高精度也要高性能，人脸识别主流算法大合集
在上一篇文章中，我们回顾了人脸识别算法的发展历程，介绍了人脸识别算法从传统机器学习算法到现在的深度学习算法的演进历程。接下来，我们将详细介绍一下人脸识别常见的应用方式，以及现在主流的人脸识别算法。
技术详解：基于人脸识别的 AI 弹幕
在优酷播放场景中，如何让互动结合算法的识别能力，实现新的AI弹幕形态。
中国发生人脸识别第一案，国内消费者愈发重视隐私安全
人脸识别的隐私与安全性再次受到质疑。
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