アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる | 株式会社ACES
Services事業紹介ヒトの知見と業務をDeep Learningを用いてAI化し、デジタルでの事業開発を推進しています。ヒトの知見と業務をDeep Learningを用いてAI化し、デジタルでの事業開発を推進しています。DX Partner ServiceDXパートナーサービス事業・業界を変えたいと立ち上がった人とともに、 AI専門家集団がプロジェクトを通じて、さまざまな業界のDX推進をお手伝いします。 AI Software ServiceAIソフトウェアサービスさまざまな業種のパートナーとDX推進を行う中で得た知見とAIアルゴリズムを利用したソフトウェアを開発し、提供しています。 Projects実績AIアルゴリズムを軸にDXを推進、支援してきたパートナーとの実績を紹介します。保険、金融、小売、介護、人材、建設、スポーツなど、事業・業界を変えたいと立ち上がったパートナーのみなさまと
【新音声入手】親密企業の参入を指示 平井卓也デジタル相に官製談合防止法違反の疑い | 文春オンライン
9月に発足予定のデジタル庁。その舵取りを担うのが、担当大臣の平井氏だ。そうした中、4月7日に内閣官房IT総合戦略室でデジタル庁設置に関するオンライン会議が行われた。平井氏のほか、同室の向井治紀室長代理ら幹部2人が同席し、数十人の関係者がオンラインで視聴していたという。 会議の模様を収録した音声データには、以下のようなやり取りが記録されている。 平井「デジタル庁の入退室管理と、アクセスのね。それはさ、もう新しいシステムを実験的に入れてくれてもいい。松尾先生に言って一緒にやっちゃってもいいよ」 幹部「あっ」 平井「彼が抱えているベンチャー。ベンチャーでもないな、ACES（エーシーズ）。そこの顔認証、はっきり言ってNECより全然いい部分がある。だから聞いて。もうどこから撮ったっていけるし、速い。アルゴリズムがとっても優秀」 平井氏が絶賛するACES（同社のHPより） そして、この直後に朝日新聞が
イメージ内の顔の検出 - Amazon Rekognition
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 イメージ内の顔の検出 Amazon Rekognition には、目、鼻、口などの主な顔の特徴を探して入力画像内の顔を検出する DetectFaces オペレーションがあります。Amazon Rekognition Image は、イメージ内の 100 の大きい顔を検出します。 入力イメージとして、イメージのバイト配列 (base64 でエンコードされたイメージのバイト) を指定するか、Amazon S3 オブジェクトを指定することができます。次の手順では、イメージ (JPEG または PNG) を S3 バケットにアップロードし、オブジェクトのキー名を指定します。 画像内の顔を検出するには まだ実行していない場合: AmazonRekognitionFullAcc
GitHub - xuebinqin/U-2-Net: The code for our newly accepted paper in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."
** (2022-Aug.-24) ** We are glad to announce that our U2-Net published in Pattern Recognition has been awarded the 2020 Pattern Recognition BEST PAPER AWARD !!! ** (2022-Aug.-17) ** Our U2-Net models are now available on PlayTorch, where you can build your own demo and run it on your Android/iOS phone. Try out this demo on and bring your ideas about U2-Net to truth in minutes! ** (2022-Jul.-5)** O
SNOW - AI Profile
Phenomenal, read I love this app. It’s kinda like Tik Tok, but you don’t post anything and you can’t comment. There’s so many fun filters and things to play with it’s crazy. I’ve already recommended it to all my friends 😂 Some things to fix/add: Some things I’d like is that when you’re creating a video that you have the ability to add vids/lives/pics without being in order bc sometimes I know whi
Amazon Rekognitionを新米エンジニアが触ってみた |システム・アプリ開発 - クロスパワークラウドブログ
本記事でやること AWS CLIからS3に画像をアップロードし、 アップロードした画像で顔の比較を行ってみます。 対象読者 私自身、AWSを全く触ったことが無いのですが 何かしらのAWSを触ってみたい Amazon Rekognitionで何が出来るか知りたい Amazon Rekognitionをサクッと触ってみたい といった方々のお役に立てればと思います。 Amazon Rekognitionについて 機械学習の専門知識を持っていなくても、APIに画像や動画を渡すだけで、画像分析や動画分析が行えるサービスです。 Amazon Rekognition にはAmazon Rekognition Image とAmazon Rekognition Videoの２つのAPI セットがあります。 本記事では、画像分析を行えるAmazon Rekognition Imageを取り扱っていきます。
日本で唯一のe-KYC・本人確認APIサービス「TRUSTDOCK」 | 株式会社TRUSTDOCK
金融機関から一般事業会社まで、あらゆる事業における本人確認（eKYC/KYC）業務の課題を解決。 利便性だけでなく、安全性と消費者保護を重視するサービス提供が評価されています。
Mug Life | Animate Faces in any Photo
It's Alive! Bring your photos to life! Create stunning 3D characters from any photo. Experience 3D Animation Import photos or use built-in search. Create living memes with Mug Me, Emojimation, and Pose Controls. Mug Your Friends Use community content for inspiration. Share your creations as videos, GIFs, and avatars. To create Mug Life, we combined decades of computer graphics expertise with the l
Face⁺⁺ - Face⁺⁺ Cognitive Services
Technologies Facial Recognition Face Detection Face Comparing Face Searching Face Landmarks Dense Facial Landmarks Face Attributes Emotion Recognition Beauty Score Gaze Estimation Facial Skin Status Analyze 3D Face Model Reconstruction Human Body Recognition Body Detection Skeleton Detection Body Outlining Body Attributes Gesture Recognition Image Beautify Face Merging Text Recognition Universal T
An On-device Deep Neural Network for Face Detection
Apple started using deep learning for face detection in iOS 10. With the release of the Vision framework, developers can now use this technology and many other computer vision algorithms in their apps. We faced significant challenges in developing the framework so that we could preserve user privacy and run efficiently on-device. This article discusses these challenges and describes the face detec
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
単一画像からの最新ディープラーニング顔アルゴリズムを試す(2017 年 7 月 14 日時点) (2020 年 1 月 1 日追記) - Qiita
単一画像からの最新ディープラーニング顔アルゴリズムを試す(2017 年 7 月 14 日時点) (2020 年 1 月 1 日追記)顔認識顔形状復元inverse_rendering 漢なら, 単一画像から顔認識したり顔メッシュを復元したりをディープラーニングでやりたいですね! やりましょう! DenseReg DenseReg: Fully Convolutional Dense Shape Regression In-the-Wild https://arxiv.org/abs/1612.01202 顔のセグメンテーション(目, 鼻, 眉とか)と形状推定ができます. Semantic Image Segmentation 用に DeepLab http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html を使っています. 独自 python caffe
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「eKYC」ってなんだ? メルペイやLINE Payも対応した“本人確認”の進歩
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