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AI人脸融合技术谁家强?

近日,大厂纷纷推出AI云毕业照,基于人脸识别和人脸融合,提取用户的五官特征,生成多个场景的「靓丽」毕业照。一时间,刷爆毕业生朋友圈。 2020,特殊的毕业季,需要特殊的纪念。 这种技术叫做「人脸融合」。 人脸融合的核心算法是快速精准的定位五官,提取五官的特征,让用户上传的照片和特定形象进行面部层面融合,这样生成的图片既具有用户的五官特点,又呈现了原图像的外貌特征。 除此之外还有利用百度智能云里的人脸识别和Python相结合的人脸融合,就是利用智能云来做五官标记定位,然后在Python上实现融合的算法。 定位到学士服模板中人脸的位置,然后根据人脸掩模做一个泊松融合,就能得到换脸之后的学士服照片了。 但是由于提供的素材背景库相当之多,因此不免出现一些缺陷,主要的吐槽集中在以下两点: 五官位置不可以调整 像素点标记的方式让原图层的五官位置也是固定的,但是人的五官位置因个体差异差别很大,不免出现五官分散的开或者五官挤在一起的情况

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CVPR2021 | 五官复原效果惊艳,腾讯ARC利用GAN人脸先验来解决

ECCV20 提出的 DFDNet 工作进一步构建了一个人脸五官的字典来作为参考, 它可以取得更好的效果, 但是会受限于字典的容量, 而且只考虑了五官, 没有考虑整个脸。 它不仅包含了丰富的五官细节, 还有人脸颜色, 此外它能够把人脸当作一个整体来对待, 能够处理头发、耳朵、面部轮廓。 相比于近几年其他人脸复原的工作, GFP-GAN 不仅在五官恢复上取得了更好的细节, 整体也更加自然, 同时也能够对颜色有一定的增强作用。 损失函数 除了一般的 L1 和 Perceptual 复原损失函数外, GFP-GAN 的训练还使用了: 全局的 Discriminator, 判断人脸是否是真实的; 人脸五官的 Discriminators , 用来判断局部的人脸五官是否清晰, GFP-GAN 还考虑了纹理细节多且较难恢复的左右眼睛和牙齿; 为了保持人脸 identity 的一致, 使用了人脸 identity 一致损失函数, 即在人脸识别模型的特征空间中去拉近

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    出门戴口罩,帮头像 P 上 N95 吧 | 云开发实战

    (* ̄︶ ̄) 采用 Taro 跨端框架,采用腾讯云源开发模式,采用基于腾讯云的五官分析的人脸识别,实现了自动为头像戴上口罩的功能。 主要功能 智能识别人脸,进行五官定位 支持多人识别 支持添加加油图片 扫码预览 微信搜一搜:快快戴口罩 image.png 小程序截图 image.png Taro 云开发模式 Taro 是一套遵循 实际实现后发现,图片识别过程还是比较慢的(图片上传后、获取图片内容、识别五官位置、返回五官数据),容易让接口请求发生超时的情况。 在使用腾讯云的过程中,我就发现,腾讯云的人工智能大类目下居然有人脸识别功能,细致推究发现里面有“五官分析[4]”,其返回的数据跟face-api返回的数据格式还是非常像的,“人脸识别”的每月免费额度 10000 口罩定位 从“五官分析”中得出人脸五官数据后,如何基于此给人脸戴上口罩呢?

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    OpenCV实现人脸检测和68点定位

    人脸68点定位 ---- 1 原理先知 1.1 68点标定和OpenCV绘点 考虑到免费开源,OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 注:OpenCV人脸分类模型xml及Dlib人脸识别预测器下载地址 https://pan.baidu.com/s/1gZfYupoW9Zo_2lVV524cWA 提取码:w536 人脸68点定位工作内容主要以下两大块 4.2 人脸68点定位 除了使用 OpenCV 实现人脸检测之外,也可以借助比 OpenCV 更加精准的图片人脸检测 Dlib 库实现人脸 68 点定位。 首先导入需要调用的库。 68点定位运行结果如下所示。 可以发现,dlib检测到人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68点标注过的图片如下所示,并可以精准的定位检测人脸。 ? ---- 欢迎留言,一起学习交流~ 感谢阅读 END

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    独家 | 雷军如何秒变军装帅哥?关于腾讯天天P图的8个技术问答(文末有彩蛋)

    天天P图首创的人脸融合技术,是指将用户上传的照片与特定形象进行脸部层面融合,让生成的图片效果既有用户的五官特点,也呈现出对应形象的外貌特征。 实现这一融合结果,是基于对人脸五官的精准识别定位,利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点,进行智能匹配贴合。 AI科技大本营:里面涉及到哪些技术,有哪些难点? 答:首先是最基础的人脸识别技术,这项技术对五官和脸型进行精准的定位,为人脸融合的实现打造了基础。这依托于腾讯优图实验室提供的快速稳定,业内领先的人脸识别技术。 其次,天天P图自有的图像技术团队,对图形图像处理技术的不断积累和优化,一步步解决了海量用户在各种复杂环境下的自拍照的人脸检测和人脸融合的难题。 AI科技大本营:人脸融合这个技术是业内首创? 答:天天P图研发的人脸融合技术,属于业内首创。从整体效果上看,合成效果的五官和谐度、肤色的融合度、侧脸处理效果等,都达到了业内最领先的水平。 AI科技大本营:为什么有些图片很不自然?

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    人脸识别算法分享系列之课程一

    模糊分(sharpness)、光照分(brightness)和五官遮挡分(completeness)。 3.0 Explorer 五官定位demo体验:https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo image.png •人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状 •先定位人脸上的特征点,然后通过几何变换(仿射、旋转、缩放),使各个特征点对齐(将眼睛、嘴等部位移到相同位置)。 了解详情 •人脸搜索调用接口:API 3.0 Explorer •五官定位demo体验: https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo image.png 对请求图片进行人脸关键点定位 3.0 Explorer 五官定位demo体验:https://cloud.tencent.com/act/event/iaidemo image.png l人脸识别的应用变得越来越广泛,只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别

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    一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

    人脸配准   “人脸配准(Face Alignment)”是定位人脸五官关键点坐标的一项技术。   人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。 人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。    这个数值串被称为“人脸特征(Face Feature)”,具有表征这个人脸特点的能力。   人脸提特征过程的输入也是 “一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的一个数值串(特征)。 人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式,然后计算特征。   近几年来,深度学习方法基本统治了人脸提特征算法,这些算法都是固定时长的算法。

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    人脸配准 “人脸配准(Face Alignment)”是定位人脸五官关键点坐标的一项技术。 人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。 五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。 人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。 人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式,然后计算特征。 近几年来,深度学习方法基本统治了人脸提特征算法,这些算法都是固定时长的算法。

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    一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

    人脸配准 “人脸配准(Face Alignment)”是定位人脸五官关键点坐标的一项技术。 人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。 五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。 人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。 人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式,然后计算特征。 近几年来,深度学习方法基本统治了人脸提特征算法,这些算法都是固定时长的算法。

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    基于FPGA的人脸位置定位的仿真实现

    基于FPGA的人脸位置定位的仿真实现 1 概述 在肤色识别算法中,常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度,cb代表蓝色分量,cr代表红色分量。 ,并且提取肤色,完成人脸位置的定位。 通过matlab查找人脸肤色范围如图2. ? 图2 matlab查找人脸肤色范围(cb,cr) 人脸颜色转化为黑色,其他颜色转化为背景白色。 图3 实验结果 从图3中可以看出img5提取出了人脸肤色,img6框出了人脸范围。实验成功。 ? 图4 实验结果图 总结:本节实验只是简单的人脸位置定位仿真程序,对于多个人脸,或者有其他类似肤色干扰暂时还不能识别。

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    推荐|研究人脸识别技术必须知道的十个基本概念

    人脸配准 “人脸配准(Face Alignment)”是定位人脸五官关键点坐标的一项技术。 人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。 五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。 人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。 人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式,然后计算特征。 近几年来,深度学习方法基本统治了人脸提特征算法,这些算法都是固定时长的算法。

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    人脸试妆的场景化应用

    产品信息 腾讯云神图·人脸试妆(FaceMakeup)基于腾讯优图领先的人脸识别算法,提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能,只需上传图片即可在线试妆,为开发者和企业提供高可用的人脸试妆服务。 可应用于社交传播、营销推广等多种场景,满足用户的人脸试妆和人脸娱乐相关需求。  ---- 功能 腾讯云人脸试妆提供试唇色、智能美颜等功能。更多功能我们将陆续开放,敬请期待。 智能美颜 通过精准定位人脸照片的额头、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位,一键实现美颜美肤、瘦脸大眼、去斑祛痘等功能,轻松打造精致五官,提升人物气质。 图片1.png 智能美颜可搭配神图·人脸融合能力使用 腾讯云神图·智能美颜接口通过精准定位人脸照片的额头、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位,一键实现美颜美肤、瘦脸大眼、去斑祛痘等功能,轻松打造精致五官,提升人物气质 运用腾讯云神图·人脸融合能力制作变脸活动应用时,可以加入神图·人脸试妆中的美颜接口,帮助对用户上传的人脸照片进行美颜后融合变脸。提升用户体验与活动参与好感度。

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    Web AR 技术调研笔记

    效果类似的是awe.js的空间定位功能,下面的Demo中有提供。 支持的模型格式(这里看似简单,实际有大坑,不同的模型、骨骼、贴图、动画,导出时会有不同问题,还要控制模型资源大小,不能过大) 前端开发 · WebGL全景场景(不支持WebRTC设备柔性降级) · 空间定位开发 ,且能识别、跟踪人脸五官。 JsObjectDetect的项目地址:https://github.com/mtschirs/js-objectdetect/ 人脸五官识别 该Demo提供了人脸识别能力(嘴巴、眼睛、鼻子),从图片识别 人脸识别方面,JsObjectDetect的表现还算不错,可以识别、跟踪人脸以及五官位置,据观察应该是只支持2D坐标的识别,不支持3D姿态的识别。

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    人脸识别应用之“变脸”

    这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础,检测指将人脸定位出来,找到人脸所在位置,而识别则是匹配出这个人脸是谁,不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。 人脸交换主要应用在合影上,先定位照片中的两个人脸,然后交换,并做一定的图像融合,使人脸与身体良好衔接。 4、动物、卡通、名画脸部交换 ? 算法总体上可分为人脸检测、关键点定位、透视变换、区域提取、色彩转换、边缘融合等步骤。 2、关键点定位 在检测到人脸所在矩形框后,还需要进一步定位人脸关键特征所在位置,如眼睛、鼻子等,常称为Landmark,DLib库提供了68点Landmark检测功能: dlib::shape_predictor 4、区域提取 实际上我们只替换人脸,准确地说是五官部分,而人脸外的部分,如头发、脖子,都需要过滤掉,因此,区域提取的目的就是找到只包含五官部分的mask,本demo先对landmark进行高斯模糊扩大区域

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    业界 | 美图影像实验室(MTlab)10000 点人脸关键点技术全解读

    ” AI 科技评论按,日前,美图影像实验室(MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab)推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位 · 基于 3DMM 的人脸关键点定位方法 · 1. 例如,一个胖脸在一个瘦脸模型基础上,通过调整五官比例可以得到胖脸模型。利用这种相关性,计算机只需要利用用户的脸与平均人脸的偏差信息,就能够生成专属于用户的 3D 模型。 相比目前主流的训练数据制作方法,MTlab 的训练数据可以有效的解耦脸型,表情以及姿态信息,在进行精确的稠密点人脸定位的同时,进行 AR 特效以及精准的人脸表情驱动。 实验发现,参数 Loss 可以获取更加准确的参数语意信息,KeyPoints Loss 可以使最终的稠密人脸点贴合人脸五官信息,3D Vertexes Loss 能更好地保留用户脸部 3D 几何信息,Texture

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    未来人工智能之人脸领域技术

    人脸配准 ---- “人脸配准(Face Alignment)”是定位人脸五官关键点坐标的一项技术。人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”+“人脸边界框坐标”,输出五官关键点的坐标。 五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。其实,我一般的做法是在精确检测人了后,进行裁剪将最后的结果作为人脸配准的输入。 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”+“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。 人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。 其中,人脸比对算法的输入是两个人脸特征,输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。

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