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谈谈人脸关键的江湖

年2月Faceu激萌被字节跳动3亿美金收购,不久字节跳动便用自研人脸关键替换掉商汤的SDK,这个时候本来由ULSee提供人脸关键技术的天天P图也早已替换成了腾讯优图自研的人脸关键,ULSee和商汤相似的经历映射出 商汤:人脸关键(深度学习流派)TOP级选手,16年商汤的人脸关键大规模开始商业化,客户包括字节跳动、快手、新浪、爱奇艺、映客、虎牙、B612等互联网公司,随着各大互联网公司逐步开始自研,商汤这块业务也在遭受挑战 字节跳动:目前头条自研的人脸关键支持了所有头条系APP,当年ULSee和字节跳动共同的投资人建议头条使用ULSee的人脸关键,被一心自研的张一鸣前辈果断拒绝;最开始头条也租用了商汤的人脸关键,商汤研究员的送温暖加速了头条自研之路 ,右图基于中图的模型输出做人脸对齐,三次精调救回极端case,证明人脸对齐对人脸关键的回归作用很大。 本人之前的方向是人脸识别系统,做过人脸关键相关的工作,深感移动端场景下人脸关键的难度,当时想做遮挡判断但没有遮挡数据,拿开源的口罩数据MAFA作为遮挡训练数据(带不少脏数据),惊讶模型能力天花板超出预期

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    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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    调用Dlib库进行人脸关键标记

    昨天调试了人脸识别(classifier_webcam)这个程序,效果不错,响应速度也挺快。 今天调试了python写的landmark,用的是dlib库里的68文件,其中dat文件为训练好的68标注,我们加入了视频的实时检测的功能,仿照classifier_webcam这个文件(openface 注意标注时使用了for 循环,for i range(0,67),将一个个标注出来,经过使用print函数打印出shape.part(i).x  shape.part(i).y,可见其为坐标 用cvCircle 关键代码: ret, frame=video_capture.read() dets =  detector(frame, 1) for k, d in enumerate(dets): shape = 对Openface训练的人脸识别(Face Recognition)模型进行测试,这个模型过程为:输入整个图片-人脸检测(调用dlib中frontal_face_detector库)-进行人脸对齐(仿射变换

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    基于人脸关键修复人脸,腾讯等提出优于SOTA的LaFIn生成网络

    该方法涉及人脸关键预测子网和图像修复子网。具体而言,关键预测器可以提供不完整面孔的结构信息(例如,拓扑关系和表情),而图像修复器则根据预测的关键生成合理的外观(例如,性别和种族)。 这项工作采用人脸关键作为结构监督信息,是由于其紧凑性、充分性和鲁棒性。有人可能会问,边缘信息或解析信息是否比关键指导性更强?如果得到的信息是非常准确的,那当然。 这些特点对于人脸修补来说,使用关键是更好的选择。 如何保持属性的一致性?除了由关键确定的人脸姿态和表情属性外,还需要考虑其他几个属性,例如性别、种族和容貌风格。 2、为了修复人脸,本文设计了一个以人脸关键信息为指导的修复子网。为了实现属性一致性,子网利用了上下文信息并连接了相关联的特征图。 总结 在这些研究中,本文开发了一个生成网络,称为LaFIn,用于人脸修复。提出的LaFIn算法首先预测关键,然后根据关键进行图像修复。

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    人脸专集3 | 人脸关键点检测

    对于人脸关键点检测和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 纯学习方法直接预测人脸关键位置,而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。 Pure-learning methods 纯学习方法:这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键位置。 在第一层,它应用一个包含四个卷积层的CNN模型(下图)来预测由面部边界框确定的人脸图像的关键位置。然后,几个浅层网络对每个进行局部细化。 ? 从那以后,在两个方向上都比早起某些工作有一些改进。 基于回归的方法绕过显式面部形状建模并隐式嵌入人脸形状模式约束。基于回归的方法直接预测关键,而不是整体方法中的模型系数。直接预测形状通常可以由于小模型系数,实现较好的精度错误可能导致大的关键误差。

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

    ” AI 科技评论按,日前,美图影像实验室(MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab)推出「10000 3D 人脸关键技术」——利用深度学习技术实现 10000 人脸五官精细定位 目前行业内常用的是 2D 人脸关键技术,然而,2D 人脸点定位技术由于无法获取深度信息,不能分析用户的立体特征,比如苹果肌,法令纹等更加细致的用户信息,也无法分析出用户当前的姿态和表情。 因此,美图影像实验室 MTlab 研发人员研发了 10000 人脸关键技术,将面部图像提升到三维立体空间,将用户的姿态、脸型以及表情分解开来,实时跟踪用户当前的姿态、表情、五官特征改变后的面部形态, · 基于 3DMM 的人脸关键点定位方法 · 1. 模型生成结果 最终,MTlab 将所有注册好的 3D 模型组合成 MT3DMM 数据库,用于 10000 面部关键点定位。高精度的扫描模型也为开发其它功能提供了更多的可能。 3.

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    人脸关键点检测

    这种靠经验总结的传统信息在现在这个时代可能会有些用,但随着科技的发展,那么,人脸到底是如何被应用于现代科技上面的呢?答案是依靠人脸关键人脸关键点检测是人脸在工业应用中一个比较重要的基础性研究,可以说,大多数的人脸相关业务都是在此基础上进行的二次开发。比如人脸识别,试妆算法,人脸融合等。人脸关键点检测的好坏,直接影响后续的业务。 使用dlib进行人脸关键点检测 dlib封装了一个人脸关键提取算法,下载好模型后可直接调用。 (68) 使用face++ APi接口进行人脸关键点检测 face++ 实现了83以及106关键点检测,直接去官网申请账号,进行调用接口就行。 ? (83) ? face++人脸关键

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    人脸专集2 | 人脸关键点检测汇总

    简 要 在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。 因此,它们对于各种面部分析任务非常重要。 多年来,许多人脸关键点检测算法都是为了自动检测这些关键而发展起来的,今天,我们对它们进行了广泛的综述。 ? 在计算机视觉中,为了自动提取这些人脸信息,基准的人脸关键(下图)的定位通常是一个关键步骤,许多面部分析方法都是建立在对这些关键的准确检测的基础上的。 ? 对于人脸识别,二维图像上的关键位置通常与三维头部模型相结合,以“正面化”人脸,并帮助减少显着的变化,以提高识别精度。 这些关键要么是描述人脸部件的独特位置(例如眼角)的优势,要么是将这些优势人脸部件和轮廓连接起来的插值

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    FACEGOOD 推出10万人脸关键跟踪,重新定义工业级人脸3D重建

    其二工业级,从人脸生物力学仿真层面,持续提高精度,FACEGOOD 走在这个方向,在技术适当泛化的基础上,其将人脸关键跟踪推向了极致,目前已将精度推到 10 万级,该技术可用于工业级换脸、表情捕捉等场合 人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用,可以说已经成为非常基础的算法,我们先来回顾一下它的发展历史,Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法(Active Shape Model)开创了人脸关键对齐的先河,ASM 引入了统计模型来解决对齐问题,紧接着三年之后,他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model,这个方法有很重的历史地位 虽然并不严谨,但我们姑且沿用这样一个定义,3DMM 计算结果是在人脸上拟合并投影出一个 3D 云,它的应用就非常丰富了,美颜、表情捕捉、通过照片生成一张人脸等等都用了类似的技术。 2D 特征,随后在此基础上拟合出人脸高精度 3D 模型,再通过 V(wi) 进一步优化 3D 模型,这一步的结果基本贴合到人脸

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    关键挖掘

    关键挖掘(一) 一:什么是关键挖掘 1.脆弱的互联网 假如删除2%top节点,例如百度、腾讯等,很多其他的节点将无法使用。 二:关键挖掘基本术语和应用场景 节点的重要性指标(中心性指标): 基于邻居节点的结构化指标;基于路径的规划指标;基于迭代寻优的中心化指标;基于结点移除和收缩的中心化指标。 典型的应用场景: 识别网络中的超级传播者 预测重要的蛋白质 衡量学术的影响力 检测金融风险 预测职业生涯 预测软件故障 关键挖掘(二):基于邻居节点的结构化指标 认识网络 节点 人,企业,动物,蛋白质等 关键挖掘(三):基于路径的结构化指标 路径: 完全图:每两个节点都存在连边。 节点的序列就是从一个节点到另外一个节点的路径,尝尝考虑最短的路径 求最短路径算法 ? 关键挖掘(四):基于迭代寻优的中心化指标 思路:一个节点的重要性决定于邻居的重要性 不同的算法的不通电在于邻居节点的作用方式不同,有多大程度的影响 特征向量中心性:一个节点的中心性正比于他的邻居的中心性之和

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    人脸专集知识巩固2 | 人脸关键点检测汇总

    多年来,许多人脸关键点检测算法都是为了自动检测这些关键而发展起来的,今天,我们对它们进行了广泛的综述。 在计算机视觉中,为了自动提取这些人脸信息,基准的人脸关键(下图)的定位通常是一个关键步骤,许多面部分析方法都是建立在对这些关键的准确检测的基础上的。 对于人脸识别,二维图像上的关键位置通常与三维头部模型相结合,以“正面化”人脸,并帮助减少显着的变化,以提高识别精度。 通过面部关键位置获取的面部信息可以为人机交互、娱乐、安全监视和医疗应用提供重要信息。 人脸关键点检测算法的目的是自动识别面部关键点在面部图像或视频中的位置。 这些关键要么是描述人脸部件的独特位置(例如眼角)的优势,要么是将这些优势人脸部件和轮廓连接起来的插值

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    人脸关键点检测3——DCNN

    ######《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》 2013年,通过3级卷积神经网络来估计人脸关键(5),属于级联回归方法 F1输入尺寸为3939,输出5个关键的坐标;EN1输入尺寸为3139,输出是3个关键的坐标;NM1输入尺寸为3139,输出是3个关键。 Level-2,由10个CNN构成,输入尺寸均为1515,每两个组成一对,一对CNN对一个关键进行预测,预测结果同样是采取平均。 测试: DCNN采用级联回归的思想,从粗到精的逐步得到精确的关键位置,不仅设计了三级级联的卷积神经网络,还引入局部权值共享机制,从而提升网络的定位性能。 速度方面,采用3.3GHz的CPU,每0.12秒检测一张图片的5个关键。 ---- 注:博众家之所长,集群英之荟萃。

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    人脸识别知识

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两: 一、人脸识别技术的简单认知 二、人脸识别的应用场景 一、人脸识别技术的简单认知 我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的,首先我们了解下人脸识别的大致流程 ? 人脸图像的预处理主要包括人脸扶正,人脸图像的增强,以及归一化等工作。 人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像;图像增强是为了改善人脸图像的质量,不仅在视觉上更加清晰图像,而且使图像更利于计算机的处理与识别。 归一化工作的目标是取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像。 2.人脸检测 首先说明下,人脸检测只是人脸识别的一个环节,千万不要把人脸检测和人脸识别弄混了。 但是随着人脸识别的场景增加,我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸

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    PCL关键(1)

    关键也称为兴趣,它是2D图像或是3D云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的集,从技术上来说,关键的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起 ,组成关键描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术 NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NARF关键的提取过程有以下要求: a) 提取的过程考虑边缘以及物体表面变化信息在内; b)在不同视角关键可以被重复探测; ,WOMASI四种方法,默认为HARRIS,radius为法线估计的搜索半径,threshold为判断是否为关键的感兴趣程度的阀值,小于该阀值的忽略,大于则认为是关键。 ,而是默认采用了Tomsai提出的方法实现关键的检测,radius为法线估计的搜索半径,threshold为判断是否为关键的感兴趣程度的阀值,小于该阀值的忽略,大于则认为是关键

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    OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark)

    Visual Studio 2013 OpenCV3.4.1 引言 人脸一般是有68个关键,常用的人脸开源库有Dlib,还有很多深度学习的方法。 加载landmark检测器 加载关键点检测器(lbfmodel.yaml)。此人脸检测器是在几千幅带有关键标签的人脸图像上训练得到的。 对于每张脸我们获得,我们可以获得68个关键,并将其存储在的容器中。因为视频帧中可能有多张脸,所以我们应采用的容器的容器。 7. 绘制人脸关键 根据获得关键,我们可以在视频帧上绘制出来并显示。 代码 本教程的代码一共有两个程序,分别为faceLandmarkDetection.cpp和drawLandmarks.hpp。 faceLandmarkDetection.cpp实现视频帧捕获、人脸检测、人脸关键点检测; drawLandmarks.hpp实现人脸关键绘制和多边形线绘制。

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    人脸检测的关键特征

    今天跟大家继续说说人脸检测的一些事,我们是否考虑过人脸检测,到底哪些特征是比较关键性的??? ? 面部传达着非常丰富的信息,这对于完整的社会互动至关重要。 为了有效地提取这些信息,需要从复杂的视觉场景中很容易地检测到人脸。在这里,我们询问了哪些特征是人脸检测的关键? 综上所述,这些发现意味着人脸检测机制被广泛调整,并被过度概括为某种无生命的刺激。因为这些无生命的刺激是高度可变的,所以它们可以用来回答基本的问题,即人脸检测机制用来将刺激归类为面部的关键特征是什么。 通过将特征等级与人脸等级相关联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是关键。 此外,去除非关键特征后的图像的容貌评分远高于去除关键特征后的图像。因此,去除关键特征比去除非关键特征的人脸得分要低,这表明去除非关键特征的效果较小。

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