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在工业应用中一个比较重要的基础性研究,可以说,大多数的业务都是在此基础上进行的二次开发。比如识别,试妆算法,融合等。的好坏,直接影响后续的业务。? 目前很多公司都有的api的业务,比如腾讯云,百度云,face++等。 这里不做过多的介绍,只是讲解一下,利用opencv的包dlib以及调用face++的接口,展示一下大致概念。 使用dlib进行dlib封装了一个提取算法,下载好模型后可直接调用。目前是实现的是68 : ? (68)使用face++ APi接口进行face++ 实现了83以及106,直接去官网申请账号,进行调用接口就行。 ? (83)?(106)代码#!

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专集3 |

今天继续上期的《》,精彩的现在才真正的开始,后文会陆续讲解现在流行的技术,有兴趣的我们一起来学习!??Deep learning based methods?? 对于和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 近年来,卷积神经网络模型成为,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 纯学习方法直接预位置,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。 Pure-learning methods纯学习方法:这类方法使用强大的CNNs模型从图像中直接预位置。

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    OpenCV实战:(FaceMark)

    ,所以本教程只介绍一种实现的算法。 加载器(face detector)所有的算法的输入都是一个截切的图像。因为,我们的第一步就是在图像中所有的,并将所有的矩形框输入到器中。 加载landmark器加载器(lbfmodel.yaml)。此器是在几千幅带有标签的图像上训练得到的。 运行器我们根据矩形框截取原图中的ROI,再利用器(facial landmark detector)对ROI进行。 faceLandmarkDetection.cpp实现视频帧捕获、;drawLandmarks.hpp实现绘制和多边形线绘制。

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    Dlib 库 -

    原文:Dlib 库 - - AIUAI Dlib 官网 - Dlib C++ Library Dlib - Github Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库,其源码均由 C++ 实现,并提供了 Python 接口,可广泛适用于很多场景.这里主要记录 Dlib 中等技术的 python 应用.pip 安装:sudo apt-get install Face Landmark Detection,首先需要出图片中的,并估计姿态(pose).共有 68 个,分别是各部位的,如嘴角(corners HOG 框及CNN预训练模型:http:dlib.netfilesshape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2iBUG 300-W CNN 框及#!

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    全套 | & & 卡通化

    找一个能直接能用的模型,直接跑起来看看效果....如果不能跑,尝试改改,也许就该好了呢。跑起来一个模型,加其他效果?要不就先看看效果吧,毕竟看到效果才更有动力走下去。 lms = self.net.forward() end = time.time() print(dtime = , end - begin) # 后处理,主要是根据阈值 threshold 从输出获取框和的位置 scale_h, scale_w = img_h_new h, img_w_new w return img_h_new, img_w_new, scale_h, scale_w 这一步模型可以同时给出框和的位置 卡通化仅仅是,显得略微有些没意思,所以在的基础上,加其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。 ,获取框和的位置稍微扩充下框,进行卡通化操作把卡通化后的贴回原图中的位置完整效果看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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    专集2 | 汇总

    接下来,我们针对配准该领域详细讲解一次,今日主要涉及的就是,这个基础是分析的基础,也是最重要的步骤之一。 多年来,许多算法都是为了自动这些而发展起来的,今天,我们对它们进行了广泛的综述。 今天所要讲解的,将算法分为三大类:整体方法、约束局部模型(CLM)方法和基于回归的方法。 在计算机视觉中,为了自动提取这些信息,基准的(下图)的定位通常是一个步骤,许多面部分析方法都是建立在对这些的准确的基础上的。 通过面部位置获取的面部信息可以为机交互、娱乐、安全监视和医疗应用提供重要信息。算法的目的是自动识别面部在面部图像或视频中的位置。

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    PFLD:高精度实时算法

    Introduction也称为对齐,目的是自动定位一组预定义的基准(比如眼角、嘴角)。作为一系列应用的基础,如识别和验证,以及部变形和编辑。 这个问题一直以来都受到视觉界的高度注,在过去的几年里,我们的产品取得了很大的进步。然而,开发一种实用的器仍然具有挑战性,因为精度,处理速度和模型大小都应该考虑。 以下总结了有精度的问题,分为三个挑战(考虑实际使用时,还有一个额外的挑战!)。? 毫无疑问,建立准确、高效、紧凑的实际系统是很有必要的。网络结构? 结论:器需要具备三个方面,才能胜任大规模和或实时任务,即准确性、效率和模型大小。本文提出了一种实用的器,称为PFLD,它由主干网和辅助子网组成。

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    专集4 | 遮挡、光照等因素的

    今天正式告一段落,接下来我们会应注同学的要求,分享一期图像质量评估,有兴趣的可以一起来!注:如果您有啥需求,可以通过平台给我们留言,我们一定会满足大家需求,一起学习,共同进步! ? Head Poses 显着的头部姿态(例如轮廓面)是算法失败的主要原因之一(下图),还是有一些困难。?首先,三维刚性头部运动会影响二维的外观和形状。 第二,大部分的头部姿势可能导致自我遮挡,由于的缺失,一些算法可能无法直接应用。第三,头部姿势训练数据有限,可能需要额外的努力来标注头部姿态标签来训练。?怎么解决? 由于表情和面部形状之间的相性,一些算法还进行了表情的联合。 研究表明,利用联合系和相互作用可以提高表情识别和的性能。

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    一个实用价值很大的算法PFLD

    前言PFLD全称A Practical Facial Landmark Detector是一个精度高,速度快,模型小的模型。 挑战作为应用中的一个基础任务面临了很多挑战,包括精度,处理速度,模型大小这些因素都要考虑到,并且在现实场景中很难获取到质量非常高的,所以主要面临下面几个挑战: 这样在训练回归的同时预姿态,从而修改损失函数,使得模型更加注那些稀有以及姿态角度过大的样本,从而提高预的精度。 该子网络对每一个输入的样本进行三维欧拉角估计,它的Ground Truth由训练数据中的信息进行估计,虽然估计不太精确,但是作为区分数据分布的依据已经足够了,因为这个辅助网络的目的是监督和辅助主分支 总结总的来说FPLD是一个idea非常好并且实用价值比较大的算法,无论是姿态估计子网络的引入还是针对数据不平衡重新设计损失函数都是值得借鉴的。7.

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    深度 | 级联MobileNet-V2实现(附训练源码)

    实现。 一、引言也称为、定位或者对齐,是指给定图像,定位出面部的区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、部轮廓等和类似,由于受到姿态和遮挡等因素的影响,是一个富有挑战性的任务 在深度学习大行其道的环境下,本实验将借鉴深度学习以及级联思想进行。随着手机的智能化及万物物联的兴起,在移动端上部署深度学习模型的需求日益增大。 通常进行之前,需要进行,即将获得的图像区域作为模型的输入。 经过实验结果分析,此数据集在上的困难在于:1. 区域面积占图片面积大小不一,有部分图片中的占比相当小。例如:?2.

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    从传统方法到深度学习,方法综述

    识别和分析领域中的一步,它是诸如自动识别、表情分析、三维重建及三维动画等其它问题的前提和突破口。 识别任务中重要的基础环节,精确对众多科研和应用课题具有作用,例如,姿态矫正、姿态识别、表情识别、疲劳监、嘴型识别等。 二、方法方法根据是否需要参数化模型可分为以下两类,基于参数化形状模型的方法和基于非参数形状模型的方法。 Face++版 DCNN 首次利用卷积神经网络进行 68 个,针对以往器影响的问题,作者设计 Level-1 卷积神经网络进一步提取边界框,为获得更为准确的位置信息 作者认为两个任务之间往往存在着潜在的联系,然而大多数方法都未将两个任务有效的结合起来,本文为了充分利用两任务之间潜在的联系,提出一种多任务级联的框架,将同时进行

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    从传统方法到深度学习,方法综述

    机器之心专栏作者:余霆嵩识别和分析领域中的一步,它是诸如自动识别、表情分析、三维重建及三维动画等其它问题的前提和突破口。 识别任务中重要的基础环节,精确对众多科研和应用课题具有作用,例如,姿态矫正、姿态识别、表情识别、疲劳监、嘴型识别等。 二、方法方法根据是否需要参数化模型可分为以下两类,基于参数化形状模型的方法和基于非参数形状模型的方法。 Face++版 DCNN 首次利用卷积神经网络进行 68 个,针对以往器影响的问题,作者设计 Level-1 卷积神经网络进一步提取边界框,为获得更为准确的位置信息 作者认为两个任务之间往往存在着潜在的联系,然而大多数方法都未将两个任务有效的结合起来,本文为了充分利用两任务之间潜在的联系,提出一种多任务级联的框架,将同时进行

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    从传统方法到深度学习,方法综述

    识别和分析领域中的一步,它是诸如自动识别、表情分析、三维重建及三维动画等其它问题的前提和突破口。 引言也称为、定位或者对齐,是指给定图像,定位出面部的区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、部轮廓等和类似,由于受到姿态和遮挡等因素的影响,也是一个富有挑战性的任务 识别任务中重要的基础环节,精确对众多科研和应用课题具有作用,例如,姿态矫正、姿态识别、表情识别、疲劳监、嘴型识别等。 Face++版 DCNN 首次利用卷积神经网络进行 68 个,针对以往器影响的问题,作者设计 Level-1 卷积神经网络进一步提取边界框,为获得更为准确的位置信息 作者认为两个任务之间往往存在着潜在的联系,然而大多数方法都未将两个任务有效的结合起来,本文为了充分利用两任务之间潜在的联系,提出一种多任务级联的框架,将同时进行

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    CenterFace+TensorRT部署

    近来,很多在使用tensorrt部署centerface遇到了各种问题,下面进行了一些解答和代码release: 1、版本:tensorrt 6.0.1+,python3.72、onnx模型转化为tensorrt 1、Centerface模型介绍Centerface具有具有小巧精度高特,是目前最快的的方法。 该网络采用了anchor-free的方法,并引入了FPN的结构和思想,使得模型在小尺度的上具有更好的鲁棒性。 如果找不到对应的包,则进行相升级。 6.0.1.5libexport CUDA_INSTALL_DIR=usrlocalcuda-10.1export CUDNN_INSTALL_DIR=usrlocalcuda-10.1 source ~.bashrc3.3

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    悉尼科技大学CVPR 2018论文:无监督学习下的增强

    Supervision-by-Registration 的整体框架Supervision-by-Registration(SBR) 是一个训练器的算法框架,能够利用无监督的方式增强任何基于图像的器 SBR 利用了物体在视频中的运动比较平滑的特性来提升一个现有的器。相比较其他算法,SBR 不需要利用任何额外的工标注信息就能提升器的性能。 一个是器损失函数,另一个是时序配准损失函数。这两者可以相互补充让器更加鲁棒。 在训练的时候,器损失函数利用外观信息通过工标注学习器;时序配准损失函数通过嵌入 Lucas-Kanade 模块保证了时序一致性。 一般的器预坐标在视频中会出现很强的抖动现象,但是使用 SBR 训练的器的结果在视频中十分稳定,这些提升目前还没有很好的衡量方式,但是从演示视频中可以清晰地体现出 SBR

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    学界 | 悉尼科技大学CVPR 2018论文:无监督学习下的增强

    Supervision-by-Registration 的整体框架Supervision-by-Registration(SBR) 是一个训练器的算法框架,能够利用无监督的方式增强任何基于图像的器 SBR 利用了物体在视频中的运动比较平滑的特性来提升一个现有的器。相比较其他算法,SBR 不需要利用任何额外的工标注信息就能提升器的性能。 一个是器损失函数,另一个是时序配准损失函数。这两者可以相互补充让器更加鲁棒。 在训练的时候,器损失函数利用外观信息通过工标注学习器;时序配准损失函数通过嵌入 Lucas-Kanade 模块保证了时序一致性。 一般的器预坐标在视频中会出现很强的抖动现象,但是使用 SBR 训练的器的结果在视频中十分稳定,这些提升目前还没有很好的衡量方式,但是从演示视频中可以清晰地体现出 SBR

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    yolov5,带

    代码说明:1,在yolov5的基础上,加上回归分支,请先下载yolov5的工程:https:github.comultralyticsyolov52,detect_one.py是单张图片的试代码 (3)face_datasets.py为数据的读取方式,准备数据的格式参考yolov5的格式,在后面增加的坐标(归一化)(4) loss.py中增加回归的loss计算(5) 链接: https 于口罩的问题:1,增加口罩这个类别,建议不要直接在分支中增加类别。2,应该在分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。 3,这样可以减少口罩的误问题的问题:1,建议可以替换成wingloss训练,可以优化的精准度。 2,可以解决的离群问题3,wideface之中有不少特别小的,如果不处理会对精度有一定的影响。

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    AI展示框架(7):基于dlib实现

    dlib是识别与特征获取的常用库,最近实现了将该库集成到展示框架的实验。其中现有的dlib常见的可获取68个,当然还有5个和81个(包括额头)。 因此编写了一个通用的小函数,如下:该函数通过设置num_landmarks可以获取不同的个数,如68,5和81,并返回facebbox(框),通过该框的个数可以获取的个数,并将以 d.top()), (d.right(), d.bottom()),(55,255,155),2) #landmarks = np.matrix( for p in shape.parts()]) #绘制 (2) 5个结果?(3) 81个结果。?不过从图上可以看出,dlib用于,并不能出太多的,特别是远处的小,均无法。 附:上图只是百度上搜索获得的图片,只用于实验。

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    特征

    今天跟大家继续说说的一些事,我们是否考虑过,到底哪些特征是比较性的??? ?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。在这里,我们询问了哪些特征是? 这些发现表明,取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化,产生虚假的感知,但确保真实的面孔不会错过。? 综上所述,这些发现意味着机制被广泛调整,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,即机制用来将刺激归类为面部的特征是什么。 通过将特征等级与等级相联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是

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    ——笑

    前边已经详细介绍过,其实类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是还是笑,又或者是opencv3以后版本加入的猫都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里主要分两步来说: 1.加载器进行2 加载笑器进行笑 其具体程序如下,可以实现对图片的,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行,需要完整项目的后台回复词“笑 ”即可~ 部分程序如下: ?

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