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Android检测的示例代码(数可调)

检测这里的检测并非识别,但是却可以识别出是否有,当有时候,你可以将帧图进行识别(这里推荐Face++的sdk),当然我写的demo中没有加入识别,有兴趣的朋友可以追加。 face++android自带的检测这里我们用到了检测类为 FaceDetector.这个类提供了强大的检测功能,可以方便我们进行的侦测,因此我们使用他来进行检测,实现原理,其实也挺简单 ,主要是通过Carmen的回调PreviewCallback 在其中对帧图进行操作,并通过FaceDetector来检测该帧图中是否有。 当然如果你想在surfaceview中绘制的范围,可以将画布与其绑定,画完再解绑。 ;mTV.setTextColor(Color.RED);这里就是我们的识别,绘制识别后的区域的类if (faceNumber !

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OpenCV识别-静图片与摄像头

简介环境:Python3+OpenCV3.4在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行检测,Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行检测。 在OpenCV的安装目录下的sources文夹里的data文夹里可以看到下图所示的内容(opencvsourcesdatahaarcascades ):? 文夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器:”haar”特征主要用于检测 OpenCV介绍Python3 OpenCV入门静图片识别代码 Pythonimport cv2 # 指定图片的识别然后存储img = cv2.imread(.opencvpic1.jpg) 摄像头识别按帧数读取图片 Pythonimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r.datahaarcascade_frontalface_default.xml

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    CVPR 2021 | “以音”:姿可控的语音驱说话

    摘要 · 看点本文不使用任何为定义的结构信息(关键点或者3D模型),成功实现了头姿可控的语音驱任意说话生成。 在这里本文Focus的方向为基于单张图像(One-shot),面向任意,语音驱setting下的说话生成问题。具体来说,我们希望基于一张图片,生成与语音同步的说话视频。 而在语音驱的说话问题中,condition实际来自audio的场景下,直接暴力借用这一框架将难以进行训练,因为语音并不能提供姿信息。 Part 3 实验结果我们在数值上和质量上与之前SOTA的任意语音驱的方法进行了对比。 我们实现了任意说话下的自由头姿控制,使生成的结果更加真实。我们的模型在极端情况下有很好的鲁棒性,并且实现了转正的说话生成。

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    Android中的检测的示例代码(静

    Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 (该公司拥有10多项应用于移设备领域的图像识别的专利),以此获得了图像识别的技术,并加入到android中。 Java 层接口的限制:A,只能接受Bitmap 格式的数据;B,只能识别双眼距离大于20 像素的像(当然,这个可在framework层中修改);C,只能检测出的位置(双眼的中心点及距离),不能对进行匹配 识别技术的应用:A,为Camera 添加识别的功能,使得Camera 的取景器上能标识出范围;如果硬支持,可以对进行对焦。 B,为相册程序添加按索引相册的功能,按索引相册,按分组,搜索相册。 (4) 预览识别代码实例 该过程用于后台工作,没有界面也没有预览。所以没有采用上面那种处理位图资源的方式。

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    优秀开发员的

    开发是一门艺术,而不仅仅是一门科学。您可以了解开发的所有技术细节,但您需要对编码充满热情,并将其视为一种非常擅长的艺术。如果你是这样的,我将向你介绍成为“伟大的开发者”的旅程。 度1 - 错误是我编写好代码的能力的问题 修复错误是开发员活的重要组成部分。一个bug显然是开发员最大的敌。但有多少开发员在修复缺陷时会考虑以下几行我可以做些什么来避免这个错误? 技术类文章精选 java一行代码打印心形Linux性能监控netdata中文汉化版接口测试代码覆盖率(jacoco)方案分享性能测试框架如何在Linux命令行界面愉快进行性能测试图解HTTP脑图如何测试概率型业务接口 httpclient处理多用户同时在线将swagger文档自变成测试代码五行代码构建静博客httpclient如何处理302重定向基于java的直线型接口测试框架初探非技术文章精选 为什么选择测试作为职业道路 成为杰出Java开发员的10个步骤写给所有的编程思维自化测试的障碍自化测试的问题所在测试之《代码不朽》脑图成为优秀自化测试工程师的7个步骤

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    表情和姿变化万般丝滑——基于3D的图像-视频生成方法

    AI 科技评论今天介绍一篇能很好解决上述问题的论文,在本文中,作者使用重建出的三维信息来指导视频的生成,旨在生成逼真的和身份不变的面部视频。 三维可以更好的表示的面部表情和作,可以作为有力的先验知识指导高度逼真的视频生成。 (FaceAnime),来预测单张图像的 3D 序列,然后通过稀疏纹理映射算法进一步渲染3D序列的皮肤细节。 最后,利用条生成对抗网络引导视频的生成。实验结果显示,FaceAnime能从单张静止的图像生成高保真度、身份不变性的视频,较其它方法效果更好。 文章的主要贡献如下:不同于广泛使用2D稀疏landmarks进行图像视频的引导生成,文章主要探索包含丰富信息的3D信息的视频生成任务;设计了一个三维预测网络(3D Dynamic Prediction

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    总裁呼吁:AI刷,美国政府该管一管了

    识别领域,提供给其他公司使用的微服务识别白男性的准确率,远高于女性或有色种。 微则通过Windows Hello提供类似的PC解锁服务。Uber也借助微识别技术来识别驾驶员的身份。分析也可以用于在办公室、机场和酒店验证身份。?但对于刷,并没有出台多少监管规定。 “如果我们过快地推进识别,可能会发现们的基本权利遭到侵犯”,史密斯还表示,微正在努力减少识别中的种族差异。关于科技使用过程中的道德问题并不新颖。 纽约大学斯登商业和权中心主任迈克尔·珀斯纳(Michael Posner)表示,他欢迎微的表。 作者系网易新闻·网易号“各有度”签约作者 量子位 QbitAI · 头条号签约作者վᴗ ի 追踪AI技术和产品新

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    AI营销库 | 低成本精准引流:21世纪AI流量小花

    ▌星座八卦-现代鸡汤生活指南。微信图片_20190221102324.gif② 表情识别对图片视频进行检测,依据面部关键点信息识别个五官作及形,输出表情结果。 微信图片_20190221102754.jpg④ 作捕捉基于大量作数据训练,配合摄像头及视觉分析技术,依据身体18个关键点实时检测并捕捉体姿结果,可用于智能家居,交互游戏、健身舞蹈,视频审查及安防领域等 ⭐灵感库⭐▌体感游戏智能家居▌视频插-识别视频作,自匹配特效▌舞蹈健身-健身班及舞蹈房作校准,课程辅助▌体育赛事-花样滑冰体操等作识别及打分辅助▌视频分类审查-识别作进行舞蹈、唱歌、生活等视频分类 ⭐灵感库⭐▌视频插-直播及聊天实时贴▌换游戏-万圣节主题H5换游戏,头像插▌线下引流-主题公园鬼屋游戏等线下互引流▌图像处理APP 微信图片_20190221103023.gif⑥ 国旗贴基于工智能视觉分析技术 ⭐灵感库⭐▌视频插-直播及聊天实时贴▌换游戏-热点赛事期间换H5,头像插▌线下引流-体育馆,酒吧等线下互引流▌图像处理APP 微信图片_20190221103107.gif让AI算法赋能你的行业

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    美颜相机已无法满足老夫的少女心,关键还得靠AR

    其实在苹果研发AR相机之前,诸多厂商就已在AR相机方面发力,推出新产品、新。想知道有哪些AR相机厂商走在了苹果前面?你猜。? EggEgg是一款搭载3D面具的视频制作,保留了一贯的可爱系风格,自带大量的Line旗下的物面具贴图。再利用AR技术,将这些面具贴合于用户面部,以达到特殊的化妆及特效效果。 Egg在精准定位上做得十分出彩,即使用户将面对转超过45度,面具贴片也不会有明显的翘起与凸出。同时,Egg添加了表情识别模式,用户只需张嘴、眨眼睛等特定作即可触发面具的效果。? 视视AR视视AR是一款基于AR技术的内容创作与分享,将手机镜头里的真实画面与虚拟场景结合,为用户带来惊奇的视觉体验。 此外,用户还可以将喜欢的AR模版录制成画分享到微信、QQ等社交平台。我的天我的天是一款基于LBS+AR的应用,把真实世界变成了信息载体,用户能够将照片放置在空中。?

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    AIoT的识别方案(下)

    PLAY这是本文的下半部分,本文的上半部分以一个演示视频介绍了该识别方案,并介绍了方案的环境和框架。 i.MX RT上的框架接下来我们看下这个框架设计图,基于MCU的设计就是简单明了,采用FreeRTOS (也可以使用Zephyr) 加上各硬模块,再往上就是中间层和应用层,作为一个完整的系统 OASIS算法库包含了检测、防欺诈算法、姿调整,以及识别。 举个栗子,当在快速运过程中被检测到,但图像比较模糊或姿很偏,通过OASIS特殊的算法就能及时丢弃,重新捕捉更好的帧,防止低质量的帧输入识别模型最后影响到识别精度和结果,浪费运算时间。 的核心流程下图是MCU识别算法的核心流程图:?

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    对标苹果,中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

    以旷视为例,旷视2017年发力手机市场,随后推出支付、识别解锁、像光效、像背景虚化等一系列移端AI产品,应用在解锁、图像增强、视频处理等方面。 不过,在吴文昊看来,3D视觉现在处于硬分离的状,还缺少一个整合的角色。 至于未来3D视觉领域的杀手级应用出现,吴文昊认为有三个条:1、新的硬。 正因如此,苹果才在业界如此受仰望。更不用说,苹果早就想好了3D视觉做成后的一系列应用和开发者生,ARVR也布局深远。 同时,旷视的联合创始兼CEO印奇,本身也有一段“硬结合”的经历,他是先学的,博士又学了硬,深知产业链上下游整合的重要性。

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    百度黄埔学院:交通枢纽高密流下的防疫筛查解决方案技术理解(2)

    解决上述两个问题的方法主要有四种,一是采取迁移学习的策略,将相似场景下的技能迁移过来;二是采取若监督训练的方式,少量的标注样本+大量的非标注样本;三是数据扩增,采取某些的模拟真实场景的数据扩增方式, 生成策略是基于的关键点获取与嘴部遮挡相关的区域,来生成三角剖分区域,然后将口罩与目标的坐标进行仿射变换,使口罩与对齐,实现自化的口罩生成策略。 在能力层来说,要实现检测、关键点提取、活体检测和识别等功能。然后将以上功能封装成支持多系统、模块化、硬支持率高的SDK。 最后是保证SDK与更多的芯片和模组适配,或者说开发硬结合的套,真正实现即插即用,提升集成效率。解释一下百度FaceID_SDK的技术架构。 在硬结合层面,百度自己开发了一些硬结合套(比如百度的识别产品套:壁虎),支持华为海思等大量芯片与镜头,并支持多个模

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    燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款,你get了吗?

    提前体验过的朋友都知道,最开始是由一款俄罗斯变引爆传播的,随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法,目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 但一直处于一个无问津的状,直到近期短视频社交平台上众多用户对“蚂蚁呀嘿”特效的火热追捧,意外的让这款换意外翻红,然后于25日登顶App Store总榜并持续霸榜。 腾讯云AI版“蚂蚁呀嘿”依托腾讯优图视频高清像驱技术,基于定位追踪、表情驱像画质增强等多项自研算法实现视频场景高清效果,算法效果自然生、清晰逼真,支持多同步驱模式, 满足各类AI玩法需求;笔者在对比测试中发现,在面部清晰度方面甚至比这款国外变的效果更优。 (腾讯云AI版蚂蚁呀嘿演示:单效果) ↓↓↓ (腾讯云AI版蚂蚁呀嘿演示:多同步驱效果) 蚂蚁呀嘿爆火的背后,只是AI技术落地的冰山一角。

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    【集创赛】arm杯国奖作品推荐--技术文档!

    摄像头模块在成功把一帧图像数据写入DDR后,会向Cortex-M3处理器发出中断请求,将Cortex-M3处理器从待机状唤醒,代码将开始执行图像处理的控制流程,配合硬加速器检测图像中的信息。 LED状显示的是当前检测到的数量,用二进制表示,也就是说,4颗LED最多能显示15张。若检测到的数量大于15,则4颗LED灯同时点亮。 除数量外,代码还可以将具体的位置坐标、在图像中的尺寸大小等详细信息通过UART输出,从而可以查看更详细的检测结果或者监视系统的运行状况。 3.2 设计本系统部分的设计主要可以分为两方面:启代码和驱程序、用户程序。 3.1 启部分代码对于在M3上运行的而言,之前搭建的SOC中的ITCM就相当于ROM空间,的启代码及操作指令都保存在这里。

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    电视剧情将根据你的心情来发展

    工智能创业公司Affectiva研发的将提供众多视频供选择,当你注视着iPad屏幕的时候,它的摄像头也在注视着你。你的表情,计算机全知道能实时地读出你对视频的情感反应。 正如娱乐公司的开发者Julian McCrea说,“马上就要杀了,但是否保持紧张状取决于你自己。” Affdex是公司的标志性,建立了部细节模型。不仅考虑到了笑起来眼睛周围皮肤的皱褶,还考虑到了皱眉时下唇角的下沉等细节。 这款基于所谓的面部作编码系统,系统将类的46种面部作进行分类,进行不同的排列组合,从而识别类情感。20世纪70年代这个系统出世时,们还是用眼睛观察面部肌肉来评估情感状。 想想,如果你经常在嵌入了Affectiva的面前流露出伤心情绪,而开发者又把信息卖给了制药公司,那会怎样?El Kaliouby对这个隐忧的度十分严肃。

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    YOLO3 识别

    数据集的准备数据集标签制作工具下载:https:github.comtzutalinlabelImg运行prepare.py将数据集划为训练集,验证集和测试集训练模型加载权重,将权重h5文放入models 文夹最新权重下载地址:https:pan.baidu.coms1QKODAhRU_Rw5lpf8NcIR4g若重新开始训练,将load_pretrained置为False设置学习率,若重新训练,建议设 0.001,若加载权重,建议设较小的学习率运行train.py 预测加载权重,将训练好的权重h5文放入models文夹运行run.py,对数据集进行预测输出,输出在outputs文夹中预测新的图片

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    机器会模仿类微笑了,但我总觉得这笑容……

    深度学习“阅读”类表情,作出反应上面的机械设计,表明EVA这个机器在物理上具备作出各种表情的能力。那它又是如何自主完成模仿的呢?下面就来揭开这款机器部分。 眉毛也可以~?然后,就像一个类在Zoom视频里看着自己一样,EVA的内部神经网络学会了将肌肉运和视频片段中自己的“配对”。 EVA对自己的是如何“运”有了原始的感觉后,让它将自己与摄像机拍摄的表情匹配上也就不难了。经过多次改进和迭代,EVA终于获得了从相机读取“姿势”的能力,并通过模仿类面部表情来做出反应。 然后将面部标志标准化为机器尺寸,将它与静机器图像连接到生成网络,生成合成表情后的机器图像。逆生成网络以该图像为基础,输出电机指令让机器执行,最终机器上浮现出类表情。? 机器部分的项目领导为Chen Boyuan,吉大本科毕业,现哥伦比亚大学博士生,专业计算机科学与技术,研究方向:机器、计算机视觉、机器学习。?

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    苹果终向腾讯低头

    2 苹果同时还规定,移的开发商不得从这些虚拟礼物支付中直接受益或者抽成。3 青少年用户不得使用部识别认证身份,只能采取密码方式。? 另据外媒报道,苹果也对iOS的审核政策进行了修改,其中规定针对青少年用户不得使用部识别认证身份,另外也将支持个对个的网络打赏,并不再抽取三成分成(俗称“苹果税”)。 苹果允许个面向个的“金融礼物”绕过苹果内部交易支付体系,这意味着未来苹果将不会对这些个到个的礼物交易提取抽成,但是苹果也同时规定,移的开发商不得从这些虚拟礼物支付中直接受益或者抽成。 不过苹果也做出了各种限制,保护用户隐私安全,比如每一部手机只能对一个用户进行部识别认证。新版的审核政策也对一些iOS进行了限制,其中包括杀毒。 而苹果的新政策指出,所有的增强现实必须提供丰富和整合性质的AR体验,不得上传过于简单的增强现实演示。iOS应用系统,是苹果重要的收入来源之一。

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    IBM新创AI病毒:想打谁就打谁,看发作绝不误伤,隐蔽性极强

    而在目标出现之前,它只会藏身在普通的之中默默休眠,几乎没有一个病毒该有的特征,隐蔽性极强。识别、地理信息、语音识别、全方位数据分析等等方式,都可以用来锁定攻击目标。 而藏在视频会议里的WannaCry就不一样了:用户会主下载安装使用,在攻击发之前,就算感染了全世界的电脑,也是无声无息。有多少用这个来开视频会议,DeepLocker就能看见多少。 搭载了工智能模型的DeepLocker,可以将正常的应用、病毒、和目标属性组合在一起,拼成一个看起来兽无害的“乖乖女”,无论用静还是手分析的方法来分析这只“乖乖女”,系统都无法监测出有什么问题 而能让DNN来识别的目标属性则很多,可以是摄像头拍下的用户照片,也可以是用户行为,还可以是用户的地理位置、活信息、特征等多种因素。比如识别。? 就像之前那个把WannaCry藏在视频会议中的例子一样,当DNN判断出,电脑摄像头前的是某个特定的目标物时,就会启攻击。

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    产品分享 | 腾讯优图推出像驱技术,“蚂蚁呀嘿”AI产品了解一下

    最开始该特效是由一款国外引爆传播的,随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味AI玩法,目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。这款AI玩法,只需用户上传一张照片,就可火速生成像变换的视频。 在2020期间,开发者基于AI开源项目first-order-motion-model构建了该;其APP在2020年7月30日上架App Store,但一直处于一个无问津的状,直到近期短视频社交平台上众多用户对 “蚂蚁呀嘿”特效的火热追捧,意外的让这款翻红,于25日登顶App Store总榜并持续霸榜。 依托腾讯优图实验室提供的视频高清像驱技术的腾讯云版“蚂蚁呀嘿”,基于定位追踪、表情驱像画质增强等多项腾讯优图自研算法实现视频场景高清效果,算法效果自然生、清晰逼真,支持多同步驱模式 蚂蚁呀嘿演示:多同步驱效果随着技术的发展,AI逐渐融入我们的生活中,使社会迎来了AI时代。无论是在交通、住宿、工作、娱乐、医疗……都能看到AI的身影。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、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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