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牛逼了,利用Python实现“天眼系统”

前言在有一些电影里面,特别是科幻高科技电影里面经常出现的一幕,获得某的照片然后进行各种数据对比,然后找出这个的个信息:姓名、年龄、性别、工作等等。 思路:一、数据收集,可以采用爬虫对网上海里的信息进行有针对的爬取二、格式化数据,存入mysq,把的自拍照的文件名存入数据库中三、使用百度的api对程序进行编写,说实话,百度识别做的很棒了,精确度很高四 、你上传一张图片(或者你能想象到的方式),后面的程序会对你海量的数据库中的信息进行比对五、输出到的的信息,和相似度的数值。? 数据库:?的照片所在目录:?照片:?????程序运行效果:?一共对数据库进行比对了5条信息的信息:曾轶可 27 1990年1月3日出生于湖南省常德市汉寿县,创作型女歌手,演员。 项目总结:比对对照片的有一定要求,因为我爬取的照片大小不规则,所以比对的时候,会有问题,比对用的百度的api接口,感觉关键部分不是自己实现的,正在恶补数据结构和算法。

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局部识别的动态特征(文末附文章及源码地址)

提出了一种新的局部识别方法——动态特征(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同大小的局部识别问题。DFM不需要局部相对于整体的先验位置信息。 今天就介绍了一种局部识别方法:动态特征(DynamicFeatureMatch,DFM),它可以处理任意尺寸的局部,而无需额外的预处理,具有较高的精度和计算效率。上图展示出了DFM的结构。 Intell., vol. 35, no. 5, pp. 1193–1205, May 2013.)中实现了不对齐的部分。 为了解决这一问题,在SRC中加入了子特征映射选择约束,因此,相似的子特征图在特征构造中得到了越来越多的关注,大大减少了的可能性。实验验证了该策略的有效性。 如下图所示,很难确地确定局部尺度(探针和数据有不同的尺度)。因此,局部和整体之间的尺度很容易因尺度不一致而不,从而导致性能下降。

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    Android识别之识别特征

    作者:junerver链接:https:www.jianshu.compb41f64389c21在Android 识别之注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中注册的流程,本文我们接着来看看 ,在完成了注册之后我们该如何识别出用户的特征,从而通过识别获取用户信息。 还是来了解几个概念追踪 FT年龄检测 Age性别检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 在获得这个信息后,我们调用FR识别引擎识别出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值方法,一一的与我们程序中原来存储的特征进行,取出其中值最高的那组特征值 到这里整个识别的流程我们就都已经清晰的掌握了,如果没有看白,就下载我加过注释的源码,再仔细看看代码是如何实现的。

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    face++识别与python实现笔记二

    目标是实现刷签到系统。 一.删除一个persondelete值得注意的是为了从for中获取刚刚插入一个的person_id我是从定义一个全局变量dic从而获取的,dic={}# 步骤2:引用face_id,创建新的person 他的返回值会给成功与否的信息二.添加一个personadd_face将一组Face加入到一个Person中。注意,一个Face只能被加入到一个Person中。 的name person_id string 相应person的id 原创文章,转载请注: 转载自URl-team本文链接地址: face++识别与python实现笔记二Related posts:python_face++ 上传本地图片进行解析 识别考勤系统-第二版本研发手札

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    face++识别与python实现笔记一

    Person被用在验证(verify)和识别(identify)中。Faceset 指一个或多个Face的集合。 ID和Name两套索引系统用来定位和访问上述所有元素, Image,Face,Person,Faceset 和 Group都有系统分的全局唯一的ID。 初步检测:调用detectiondetect 对目标图片进行检测,检测出相应位置及属性,获取相应的face_id。 识别:调用recognitionidentify进行识别。试用说:首先从官网注册账号,然后注册一个产品获取api的两个关键信息。 原创文章,转载请注: 转载自URl-team本文链接地址: face++识别与python实现笔记一Related posts:python_face++ 上传本地图片进行解析 识别考勤系统

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    tf24: GANs—生成

    判别模型可以判断数据属于哪一类,例如训练的CNN模型可以判断一张是不是我的。相反,生成模型不用预先知道分类,它可生成最符合训练样本分布的新样本。 TF-VAE-GAN-DRAW Auxiliary Classifier GAN InfoGAN时间序列数据分类 生成视频 Generative Models (OpenAI) 一个TensorFlow代码示例(生成 -EBGAN) 使用的数据集:Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset,这个数据集包含20万,可用来做检测、特征识别等等任务。 2000step就出现了的雏型,接着练吧,再改改参数。 ps.昨天做梦,梦见自己变成矩阵了,太诡异了。 Share the post TensorFlow练习24: GANs-生成对抗网络 (生成)

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    图像 | 视频换技术,女神都下海了吗?

    IT派 - {技术青年圈}持续关注互联网、大数据、工智能领域最近,美国闲散士论坛 Reddit 上有个神奇的 18 禁板块,专门分享女 PS 的裸照,供广大死宅男 YY。。。? 而是通过机器学习技术搭建了一个系统,让 AI 学习了女的面部特征,最后合成到了成片里的女演员的头部。?而且除了盖尔·加朵,还有别的女,比如《权利的游戏》里二丫的扮演者麦茜·威廉姆斯 ? 学习样本越多,就可以生成谱图的还原度就会越高。也就是那个女的素材资料越多生成的视频就越逼真? AI合成奥巴马还有,今年7月份IEEE曾报道,美国华盛顿大学的一项新研究表,基于现有公开的 Obama 音频和视频片段,工智能(AI)软件可生成了口型几乎完美、高度逼真的假视频。? 研究团队用神经网络程序分析了视频中的数百万帧影像,以确定奥巴马部的变化,通过采集了音频片段(原始音频文件),再把口型和新的音频文件剪辑,再嫁接到新视频,整个视频中奥巴马说话时嘴唇的动作几乎和声音完美对应

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    眼见未必为实,Deepfake又来作妖了,发福“钢铁侠”,AI换好莱坞圆桌对话不忍直视!

    近日,一个好莱坞圆桌对话的Deepfake视频刷爆了油管。整个对话行云流水,只不过“双下巴”的小罗伯特·唐尼和瘦弱的汤姆·克鲁斯让感觉怪怪的。 除了小罗伯特·唐尼,汤姆·克鲁斯、乔治·卢卡斯、伊万·麦格雷戈、杰夫·戈德布鲁姆这些好莱坞都被Deepfake了,还组了个圆桌会议:(整个视频只有主持是本)视频中,大家比较熟悉的“钢铁侠”小罗伯特 当时Reddit用户将《神奇女侠》的女主角盖尔·加朵、以及艾玛沃森、斯嘉丽等众多女跟AV女优进行了交换,制作出足以以假乱真的爱情动作片。国内也有过银幕上的换。 QuantumLiu介绍,用AI和特效技术解决连续针断点再融入难题,one shot面部自适应,机器自主学习光感和画面度,每一次的训练都会自动叠带,成功率,效果和渲染速度大幅提高,动态视频的切换更加完美的 左边,UI艺术家Anisa Sanusi的被从一个视频中提取并对齐。右边,一个训练好的神经网络正在重建游戏设计师Henry Hoffman的,以Anisa的表情。

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    发福“钢铁侠”、返老还童阿汤哥,Deepfake好莱坞圆桌对话不忍直视!

    近日,一个好莱坞圆桌对话的Deepfake视频刷爆了油管。整个对话行云流水,只不过“双下巴”的小罗伯特·唐尼和瘦弱的汤姆·克鲁斯让感觉怪怪的。 除了小罗伯特·唐尼,汤姆·克鲁斯、乔治·卢卡斯、伊万·麦格雷戈、杰夫·戈德布鲁姆这些好莱坞都被Deepfake了,还组了个圆桌会议:(整个视频只有主持是本)视频中,大家比较熟悉的“钢铁侠”小罗伯特 当时Reddit用户将《神奇女侠》的女主角盖尔·加朵、以及艾玛沃森、斯嘉丽等众多女跟AV女优进行了交换,制作出足以以假乱真的爱情动作片。国内也有过银幕上的换。 QuantumLiu介绍,用AI和特效技术解决连续针断点再融入难题,one shot面部自适应,机器自主学习光感和画面度,每一次的训练都会自动叠带,成功率,效果和渲染速度大幅提高,动态视频的切换更加完美的 左边,UI艺术家Anisa Sanusi的被从一个视频中提取并对齐。右边,一个训练好的神经网络正在重建游戏设计师Henry Hoffman的,以Anisa的表情。

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    OpenCV 识别简介

    OpenCV 有三种识别的算法:Eigenfaces 是通过 PCA(主成分分析)实现的,它识别数据集的主成分,并计算出待识别图像区域相对于数据集的发散程度(0~20k),该值越小,表示差别越小 ,0值表示完全。 LBPH 将分成小单元,并将其与模型中的对应单元进行比较,对每个区域的值产生一个直方图。它允许待检测区域可以和数据集中图像的形状、大小不同,更方便灵活。 当然,除了这三种预定义的算法外,我们可以自己写深度学习算法或者其他机器学习的分类算法来进行识别,这里不再详述。不管使用哪种算法都需要有训练集。从视频或者动图创建训练集的效率比较高。 我从网上下载了一些的动图,然后分解,检测区域,全部存为200X200的灰度图,存入对应的文件夹中,创建训练集。

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    「蚂蚁呀嘿」克来了!中科院23岁博士生开发「听音识」,准确率近90%

    转自:新智元看和声音是否,这种黑科技如今走向了现实。中科院计算所23岁的博士生温佩松主导开发出一种「听音识」的 AI 技术,只需1秒就能将声音和正确进行,准确率接近 90%。 「AI换」技术实际上蕴含着巨大的风险,只需上传一张照片,就可以让你的随着音乐蚂蚁呀嘿,欢乐的同时,也让无从判断视频的真伪。? 主要创新点在于1、引入一个两阶段模态对齐的损失函数,把局部信息和全局信息都引入进来2、引入动态 reweighting 模式来发现不同对象之间的多样性对于不同的对来说,难度也是不同的(声优伪装?)。 道高一尺魔高一丈,如今声音也是可以通过模拟,例如高德导航的各种语音,也许未来还会有更强大技术的出现来对抗。

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    python实现专家系统

    其实一直对电影里面的对×××进行然后,刷出来×××信息很感兴趣,今天晚上一时兴起,就搞了一把小的。 思路:一、数据收集,可以采用爬虫对网上海里的信息进行有针对的爬取二、格式化数据,存入mysq,把的自拍照的文件名存入数据库中三、使用百度的api对程序进行编写,说实话,百度识别做的很棒了,精确度很高四 、你上传一张图片(或者你能想象到的方式),后面的程序会对你海量的数据库中的信息进行比对五、输出到的的信息,和相似度的数值。 cur.fetchall()     print 一共对数据库进行比对了+str(len(similarlist))+条信息    for info in results:        print 的信息 一共对数据库进行比对了5条信息的信息:曾轶可 27 1990年1月3日出生于湖南省常德市汉寿县,创作型女歌手,演员。

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    用FBI通缉犯照片集,考验亚马逊识别,意外发现了隐情

    AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的。在另外一项用NIST部数据集做的测试里,AI还把美国前国务卿赖斯,和一非裔男子被捕后的照片,在了一起,置信分是96%。? 机智的你可能发现了,重点不在和通缉犯的,却在于这些并非勉勉强强拉个凑数,而是AI很有信心的答案。为什么会这样?BuzzFeed也想知道,于是联系了亚马逊。 毕竟,后者作为严肃的识别AI,设定里就包含了执法用途。 为了强调两者的差异,亚马逊甚至表示,名AI根本不是识别系统,它和Rekognition在模型的结构上,就有显的不同。 所以,如果只对着一群通缉犯去,当然不出正确的结果了。 亚马逊还表示,大家不用在意名AI给的置信分,因为真正的识别系统,打分的规则是完全不一样的。特意不写清楚?这样,问题又来了。 而执法员会怎么解读这个数字,取决于他们接受的是怎样的培训。这个解读,又可能影响到案件调查的方向,类很可能更偏重于那些置信分高的结果。

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    这个「多模态视频物数据集」里,藏了杨幂、吴亦凡和鹿晗丨资源

    只不过,这些相对比较有名,有杨幂、吴亦凡、鹿晗……5000个整个数据集非常庞大,包含5000个艺,近60万条视频,每条视频长1~30秒。 整个数据集中,大部分都拥有10~50个视频,有50~100个视频或100~300个视频的也不少,但只有少量头部艺拥有300个以上的视频。? 而根据年龄来看,主力军竟然是30多岁的,其次才是40多岁的,30岁以下的只有不到600个。原来年纪大了也可以出道啊??最后,大部分视频都是在5秒钟以内,非常简短,节省计算资源。? 有什么用不过,把这些的视频搜集到一起,究竟能炼什么丹呢?主要可以做三件事:第一,识别5000个呢,辨认一下谁是谁。不过识别实在是太普遍了。 之后,去掉噪声,根据每个的衣服或特征来归类,到爱奇艺的名数据库,从而生成针对每个不同物的视频数据集。

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    这个「多模态视频物数据集」里,藏了杨幂、吴亦凡和鹿晗丨资源

    只不过,这些相对比较有名,有杨幂、吴亦凡、鹿晗……5000个整个数据集非常庞大,包含5000个艺,近60万条视频,每条视频长1~30秒。 整个数据集中,大部分都拥有10~50个视频,有50~100个视频或100~300个视频的也不少,但只有少量头部艺拥有300个以上的视频。? 而根据年龄来看,主力军竟然是30多岁的,其次才是40多岁的,30岁以下的只有不到600个。原来年纪大了也可以出道啊??最后,大部分视频都是在5秒钟以内,非常简短,节省计算资源。? 有什么用不过,把这些的视频搜集到一起,究竟能炼什么丹呢?主要可以做三件事:第一,识别5000个呢,辨认一下谁是谁。不过识别实在是太普遍了。 之后,去掉噪声,根据每个的衣服或特征来归类,到爱奇艺的名数据库,从而生成针对每个不同物的视频数据集。

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    用AI鉴别女友是否拍过羞羞视频?当心黑产的圈套

    一进入页面,当头就是“定位、智能模拟、数据对比”三个响当当的技术大棒,给你营造一种专业的错觉。在进行到所谓的“解码”和“智能”阶段,页面上则是事无巨细地把整个过程和你演示了一遍。 而从头到尾,我们在这个原谅宝上看不到任何真实数据,没有数据库说,没有来源细,整个过程空口鉴绿帽。单凭一个指数就说我有问题?你倒是给个链接给个视频我看看啊! 骚尼在测试这款原谅宝的时候,特意上传了卡通头像和头像,发现都会被原谅宝拦截。要想获得原谅指数,只能上传真像照。 还有一个引起骚尼警惕的地方是,在完成之后,原谅宝需要你填写照片对象的名字,否则无法查看原谅指数。那些真想要测一测对象的,大概率直接填了对象的真名。还没发觉什么不妥? 在这个期遭到全网封杀的DeepNude再一次刺激了社会对AI造假的敏感神经。在这个解锁扫、支付凭、贷款靠识别年代,我们很难想象黑产还会利用AI、利用我们的数据做出什么来。

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    上海腾讯优图|最新检测技术

    第三,通过将新的锚分策略集成到数据增强中,使用了改进的锚(IAM),以提供对REGRESOR的更好的初始化。 由于这些技术都与双流设计有关,所以将提出的网络命名为双镜头检测器(DSFD)。 在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验,证了DSFD优于现有技术的检测器的优越性。? 尽管基于CNN的检测器已经被广泛地研究,但是在真实世界场景中检测具有高度可变性的面部、姿势、遮挡、表情、外观和照仍然是一个挑战。 最近,由于较高的推理效率和直接的系统部署,One shot的检测框架引起了更多的关注。具体分析见“计算机视觉协会”知识球。? Progressive Anchor Loss 的有效性* Progressive Anchor Loss在知识球有详细讲解。??不同尺度的数目分布?

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    用Python玩合成,你也能有一张(附代码)

    当然这里说的融合指的是将两个照片进行融合,至于融合的比例,要按照自己的喜好来定。融合的效果我们先看视频。 02核心原理介绍1).首先是识别的原理介绍要进行的融合,且融合后两个的位置应该大体一致,这要如何才能做到呢?首先便是的检测,只有检测到了,才能进行接下来的工作。 的检测,我们采用的是Dlib函数库,帮助我们进行的检测。如下图所示:? ,然后利用morph_triangle函数对进行仿射变换,实现两张的对齐,并将对齐的两张按照融合系数进行融合。 04看一下效果最后,小编找了几位,进行的融合,效果如下图所示:?

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    新闻动态|文青热来袭,优图识别助力跨越时空重温五四

    黄景瑜撞徐志摩,杨子姗撞周璇……今天是五四青年节,在微博上杨紫、张一山、徐浩等等纷纷发了与自己撞的历史文艺青年对比图。 image.png    在这个充满怀旧感和文艺气息的H5中,在用户上传自己照片后,系统可以快速寻找出和你相似度最高的历史文青进行,并显示相似指数。 “”过程仅需几秒钟,随后,自己的照片就可以与钱钟书、鲁迅、徐悲鸿、瞿秋白、闻一多、朱自清、蝴蝶等一个个耳熟能详的历史文艺青年同框。 该技术将用户上传的照片与特定形象进行检索对比,在极短时间内,通过分析找出数据库中外貌特征与用户最为相似的一张照片。 优图实验室的识别技术曾两次刷新在国际权威识别数据库LFW新纪录,准确率超过 99.80%,通过异源数据训练提升各类不同场景下的检索精度,同时针对非合场景自动判断光线、姿态、角度等因素选择最优图片用于检索

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    百万级像素Deepfake降临,要失业?不!反而更香!

    步骤4:使用步骤2中保存的参数对图像进行反向归一化,将解码后输出的图像与需要的目标进行多频带混合,最终得到交换后的效果图。 对每个平移重复对齐过程,并对结果集进行平均。对比度保真,多频带融合正确地将源合成到目标图像上是一个挑战,即使这些已经处于完美的几何对齐状态,姿势和面部表情也完全。 2、强制边界平滑效果只传播到内部以确保外表面轮廓不会在混合过程中被平滑掉。3、对齐生成的源中的对比度以目标的对比度。这能够获得高质量的合成结果,并且对不同的捕获条件具有鲁棒性。 4、相对于双向模型,本模型将需要更多的训练时间,在表示不同身份所需的数据量上大致呈线性相关。6实力派演员和流量的真香未来会失业吗? 这样,演技好的演员有机会发挥自己的优势,流量也能轻松拿肖像版税,轻松扭转中国当下影视市场的扭曲局面,不香吗?(至于薪酬市场是否会重新分那就是题外话了)迪士尼动画会将这项技术派上用场吗?

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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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