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识别应用之“

”应用也是以识别为基础,通过对照片中的进行一些操作(如形、替换等),从而达到趣味性的照片效果,总体上有如下几类: 一、效果分类 1、拉伸形 ? 这种也是的替换,只是替换目标是动物部或卡通、画作中的。 5、动画 ? 这类应用可以看作是与贴图的结合,并且是动态的,有着较强的视觉表现力。 算法总体上可分为检测、关键点定位、透视换、区域提取、色彩转换、边缘融合等步骤。 3、透视换 为了方便处理,本demo采用平面单应矩阵H来描述之间的对应关系,即把作为一个平面来处理位置换: ? cv::warpPerspective(im1, warpIm1, H, im2.size()); 换结果如下图,可以看到换后的与名画中的姿态接近。

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【科技】松下推出识别服务器 使用深度学习技术

_=1 拥有世界上最佳的识别性能的特色核心引擎,这种高精度的识别可以识别传统技术难以识别的,包括部角度为向左或向右45度、向上或向下30度和部分隐藏的太阳镜的。 此外,新的特点是“iA(智能自动)模式”,新可以自动调整相机的设置,找到最适合拍摄的角度。 松下核心设备与识别的结合,最大限度地提高了核心引擎的性能,实现了高精度的识别。该公司计划在今年年底前增加一项功能,以识别部分蒙着口罩的,这在传统的系统中是很困难的。 松下在面向安全行业的识别产品中采用了这种深度学习技术。使得识别技术成功开发并且商业化,该技术克服了传统技术的难题,例如部倾斜,由于衰化的部或因为戴了太阳镜而隐藏部分部。 ,或因衰而改; – iA功能和最佳拍摄图像可最大限度地提高识别引擎的性能并提供高识别精度; – iA功能使相机能够自动检测场景并相应地自动优化设置,以提高视频图像的可检测性。

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    厉害了,利用深度学习开发板探测器(附源码)

    整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉板的。 任务是这样的 当板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下: ? 处理过程分为三步: 网络摄像头实时拍摄图像 学习模型检测和识别所拍摄图像的 如果识别结果是板则切换屏幕 所需要的技术实现只有三项: 拍摄图像 识别图像 切换屏幕 一步步完成之后整合就可以了 最好不要用相机自带的识别裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 我使用ImageMagick来提取,你可以用别的图像来做。 总之,最后我收集了大量的图像,就像这样: ▼ ? 估计我是全世界拥有最多板头像的了,肯定比他爸爸妈妈要多的多。 “现在板离开了座位,正走向我的工位。”▼ ? “OpenCV已经检测出,将图像发送给学习模型。”▼ ? “学习模型认出了他,屏幕自动切换。ヽ(‘ ∇‘ )ノ”▼ ?

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    CVPR 2019 论文大盘点-技术篇

    这些论文有较大数量都来自工业界,一些很实用的技术被提出来,比如有趣的编辑和化。 组采样用于尺度不检测,西安交大、微亚研院 Group Sampling for Scale Invariant Face Detection Xiang Ming Davis 多的联合检测与运动重定向,华盛顿大学、微 Joint Face Detection and Facial Motion Retargeting for Multiple Cao, Sergey Tulyakov 语义部分解,用于属性编辑,港中文、腾讯、Adobe、字节跳动 Semantic Component Decomposition 视频化,基于深度强化学习,使得化后的在视频中更具一致性,康考迪亚大学、阿肯色大学、克莱姆森大学、卡内基梅隆大学 Automatic Face Aging in Videos

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    2017年十大技术突破之面部识别

    我的还可以用于在每间房间内部监视我的一举一动。我参观位于北京郊区的Face++办公楼时,看到自己的出现在了更多的屏幕上,那是由该公司的从无数角度自动抓拍的。 其中一个屏幕上的视频显示该正同时跟踪我上的83个点。这多少有些令毛骨悚然,但是无可否认的是,令印象深刻。 ? 过去几年里,计算机已经发展得很擅长识别了,同时,为了监管和便捷,这项技术在中国迅速发展。面部识别可能改各个领域,从治安到日常生活中们与银行、商店以及交通服务互动的方式。 中国的主要出行公司滴滴利用Face++让乘客确认驾驶员是不是一名合法的司机。 识别这项技术预计最先在中国取得成功,这与中国对监视和隐私的态度是分不开的。 百度的研究员已发表过论文指出,其识别能力可与绝大多数类媲美。2017年1月,为证明这一点,百度参加了一档电视节目。

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    跟「马斯克」开视频会议,是一种怎样的体验?

    由他开发的“视频会议阿凡达”Avatarify,可以把视频会议里的你伪装成任何名,马斯克、马云、马化腾,神马都可以,让板和同事误以为大佬乱入会场。 ? 给自己换 Avatarify已经自带了一套名头像,有爱因斯坦、艾米纳姆、蒙娜丽莎等等。如果这些还无法满足你的要求,就去网上再找一个名大头照放进avatars文夹里。 ? Windows系统的操作更简单,只要先后启动了Avatarify和OBS,会自动将视频流传输到OBS 至此,所有的准备工作已经完成,下面要做的就是打开你的视频会议。 以Zoom为例,选择Camera为avatarify,然后你就可以成任何了。Skype也是类似。 ? ? Mac用户在摄像头一栏中选择CamTwist,Windows选择OBS-Camera。 所以最大的赢家还是黄啊! 作者Aliev下一步的计划是优化的运行效率,让它在CPU上也能实时运行。让我们再等等更高效的更新迭代版吧。 最后弱弱问一句,你最想“”成谁开视频会议?

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    上班族必备,日本小哥用深度学习开发识别板的探测器(附源码)

    整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉板的。 任务是这样的 ▼ 当板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下: ? 处理过程分为三步: 网络摄像头实时拍摄图像 学习模型检测和识别所拍摄图像的 如果识别结果是板则切换屏幕 所需要的技术实现只有三项: 拍摄图像 识别图像 切换屏幕 一步步完成之后整合就可以了 最好不要用相机自带的识别裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 我使用ImageMagick来提取,你可以用别的图像来做。 总之,最后我收集了大量的图像,就像这样: ▼ ? 估计我是全世界拥有最多板头像的了,肯定比他爸爸妈妈要多的多。 如果只识别部的话,可以调用一些Web API比如微的Computer Vision API,但这次我决定自己来实现,因为这个项目需要确保实时性。

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    厉害了,我用“深度学习”写了个板探测器(附源码)

    整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别的神经网络,和一个网络摄像头用来捕捉板的。 任务是这样的 当板接近我的工位时,电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下: ? 处理过程分为三步: 网络摄像头实时拍摄图像 学习模型检测和识别所拍摄图像的 如果识别结果是板则切换屏幕 所需要的技术实现只有三项: 拍摄图像 识别图像 切换屏幕 一步步完成之后整合就可以了 拍摄图像 首先找一个网络摄像头,我用的是BUFFALO BSW20KM11BK摄像头,大家随便找个清晰度够的就可以了。 ? 最好不要用相机自带的识别裁剪,因为后面的深度学习过程还需要处理。 我使用ImageMagick来提取,你可以用别的图像来做。 总之,最后我收集了大量的图像,就像这样: ▼ ? 估计我是全世界拥有最多板头像的了,肯定比他爸爸妈妈要多的多。 如果只识别部的话,可以调用一些Web API比如微的Computer Vision API,但这次我决定自己来实现,因为这个项目需要确保实时性。

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    极客周刊丨黑客秒破刷系统,北美现大型僵尸网络,机器被授国籍...

    利用设备漏洞,攻击者就可以直接修改设备中的信息,实现用任意来“蒙骗”识别系统,打开门禁。 360 把这种僵尸网络和对应的恶意叫做 Reaper,Check Point 则取了一个名字叫 IOTroop。 这次僵尸网络采用了不同于以前的 Mirai 的密码字典的方式,而是利用了最新的漏洞,主要是 CVE-2017–8225,也就是说,就算你把以前摄像头厂商的弱密码改了,但是没有更新系统固,还是没戏,这个恶意一样黑你没商量 当一个设备被感染以后,恶意就会在上面弹出一个 shell ,然后,你的摄像头就有两个板了,有空的时候,它还在不知情的情况下帮“新板”干点私活。 至于这种私活是什么?什么时间干?多大规模? 对于部分与第三方互联网公司合作推出的套餐,目前企业称需要系统改造,用户无法实现网上办理,要求基础电信企业要为用户提供方便,通过工处理的方式为用户办理套餐更手续。

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    3D建模拿来搞面部实时捕捉,网友:效果好得有点吓

    博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近,拿Maya加一个换就能做到的实时面部捕捉在日推火了: 不管怎么挤眉弄眼,褶子和肌肉的细微化都跟得上。 具体来说,技术方案是Maya + 换DeepFace Live。 其中Maya是有自带的面部绑定系统。 而DeepFace Live听名字就知道,与曾经爆火的DeepFake有关。 这是一种利用机器学习中的深度学习实现的深度视频换的技术,基于这种技术诞生了无数的下载即用,甚至在线可玩的工具和。 (肌肉金轮就是其成果之一) DeepFace Live就是其中一种。 比如常见的Skype,Zoom,Tik Tok,Twitch上都可以使用: 当然,DeepFaceLive的交换功能也可以应用于预先录制的视频。 从到数,AI生态该如何建立自己“Android”? 3月16日19:30,「量子位·视点」CEO/CTO系列分享活动将邀请天云数据CEO雷涛直播分享个见解。

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    FaceApp:基于深度网络为像照片加笑容,实现年龄、性别

    让深度学习来帮你把它们得更有趣。 深度学习技术的进步,诞生了一些奇怪的自拍 app。本月早些时候出现了 Meitu,是一款会把你的照片成动漫物的 app,而且可能会跟踪你的位置数据。 本周出现了 FaceApp (iTunes商店可下载),它使用神经网络为任何添加笑容。 ? FaceApp 为添加笑容 这个 app 只有 iOS 版,而且效果时好时坏。 它还可以让年轻,成男性,成女性,以及“性感”。(像 Meitu一样,主要是让皮肤得白皙一些。)性别换或许是它最有趣的功能,而且经常产生的结果很不错。 顺时针方向分别是:原图,微笑,女性,。 FaceApp 不仅是一个有趣的应用,它证明了工智能如何使得处理照片得前所未有的简单。 Prisma 的开发者通过使神经网络更快,添加更多的过滤器,并允许在用户的手机上实现本地运行,慢慢改善了这个app。然后谷歌宣布它也创建了类似的;然后是 Facebook。

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    关于OpenCV for Python入门-dlib实现检测

    Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台库。它的设计深受来自契约式设计和基于组工程的思想的影响。因此,首先也是最重要的是一组独立的。 这是一个加速许可证下发布的开源。 Dlib包含用于处理网络,线程,图形用户界面,数据结构,线性代数,机器学习,图像处理,数据挖掘,XML 和文本解析,数值优化,贝叶斯网络以及许多其他任务的。 可以通过对眼睛的算法换,识别出眨眼、眯眼等动作,对眼睛、嘴巴的换实现各种情绪的识别。 也可以通过对的68点构造算法模型,进行识别。 ,彩色照片,检测出24男神,帅气的刘德华 使用训练好的模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat,在检测出的同时,检测出上的68个关键点,再看一下刘德华

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    iPhoneX携识别改行业,美图美妆用识别改

    为什么刷支付,或者说刷鉴权,在之前未能普及,到了iPhoneX上就有望普及呢?核心原因在于,iPhoneX的Face ID与过去的刷支付采取了截然不同的结合的方案。 可以说,iPhoneX的Face ID能将识别技术的应用带上新台阶,还是因为苹果的结合能力。 美图还在不断强化像处理技术,它与学术研究型团队亮风台联合成立MTLAB实验室,招揽高端图像处理技术才储备前沿技术。 其次美图和苹果,两者都通过结合的方案来做到最好。 国内布局AI比较积极的李彦宏,在年初的内部信中就指出,AI的最大机会就是结合,譬如亚马逊的echo。百度布局无车,通过阿波罗计划和DuerOS开放,阿里巴巴做智能音箱,都是在寻求结合。 之前还出现了不少肤质检测,但由于缺乏数据和算法支撑,就像2013年网易邮箱的识别登陆一样不具实用性。

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    自拍应用一键美颜背后的工智能技术(附论文下载)

    CSDN记者介绍了微自拍实现这些功能背后的技术及计算摄影学技术。 但对于用户希望保留的体貌特征,如头发、纹身、浓密的胡子等,或者面部出现的装饰物,如耳钉、鼻环、眼镜等,该应用则会尽量保持不,最终使整个美化效果更为自然。 ? ,从而为智能手机用户在夜间拍摄到高质量的照片提供了更好的选择,真正做到“硬不足补”。 当然PM2.5爆表的时候还是实实待在室内或者带好口罩吧,就别拍照了…… ? 技术积累及未来走向 从雏形到应用,微亚洲研究院视觉计算组为微自拍全程提供了技术支持。 袁路表示,从2015年7月开始,微自拍项目历时5个月就从想法成了面向市场的一款智能型应用,其中离不开的是微亚洲研究院视觉计算组在计算机视觉领域长达十余年的研究积累以及微亚太研发集团创新孵化组的敏捷开发

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    简单易学多维数据可视化R实现:神奇的卡通谱图Chernoff faces

    他首先将该方法用于聚类分析,引起了各国统计学家的极大兴趣,并对他的画法作出了改进,一些统计也收入了谱图分析法,国内也有很多研究工作者将该方法应用于多元统计分析中。 在R中,用aplpack包中的faces()函数作谱图,具体函数参数如下: faces(xy,which.row,fill=FALSE,nrow,ncol,scale = TRUE,byrow = 制作谱图 一旦有了数据,使用aplpack包的faces()函数可以很容易地制作。首先,加载包: Library(alpack) 如果在加载过程中,出现错误,需要检查你安装的是否正确。 不巧的是,R中face()函数并不允许我们自己选择每个量关联的部分,我们需要找到一个解决办法,根据帮助文(在R控制台键入?faces),在这个案例中微笑的曲线被用在输入矩阵的第6列中。 可以很容易地将每张与对应的州关联起来。怎么样,还不错吧!仔细阅读R中faces()帮助文,还可以根据其它功能画出不同效果图。比如,头像可以以圣诞为模。

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    旧电影焕新:从“小应用”窥见CANN计算架构的“大能力”

    答案并不复杂,普通观看影像资料时面临什么痛点,就是AI要解决的事。 2、让粗糙、模糊的画面得精细化 受限于拍摄技术,的影像资料的分辨率往往很低,表现为图像质量差,很多时候甚至靠脑补来观赏,体验大打折扣,也不利于一些珍贵细节的保存。 总结起来,得益于平台澎湃的算力和简单易用的特性,昇腾AI不仅支持各种前沿AI视频修复和增强算法的便捷部署和应用,例如减小视频噪声,增加流畅度,给黑白视频上色,增大图像清晰度等,也能对这些算法进行和硬协同优化 这一AI视频修复和增强端到端全流程涵盖视频去噪、增强、插帧、超分等,基本实现了通过AI技术规模化生产4K/8K内容,使修复和增强时间从以天为单位缩短到以小时为单位。 而CANN能够将可卷积内包含的算子进行优化,让统一的硬来整合和处理这一计算过程,使可卷积的性能大幅提升,进一步提升了超分辨率算法的性能。

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    马云的刷支付真的来了!全球首站已上线

    蚂蚁金服方面表示,支付宝在肯德基KPRO的点餐机上配备了3D红外深度摄像头,在进行识别前,会通过结合的方法进行活体检测,误识率低于十万分之一。 唯一可能出现“纰漏”的是对同卵双胞胎的识别,陈继东坦言,尽管机器识别的准确度高于肉眼,还采取了复杂风控的机制,但机器还是有小概率出现“误判”。 虽然刷支付目前尚未大规模推广,但相信很快都将享受到技术带来的改,而这种改正在其他领域发生: 如取钱转账支付、在线借贷、个税申报、公积金缴存、社保认证、养金领取、行业资格考试等都可以靠刷刷、 在酝酿刷支付上线的 2 年中,旷视(Face++)也在用技术协助蚂蚁金服,建立以“”为核心的信用生态体系并完善城市服务体验: 如刷入住飞猪未来酒店、刷认证深圳交警星级用户、刷完成个税申报、刷完成养金领取资格认证等都已经成为了现实 END 投稿和反馈请发邮至holly0801@163.com。转载大数据公众号文章,请向原文作者申请授权,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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