关注文章公众号 回复"SFFAI29论文"获取本主题精选论文 论文推荐 最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。...人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...推荐理由来自：曹杰 2 推荐理由：本文提出了pix2pixHD，是对pix2pix进行改进从而支持生成高清的街景图像和人脸图像，最高分辨率可达2048*1024。...该方法在传统的基于图像的人脸老化基础上，加入了a) 时序信息（由于是视频生成），b）使用了强化学习搜索最近邻，来辅助人脸老化。 Figure 3. 视频人脸年龄转换效果图。第四行是该方法生成的结果。
这种复杂性不仅源于建模人脸（存在大量建模方法），还来自建模复杂的嘴巴、头发和服装。第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。...虽然基于扭曲的系统可以从单个图像创建说话状态的头部序列，但是它们可以处理的运动量、头部旋转和遮挡是有限的。...与[7，8，9]类似，由论文模型创建的说话状态头部模型是深度卷积网络，它通过一系列卷积运算而不是扭曲直接合成视频帧，并且该系统创建的头部模型可以处理超出基于扭曲的系统能力的各种姿势。...在元学习过程中，系统模拟了几个镜头的学习任务，并学习将面部特征图转换为逼真的个性化照片，并为此人物提供一小组图像训练。...微调few-shot学习 一旦元学习完成收敛，系统就能学习到如何合成新目标的头像特写序列，即使是元学习不曾训练过的新人物。
本文转载自：机器之心，由熊猫、杜伟编译 图像合成是近来非常热门的研究领域，世界各地的研究者为这一任务提出了许多不同的框架和算法，只为能合成出更具真实感的图像。...阿卜杜拉国王科技大学和卡迪夫大学的研究者近日提出了一种新改进方案 SEAN，能够分区域对合成图像的内容进行控制和编辑（比如只更换眼睛或嘴），同时还能得到更灵活更具真实感的合成结果。...引言 本论文要解决的问题是使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成图像。...实验中使用了这些数据集：1）CelebAMask-HQ，其中包含 CelebAHQ 人脸图像数据集的 30000 个分割掩码，分为 19 种不同的区域类别；2）ADE20K，包含 22210 张标记了...图 1：通过风格图像和分割掩码控制的人脸图像编辑。（a）源图像；（b）源图像的重建结果，其中右下小图是分割掩码。
YUV图像合成原理 引言：在视频监控中最常用的就是图像拼接和字符叠加，25FPS的视频流，如果每隔40MS就从各个通道中取一幅图像来合成，则可以看到一个实时的合成视频。...一、原图图像格式 1、图像常用的格式有两种RGB和YUV (1)YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。...在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y（即U）、B－Y（即...合成前的图像和需要合成到的目的图像如下图所示 需要进行采样缩放、贴图后就能实现图像合成 1、采样 这里不做详细介绍 只看采样后效果 2、贴图 贴图原理-采样后图像的Y分量直接memcpy到合成图像的对应区域...由于合成图像的U/V数据已经隔行-存储的时候是连续的，所以UV拷贝的时候连续拷贝采样后长度/2然后进入合成图像下一行的U/V然后再拷贝，拷贝的高度为采样后图像高度h/2 上代码 //图像类型枚举 typedef
图像合成是近来非常热门的研究领域，世界各地的研究者为这一任务提出了许多不同的框架和算法，只为能合成出更具真实感的图像。...阿卜杜拉国王科技大学和卡迪夫大学的研究者近日提出了一种新改进方案 SEAN，能够分区域对合成图像的内容进行控制和编辑（比如只更换眼睛或嘴），同时还能得到更灵活更具真实感的合成结果。...引言 本论文要解决的问题是使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成图像。...实验中使用了这些数据集：1）CelebAMask-HQ，其中包含 CelebAHQ 人脸图像数据集的 30000 个分割掩码，分为 19 种不同的区域类别；2）ADE20K，包含 22210 张标记了...图 1：通过风格图像和分割掩码控制的人脸图像编辑。（a）源图像；（b）源图像的重建结果，其中右下小图是分割掩码。
这一次我来给大家介绍一下图像合成与融合。...不得不说，图像合成和融合真是一个很神奇的技术。因此我准备用好几篇文章对此做一些详细的介绍。...其实它是由两张照片中不同的部分按一定顺序叠加而成的，大家可以看看下面的源图像： ? 只要我们先放上左图的背景，再叠加比尔盖茨的人像，最后再叠加左图的前景，就可以合成出最终的图像。...从图像中确定前景和背景的技术叫做抠图，英文对应：Image Matting，而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成，英文对应：Image Compositing....这在需要融合多张图像时非常有用，例如下面我们需要将多张照片融合成一幅全景图像： ? 这里我只是简单的把多张经过裁剪的照片摆放在一起，还没有经过融合。
运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。给小伙伴们展示效果如下图所示： ?...程序实现思路： 1、第一步实现人脸检测；要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...人脸的检测，采用的是Dlib函数库，帮助我们进行人脸的检测。...2、第二步人脸关键点检测；得到人脸的位置后，接下来就是对于人脸的关键点的定位，什么是关键点的定位呢，说的通俗一点，就是确定图片中人脸的关键特征的位置，比如眼睛，嘴巴，鼻子的位置，而这些关键点又被称为Landmark
第二步中，可能需要对图像数据本身执行匿名化，一个例子是从脑CT/MRI图像我们可以重建人脸，所以这通常需要进一步的匿名化步骤。...生成的图像具有完全合成的形态：合成图像中的解剖形状和尺寸与“固定”图像和“变化后”图像都是非线性差异的，因此胸部的生物标志物（如果有的话，例如椎骨形状或脊柱弯曲）也会发生非线性变化和合成。...拓扑差异导致错误注册，这表现为合成图像中的涂抹或压缩伪影。 插值伪影：由于合成体中的体素强度是通过插值计算出来的，因此图像与原始数据相比具有稍微模糊的外观。...https://gist.github.com/faustomilletari/1c1d9d671641e36e63199d26bb232d58 答案：没有一个是真实的图像，所有四个图像都是合成的，并且所有四个图像都是从同一个源对象合成的...下图解释了源和目标图像以及合成图像的另一个更详细的示例（两者之间正好50%的变形）。 ?
背景 这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。...目前用于磁共振到CT合成的深度学习方法依赖于同一患者的MR和CT训练图像的两两对齐。然而，成对图像的非对准问题会导致合成CT图像的误差。...，从而影响了合成图像的质量。...本文的贡献 这篇文章提出了一种基于条件GAN的多对比MRI图像合成的方法，实现MRI中T1,T2的相互转化合成，用对抗损失函数来保持图像的中高频细节。...医学图像合成是解决这一问题的有效方法，可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。...近年来，随着深度学习技术在图像处理领域的成功应用，对图像进行编辑变得越来越容易。采用深度学习技术可以方便的对图像进行去噪，合成，抠图，修改等操作，甚至可以根据需要直接生成图像。...采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的视频在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。...三、JPEG图像篡改检测 对图像进行合成或者篡改可以针对图像中所有的像素来进行，也可以针对图像中的部分像素来进行。由于JPEG图像的压缩存储过程是以 ?...五、总结 通过以上分析和实验可以看出，采用对JPEG图像进行再压缩并观察K-Q ? 曲线波动性的方法可以有效的检测经过合成或者篡改的JPEG图像。
学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...#import sys #python内置库 import cv2 #计算机视觉领域 import face_recognition #人脸识别库，如果读取图片的话，会是图像矩阵 #就是每个图片的rgb...face_location = face_locations[i] top,right,bottom,left = face_location #画框 图像...FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(255,0,0,2)) face_image_rgb = cv2.cvtColor(face_image,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 展示图像...当然对于视频动态图像也是可以的，我们python中也有调用摄像头的模块，以及也有可以将手机的摄像头将摄像头转换地址的，我们可以在代码中加入进来，调用摄像头并控制拍照片，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别
02 从迁移学习到图像合成 后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...图像合成的问题定义非常简洁，但是涉及到的子问题却包罗万象，这也是图像合成问题的迷人之处。 ?...而图像合成旨在解决合成图中前景和背景之间的不一致性。图像合成可以拆分成若干子问题，分别解决不同方面的不一致性。1....之前的相关工作致力于解决其中一个或者多个子问题，但是非常零散，不成系统，并且没有统一的数据集，不利于图像合成领域的发展。 ? 我之所以对图像合成这个领域感兴趣主要有以下几点原因：1....03 图像合成子问题 图像和谐化 图像和谐化旨在对合成图的前景进行颜色光照的调节，使其和背景和谐。
来源：雅X共赏 http://refined-x.com/2017/09/06/纯前端实现人脸识别-提取-合成/ 最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成...，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取...现有的前端人脸识别库不算多，这里我们选择的是效果相对好点的trackingjs，这个类库功能非常强大，库如其名，它可以完成各种追踪类的图像处理任务，人脸识别只是其众多功能之一，而且通过选配插件，还可以精确识别眼睛...前端图像处理 经过上一步的识别+提取我们已经得到了面部图像，要实现合成军装照效果我们还需要对面部图像进行处理，使色调与模板一致，将来才能毫无违和感的融合在一起，具体到军装照这个例子我们需要将面部重新着色...然后就要说一下我们这个图像处理和人家天天P图的差距了，虽然我们得到了理想的色调，但要想把随便一张人脸与特定模板做合成，有两件事必不可少。
OCR文本图像合成工具 问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...requirements.txt # 如果想使用手写体 pip3 install -r requirements.txt 文件目录 images/ 文件夹内存放背景图，可以多添加一些图片用于丰富生成的合成图片...文件放入文件夹内； string_generator.py 定义了图片上的文本如何选取，可以自行定义 data_generator.py 是按照给定参数生成图片，最好在里面加上 try / except，大规模合成数据万一有一个...b 3 -w 20 -f 64 -t 32 生成10000张图片，生成语言是使用中文，背景图样式是3，每个生成文本长度为20， 图片像素值高度为64，使用32线程去生成 参考 ---- OCR-文本图像合成工具...OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText 文字识别（四）–大批量生成文字训练集
因此，近年来，研究人员极大地激发了从放射治疗计划中同一受试者对应的MR图像中估算CT图像的兴趣。医学图像合成可以在不需要实际扫描的情况下估计所需的成像模态。...主要贡献如下： 1.第一次将GAN应用到图像合成问题中，生成器有监督地学习不同模态地转换，判别网络作为loss项生成更真实的图像； 2.引入auto-context model进行迭代细化地学习，将上一次生成器得到的结果与原图像中的...Dinggang Shen 第二篇文章是对第一篇MICCAI2017年论文的扩展，方法上比较相似，对实验部分进行了更多的补充和解释，扩展后论文的主要贡献有： 1.在生成器中引入残差连接，证明其在3T到7T图像合成任务中的作用及其对网络收敛性的作用...到CT(2个数据集)及3T到7T(1个数据集)这两个任务上验证了该模型的作用 本文的网络结构就是普通的GAN，由生成器和判别器组成，不同的是，这里的生成器是有监督的学习过程，判别器的作用就是判断生成的图像是否为真实的目标图像还是合成的图像...实验部分: MRI到CT图像合成的数据集有2个，分别为脑部（16 subjects）和骨盆（22 subjects）dataset，数据使用均值、方差标准化，评价指标采用PSNR和MAE，部分实验结果如下
Overview人脸验证系统(FVS)可以核验一个人的身份，已经广泛应用于现实生活中。其使用了人脸嵌入技术，这种技术可以通过深度神经网络检测出同一个人的相似照片。...项目团队发明了一种新的机器学习技术，这项技术用于进一步学习核验 Overview 人脸验证系统(FVS)可以核验一个人的身份，已经广泛应用于现实生活中。...除此之外，用该技术复原的图像也和目标对象的人脸相似。...该得分与嵌入空间的距离有直接关系，而系统就会通过该分数泄露一小部分用户的面部信息。一旦收集到足够的信息，这种相似性可以帮助攻击者复原人脸图像。 从泄漏中嵌入回收。...为了获得更多的信息，通过不同的尝试收集多个分数，这可以通过展示不同的人脸图像来完成。 攻击者用测试人脸及其分数重建受害者的嵌入。 通过模型复原受害者面部图像。
由上面我们可以得到图片1中关键点的和图片2中关键点的集合，以及合成图片的关键点的集合。 我们也由delaunay算法得到了确定的三角形。...接下来我们选取图片1中的三角形和合成图中的三角形进行仿射变换，也就是将图片1中的三角形对应的映射到合成图片当中去，关于仿射变换，我们可以使用opencv中的getAffineTransform函数进行。...一共有4个按钮，分布是打开图片1，打开图片2，人脸融合和退出软件。 ? 中间有3张图片，前2张都是原始图片，最后一个合成图片，尤其是合成图片那里是关键中关键： ?...后台的算法会把两种图片利用cv2和dlib进行处理合成，然后生成一个新的合成图片 最后我们用PIL库把图片读出来，然后显示在界面上即可。...这篇文章主要用了很多计算机视觉方面的库opencv,这个库很博大精深，几乎玩图像的无人不知无人不晓，有兴趣的同学可以研究一下！
另外YUV的一个好处是彩色电视信号对黑白电视的兼容，因为当两个色差分量值为0的时候（代表没有色差）输出的图像是黑白的。...YUV的主要目的是在保证图像显示质量的前提下尽量缩小图像的体积，而且通过把亮度分量从RGB颜色分量中分离出来也能够使黑白显示设备能够兼容彩色信号。...Face detection in color images 文章里系统的讲解了人脸检测的相关算法。...i, j, 2));%Cb成分 指蓝色色度 CrY = double(Image_YCbCr(i, j, 3));%Cr成分 红色色度 %double去掉显示的就是灰度图像...');="" subplot(122);="" imshow(image_ycbcr);title('处理后图像');="" pre="">
前言 《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》文章中已经介绍了人脸特征点的检测，本篇文章是在原代码的基础上实现人脸的提取。 ? 实现效果 ?...从上图上可以看到，左边蓝色方框里面是截取的人脸图像，然后在人脸图像的基础上针对特征点选定区域，最后生成右边圆框中的人脸图像。...# 实现方式 1 使用DNN检测到人脸并截取人脸部分区域 2 在截取的人脸区域中检测人脸68个特征点 3 针对68个特征点实现凸包检测形成图像掩膜 4 根据掩膜提取图像的人脸信息 关于人脸68个特征点...上图中介绍了人脸特征点的几个关键位置： 位置 点的范围 左侧下巴轮廓 0-7 下巴 8 右侧下巴轮廓 9-16 左侧眉毛 17-21 右侧眉毛 22-26 鼻梁区域 27-30 鼻底区域 31-35...结语 源码下一篇会再提交上去，现在的源码在处理人脸的Delaunay三角形的 提取，正好遇到了问题。等下篇的时候一起说一下。 完
深度学习的最新进展已经令人兴奋，在自然图像中填充大量的空洞，具有语义上的合理性和上下文感知的细节，影响基础图像处理任务，例如目标消除。...即使对于稍大的图像，修复区域也会显得模糊和不好的边界容易可见。...于是乎，有提出了一种基于图像内容和纹理约束的联合优化的多尺度神经块合成方法，其不仅保留了语义结构，而且产生高频细节，其主要通过深度分类网络匹配和改编具有最相似的中层语义特征相关性的块。...令输入图像为X0，预测的输出图像为X。Hole区域为R，则R（Φ）表示在特征层Φ对应的Hole区域。...（a）：输入图像；（b）：没有使用内容的约束；（c）：本方法。 ---- ? ? 第一行是输入图像，第二行是基于块匹配方法，第三行是本方法。 ---- ?
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