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ECCV18|对齐与跟踪如何克服遮挡、姿变化带来的特征点跳变?

对齐与特征点跟踪的过程中,遮挡和大的姿变化是无可避免的,在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变,影响用户体验。? 作者认为,出现特征点距离真实位置偏移过大,是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒,于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置,结合3D姿估计与重投影确定特征点初始位置,然后使用经典的回归树集成 2.计算3D模型,通过POSIT计算3D姿,并将3D特征点使用计算得到的姿矩阵重投影到图像中,作为下一步的特征点提精的初始位置; ? 比较有的是,该文结合深度学习方法与传统方法,将深度学习方法得到的结果用于传统方法的特征点初始化,作者认为深度学习方法得到的特征点位置更加鲁棒(不会出现错的太离谱的幺蛾子),但传统ERT方法得到的特征点位置比较精确 不知各位读者看到后有启发?作者称代码将开源,工程主页:https:bobetocalo.github.iopublicationeccv18

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【深度】申省梅颜水成团队获国际非受限识别竞赛IJB-A冠军,主要负责熊霖技术分享

从三处寻找突破口,提出冠军模型“深度迁移特征融合联合学习框架”新智元:这次获胜的具体算法模型是?相较于其他参赛解决方案的优势在哪里? 无约束识别难点与挑战:同一对象面部姿变化剧烈新智元:针对无约束识别,当前主流的方法是(有哪些)?这些方法存在哪些问题或局限?存在这些局限的原因是检测从某种义上将更重要,这解决的是验证与识别的入口问题,检测同样会遇到不同面部姿、不同光照、不同分辨率、不同大小甚至部分被遮挡的挑战,这都是需要特定的技术比如多尺度感受野、注力机制和通用目标检测的方法来协同来解决 甚至是否可以借助身体的信息帮助我们做面部检测,这都是很有的研究方向。我们松下研究院在检测方向也有长期的技术积累,这次参赛所用的检测算法部分就来自于自己的研究成果。 解决识别,对于性能和精度的追求将永不停歇新智元:最后问一个比较大的问题:距离解决识别,我们还有多久?识别子任务中,哪些可以算已经解决,接下来最有可能被解救的是?为此需要做

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    一张图生成定制版二次元头像,还能“模仿”你的表情

    ,这两个工具一个可以帮助广大动漫迷们快速、轻松的生成带有不同姿的动漫物形象,另一个可以帮助大家把真表情移植到动漫物上,以后你也可以定制你的“动漫Twins姐妹 兄弟”了。 作者不仅是一个资深 Vtubers 迷,对深度学习技术也很关注,也是在这两个兴趣共同激发下,促使了这两个工具:一个是基于单图就能生成动动漫物形象;第二个工具基于第一个工具,输入的单图改造,通过摄像头获取实时图像的姿特征赋予给动漫物形象中 通过改变输入,用摄像头获取的姿表情特征,输入后让动漫物 Get 到表情同款:有了第二个工作,作者也尝试把输入换成一段视频,当然方法同样奏效。?这,卡哇伊的工作是怎做到的? 即整个工作只需要输入一张动漫和一个姿(如一种表情),系统就可以在另一张背景中输出给定姿的动漫。? (输入与输出)(2)实现的主要两个环节如何生成效果? 是光流法?光流是对物理世界中物体上各点实际运动速度的估计,解决这一光流估计问题的计算方法称为光流法。

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    CVPR 2018 | 新研究提出深度残差等价映射:由正加强侧识别效果

    选自arXiv作者:Kaidi Cao等机器之心编译参与:李诗萌、白妤昕、源由于类别样本不均衡,检测只在正识别上有优秀的表现,它们很难识别侧样本。 尽管该模型很强大,但它还是会误匹配不同的正和侧从而得到一些假正类结果。此外,该模型还会错配相同个体的正和侧,从而导致假负类结果。为识别技术在侧上表现欠佳? 图 2 表明同一主体不同姿势的面部的深度表示。输入任姿势的图像,我们可以将其特征通过添加的残差映射函数映射到正的特征空间上。 0.63→0.53 的是使用 DREAM 后,偏转角度的余弦相似度从 0.63 降到了 0.53。 主要原因之一在于训练数据中正面数据和侧面数据分布不均匀——正数据比侧数据要多得多。此外,由于存在姿的大范围变化,几何学义上的不可变也是模型学习深度特征表示的难点之一。

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    【元宇宙7AI跳绳】这个APP轻应用是如何实现的?有哪些应用场景?

    PS:近期有看到客户诉求AI跳绳识别需求,要求识别姿方式,识别跳绳姿势,做相关排榜做应用,小编广罗网络资料,终于找到了客户诉求的场景和应用实现App,不得不承认,某些方面友商确实做的很有创,价值场景延伸 有上升空间,谢谢#一、是AI跳绳轻应用? “AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。 1)体关键节点技术识别:基于大规模姿动作数据识别训练,配合摄像头及视觉分析技术.依据身体18个关键点实时进行身体位估计和渲染,;实现多线程的多关键点实时检测,自动捕捉姿。 -编程语言-CSDN问答9)Python实时姿势识别:Python实时姿势识别 - 知乎 (zhihu.com)10)细极恐! .html12)CV21 曹哲 实时多姿识别 - YouTube

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    『算法理论学』姿估计算法介绍

    0.概述姿估计算法,主要用以估计输入块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系,即选择相机作为坐标原点。 姿估计可用于许多业务场景,比如在识别系统的中,姿估计可以辅助进行输入样本的筛选(一般要相对正才进行召回和识别);在一些需要朝向作为重要业务依据的场景中,姿算法也是不可或缺的,比如疲劳驾驶产品中驾驶员的左顾右盼检测 姿估计的算法,其大致可分为两类:一类是通过2D标定信息来估计3D姿信息的算法,如先计算的关键点,然后选取一个参考系(平均正的关键点),计算关键点和参考系的变换矩阵,然后通过迭代优化的算法来估计姿 当然此类的处理方式比较简单粗暴实用,到若回归到论文写作本身来看,是没贡献的。我们下面来看看这篇论文,是怎优雅的处理以上问题的。 最后的网络形可参考下图,?网络结构及训练细节这里需要注的是,上图中的H代表的是分类层中的CrossEntropy Loss。

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    谷歌小姐姐开源姿势动画师项目,组合现有TF模型,只需一张SVG图片便可配置

    △身体动作姿识别有没有很神奇的感觉。作者在GitHub上发布短短一个多月,已经4.8k星。?并且上手简易,所以大神是怎实现的?技术原理姿势动画师项目,作者主要使用TensorFlow.js制作。 作者主要使用两个模型,由PoseNet和FaceMesh组合而来,前者负责姿识别,后者负责3D建模。 1、 FaceMesh面部建模FaceMesh可以识别486个标记点,从而拟合出的几何形状,用于识别实时姿。 2、PoseNet识别身体姿势PoseNet可以用来估计一个身体姿,也可以用来估计多个身体姿。这味着算法可以检测到一个图像视频中的一个,另外一个版本可以检测到多个的身体姿。 简介为程序员和艺术家,也是很有了。工程师、艺术家,有创造力的技术工程师,多重身份当得起。因为她的代码,证明了工程师的资格。下面?是她的艺术作品。?文理交融,游刃有余,献上膝盖。

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    SFFAI分享 | 曹杰:Rotating is Believing

    关注文章公众号 回复曹杰获取PDF资料导读----自动化所智能感知与计算研究中心在生成对抗网络(GAN)基础上提出高保真度的姿不变模型来克服识别任务中最为经典的姿不一致问题。 研究方向为基于对抗式生成网络的识别、生成?Introduction----在识别领域,如何解决个体因姿变化而产生的差异是一个经典的难题。 在如今的大数据时代下,通过深度学习可以从百万级以至于更多的数据中来学习到鲁棒性很强的识别网络,但是对于个体的极端姿仍然存在识别困难的问题。 利用GAN强大的图像生成能力,可以对输入的侧图像进行转正,这样一来,转正的图片就可以用预训练好的识别网络做识别,而且该识别网络无需专门对姿作出优化。 随后又提出CAPG-GAN ,用二维的姿信息对网络进行指导,并且借助表达学习,可以生成任姿

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    NNIE之PFPLD训练与量化

    训练PFLD 是一个精度高、速度快、模型小三位一体的关键点检测算法。 在训练时预测姿,从而修改loss函数,使更加关注那些稀有的,还有姿角度过大的样本,从而提高预测的精度。同等规模的网络,只要精度上去,必然是可以想到很多办法来降低计算量的。? 接下来将介绍一些笔者对其微改的地方:在github上的代码分为了两个分支,下面单独做一下讲解二、V1.1.1分支用PRNet(https:github.comYadiraFPRNet)标注图像的姿数据 所以当姿估计算法性能接近于它,证明训练的姿已经非常不错了。如果想要得到更好的表现,用更加特殊的方法采集姿数据进行炼丹也是行得通的(吐槽:大部分开源姿数据标注规范并不统一)。 另外,笔者自己训练模型的时候是不会考虑减均值这种操作的,只会做data_scale处理,为做,因为放弃考真得很香。记性不好,不想遇到问题的时候去查,也不太相信减均值能带来明显收益!?

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    专集4 | 遮挡、光照等因素的关键点检测

    Head Poses 显着的头部姿(例如轮廓面)是关键点检测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。 不同的头部姿势会造成显着的面部外观和形状变化。传统的形状模型,如AAM和ASM中使用的基于PCA的形状模型,由于其本质上是线性的,而大部分的姿变化是非线性的,因此不能再对形状变化进行建模。 第二,大部分的头部姿势可能导致自我遮挡,由于关键点的缺失,一些关键点检测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标签来训练。?怎解决? 第一种方法是利用现有的头部姿估计方法对头部姿进行估计。例如,在早期的工作中,在训练中建立了多姿相关的AAM模型,并在测试过程中从多视角检测器中选择该模型。 其中,为每个离散的头部姿建立了多个模型,并输出测试过程中的最佳匹配值作为最终结果。 如果模型没有正确选择,那选择最佳头部姿相关模型的算法就会失败。

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    AI视觉在教育场景中的创新应用

    2 我们为在做教育当然很多会说,家长愿为孩子花钱,做教育更容易挣到钱。但更重要的是因为疫情的爆发,使得在线教育得到了前所未有的发展机遇。 3 未来的考AI视觉能为在线做?我们针对以上问题提出了对应的解决方案,分别是:代替督学方案、量化监测方案、智能互动方案、智能教辅工具。 3.1.3 学生姿实时监测系统这个姿监测系统分为两个方面:姿姿姿在上面提到过,我们是基于体骨骼关键点配合深度图像,从而精准地判断出各类姿。 可以看到我们加入了3D的检测信息,可以更精准地估计出姿和视线方向。 特效还有一些增加趣味性的特效,一些可爱的动效可以抓住低领学生的注力和兴趣点。3.4 智能工具(超清拍题,智能补光,考勤)超清拍题与智能补光是我们首发的技术。

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    http状码200,300,404等是

    在学习网页设计的时候都应该知道状码,但我们常见的状码都是200,404,下面介绍其他的状值 1开头的http状码表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状代码。 2开头的http状码表示请求成功 200     成功处理了请求,一般情况下都是返回此状码; 201     请求成功并且服务器创建了新的资源。  4开头的http状码表示请求出错 400    服务器不理解请求的语法。 401   请求要求身份验证。 对于需要登录的网页,服务器可能返回此响应。 403   服务器拒绝请求。  416   如果页面无法提供请求的范围,则服务器会返回此状代码。 417   服务器未满足”期望”请求标头字段的要求。 5开头状码并不常见,但是我们应该知道 500   (服务器内部错误)  服务器遇到错误,无法完成请求。 501   (尚未实施) 服务器不具备完成请求的功能。

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    发现一个问题,{ctx}与{pageContext.request.contextPath},由于是新手,没经验,但知道{pageContext.request.contextPath},是获取当前根目录 ,而{ctx}通过观察可以知道也是这一个,但是不明白为写,通过问过一个有经验的同事之后才知道,这两个为一个,都是获取当前根目录,不同的是{ctx}为{pageContext.request.contextPath }的简写版,经查证之后果真如此,发现在项目的一个文件内有这样一段话的配置,,新手朋友在此值得注的是,在使用这个方便在后文中其他脚本文件的引入,比如css等:

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    【杂谈】有三AI知识星球最近都GAN了哪些内容?

    ACM, 2018: 627-635.3 GAN与姿编辑姿识别等算法的影响非常大,将GAN用于姿仿真,比如正化,将非常有助于识别等模型的性能提升。 FFGAN是一个姿编辑GAN,可以实现任姿到正的生成。 作者编辑 言有三从上图结构可以看出,3DMM系数提供了全局的姿信息以及低频的细节,而输入的大姿图像则提供了高频细节,两者结合一起输入生成器Generator,并且使用识别模型来进行身份ID信息的保持 FFGAN使用了3DMM模型的系数作为条件控制,首次使用了完全正姿的仿真,这也是后续很多姿编辑GAN的基本想。参考文献 Yin X, Yu X, Sohn K, et al. 作者编辑 言有三从上图结构可以看出,它首先对输入图像进行正对齐,然后使用风格迁移算法将要换的图进行面部纹理迁移得到结果图,接着进行反对齐,即恢复的初始姿,最后基于掩膜与原始图像采用seamless

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    董明珠躺枪「行闯红灯曝光台」,CV专家来支招

    对于这种行闯红灯,难点确实在于非配合情况下的活体检测,澎科技首席研究员 Robert Lorenz 说:「这个案例在红灯状下只要能捕捉到就判断为闯红灯,缺少了及动作的判断。 解决方案 这些都还是比较明显和大方向上的难题,那,针对这些难题,又有样的解决方案呢?我们能不能不只检测,转而检测的整个身体及动作来判断是不是闯红灯? 周翔表示,「不考虑语义信息,目前没有称得上特别好的解决方案,因为现在用的活体检测算法和硬件主要针对近距离场景,比如 3D 结构光、红外双目、动作、唇语、静默等等,不过可以通过限定抓取尺寸大小范围来一定程度上缓解该问题 基于体的骨骼关键点和关键物体分析,还原姿,理解类的动作。 澎科技拥有的行为检测技术还可以进行异常行为检测(利用高精度的体关键点,您可以检测出视频中或图片中体的异常动作),比如针对闯红灯这个情境下,就可以针对行外摔倒、行动缓慢,坐轮椅残疾进行检测,

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    演讲能力进阶

    所以演讲的逻辑要简单清晰,用一句话就能说清,别听完你的讲话之后能朝这个方向去转变,要获得某种启发,要可以做出某个决定,要就直接采取某种行动。总之就是清晰地告诉观众你要他干。 发现要点:也就是大纲中的一二三论证的过程,只所以叫发现要点,是因为你陈述观点的一个重要目的是给启发,引发别考,让别自己去发现要点。 姿势就是你的肢体动作,台上任何的小动作都会被放大,所以平时你要多对着镜子练,把多余的动作全都去掉。越是高手多余的动作就越少。表情是另外一个重要因素,我们每个上都有43块肌肉,平时最多就用3块。 简单说你是一个样的状,你有样的情绪,观众都能感受到,这是一个镜像反应,观众会从你的身上投射出自己的情绪。要想改变情绪、进入状就要向演员学习。 如果要进入一个悲伤的状办?他们会把腰猫起来,肩膀缩起来,投也耷拉下来,顺便想一点悲惨的事情,这样的姿势如果保持上几分钟,悲伤的情绪就真的来了,这就是身体控制大脑的方法。

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    卷及网络的弱点,有想用胶囊网络给解决掉

    要平移同变性呢?一般我们给一个模型输入一张的图片的时候,五官都是在正常的位置的,眼睛在眼睛的位置上,鼻子在鼻子的位置上。 但是我们如果把眼睛放在额头上,耳朵放在下巴那,一般的卷积神经网络还是会认为这是一张,因为它有平移不变性,也就是它只认为一张有鼻子有眼睛有嘴巴等特征的,就是。 让我们来看一下这样一张奇怪的是怎样的。?如果胶囊网络像我们所说的那样有平移同变性,那它就能够识别到的某一部分与另一部分的相对位置不正确,并且把这一部分正确的标注出来:? 这样就会在一个较低的维度(2D)输出物体部分的姿,这就是我们在屏幕上所看到的画面了。?那我们不能反过来做呢?让低维空间的像素图片去乘以变换矩阵的逆,来得到整个物体的姿。? 而这些权重矩阵是视角不变的,也就是说,不管部分的姿变化,我们都使用同样的权重矩阵可以得到整体的姿。 这让我们在权重矩阵中完全独立于物体的观测角度。

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    强大的姿势感知模型用于姿势不变的识别

    重 点接下来说说具体的创新:① 识别的姿感知模型:提出了一种识别方法,该方法明确考虑并处理姿变化,包括极端、近侧面视图中的。 新方法训练了多个特定姿的模型,并在匹配不同姿时有效地利用了这些模型。大多数以前的方法只依赖于单一的正面姿模型(如:D. Wang, C. Otto, and A. K. 我们也说明了为这些方法不能应用于更广泛的姿变化。与这些方法相反,新方法是通过学习体位感知模型(PAMS)来处理姿势的变化。 ② 多个理想坐标的out-of-plane face对准:将正面化扩展到多姿,以减轻在极端姿下正面化时产生的严重伪影(之前的第二个图也展示了这一点)。 现在开发了一条完整的识别流水线,实现了对姿敏感的识别。③ 协同训练:提出了一种有效训练深度卷积神经网络(CNN)姿感知模型的方法。

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    对抗识别的一个新方法:隐藏身份、随机换

    (arxiv.orgabs1909.04538),从新的、更有挑战的角度欺骗识别系统:在不改变原来的数据分布的前提下把匿名化,更通俗地说就是模型的输出还是一张逼真的姿和背景也和原图相同, 这个数据集的独特之处在于它的多样性,它涵盖了许多不同的面部姿、部分遮挡、复杂背景、以及不同的。?Flickr Diverse Faces 数据集中一些样本相关研究比较? 也有图像补全的研究员尝试过补全的效果,他们在高清晰度、数据丰富、姿单一的 Celeb-A 数据集上进行尝试,结果模型并不能生成逼真的、身份不同且随机的。 毋庸置疑,这种方法生成的比 DeepPrivacy 更逼真,而且也同样可以生成随机的新身份,不过就没办法控制同样的姿和背景了。 (另外网友们还吐槽了为要起 DeepPrivacy 这一个烂大街的名字)论文地址: https:arxiv.orgabs1909.04538开源项目地址: https:github.comhukkelasDeepPrivacyAI

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    汇总|3D重建算法

    paperid=4dcdab9e3941e82563f82009a2ef3125&site=xueshu_se主要想:提出了一种从任姿和表情的二维图像中同时解决对齐和三维重建两个问题的方法 这两组回归函数交替应用于输入二维图像上的标志点定位,同时重建其姿表达式规范化(PEN)三维形状。主要结构:??实验结果:??? 然而,大多数算法都是为中小型(45°以下)的设计的,缺乏在大型姿下对齐的能力高达90度。 3、 为了实现三维分析的训练,构造了一个包含两对二维图像和三维模型的数据库。进一步提出了一种轮廓算法来合成60k+的大姿训练样本。 合成的样本能够很好地模拟在大姿下的外观,提高了先前提出的对齐算法的性能。模型结构:???实验结果:??

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