来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
本文提出了一种不需要人脸检测的人脸对齐方法。该方法分为两个步骤：1）Basic Landmark Prediction Stage，通过人脸特征点检测；2）Whole Landmark Regression Stage，基于人脸特征点位置，使用一个 Pose Splitting Layer 生成人脸的姿态。该方法可以用于任意姿态的人脸对齐，不需要人脸检测，且在实验中取得了不错的效果。
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸属性编辑的核心技术点。
由FERET项目创建，此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
论文：《img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose stimation》
机器之心专栏 作者：网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法，分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来，面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注，其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入，可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中，同时保证在迁移
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章，是CV算法实现方案的指导性综述。 1 概述 1.1 定义 头部姿态估计（Head Pose Estimate，HPE）：利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断人头部的朝向问题；头部姿态估计是一个空间坐标系内识别头部的姿态方向参数,也就是，头部位置参数(x,y,z) 和方向角度参数(Yaw,Pitch
近几年来，随着一些技术的出现（在人脸识别方面取得了一系列进展），甚至超过了人脸验证性能（如：C. Lu and X. Tang, “Surpassing human-level face verification performance on LFW with GaussianFace,” in AAAI, 2015）。
机器之心原创 作者：杜伟 继让老照片动起来、唱歌之后，腾讯微视又解锁了照片的跳舞技能。 80、90 后的小伙伴，应该很熟悉香港歌手陈慧琳的热门歌曲《不如跳舞》吧，歌词中的「聊天不如跳舞，谈恋爱不如跳舞……」风靡了大街小巷，使很多人爱上了跳舞。遗憾的是，对于一些四肢不协调的小伙伴，在人前跳舞无异于一种折磨。但是，不会跳并不意味着看不到自己跳舞的样子。 随着计算机视觉和生成对抗网络的快速发展，人体动作迁移技术的出现使那些没有跳舞天赋的小伙伴也有机会展示自己的舞姿。简单来讲，给定一段别人跳舞的视频和用户的一张照
上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后，很多朋友希望得到源码，这里附上地址：
人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。
AI 科技评论按，日前，美图影像实验室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位，该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动，也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下：
人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。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。姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行输入样本的筛选（一般人脸要相对正脸才进行召回和识别）；在一些需要人脸朝向作为重要业务依据的场景中，人脸姿态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。
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
本论文提出一种检测和估计全身三维人体姿态的方法（身体，手，人脸），该方法的挑战主要在于带标签的3D全身姿态。大多数之前的工作将标注好的数据单独应用于身体，人手，或者人脸当中。在这项工作中，本文提出利用这些数据集来训练各个部分的独立专家模型，即身体、手和脸的模型，并将他们的知识提取到一个单一的深度网络中，用于全身的2D-3D位姿检测。在实际应用中，针对一幅有部分标注或没有标注的训练图像，各部分专家模型分别对其二维和三维关键点子集进行检测，并将估计结果结合起来得到全身伪真实标注姿态。蒸馏损失引导整个身体的预测结果尽量模仿专家模型的输出。
作者：熊霖 赵健 徐炎 采访：闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别，美国国家技术标准局（NIST）主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军，项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访，分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而，实现这一点难度非常大，因为“无约束”需要人脸识
*理论联系实际，记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
原标题：Dense 3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图，然后我们开始展开讲解。
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。
本次推送参考文献《An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods》 人脸对齐方法的发展具有以下5个里程碑的阶段： 1、1995 年Cootes
AI 科技评论按：人脸识别技术已经进入了大规模应用，个人数据的隐私问题也得到越来越多关注，针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
内容一览：本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集，涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。
本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。本文的关键在于，隐式地在潜空间（latent space）中定义了一个12维的姿态编码，用于头部运动控制。
昨天，曾经开源OpenPose的卡内基梅隆大学（CMU）公布了ICCV 2019 论文 Single-Network Whole-Body Pose Estimation，提出一种在单一网络实现全人体姿态估计的算法，相对OpenPose大幅提高了速度。
基于3D模型的换脸算法是一类非常经典的思路，它首先对人脸进行三维重建，然后进行姿态对齐，纹理映射和融合改进，能够取得非常好的换脸效果，以“On Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”为代表。
本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ICCV 2021的论文“SynFace: Face Recognition with Synthetic Data” （基于生成数据的人脸识别）的解读。
【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收的论文中，诺丁汉大学的研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集，以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐的网络。研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题，首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入的大型3D数据集上，距离达到接近饱和性能（saturating performance）还有多远。 ImageNet百万级精准标记数据集开启了图像识别新时代，人们也由此意识到，数据跟算法同样重要。为了构建更好的模型和算法，越来越多
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
高精度，速度快，模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段，对每个样本进行旋转信息进行估计，用于几何规则的关键点定位，然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上，设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态（如大姿态、极端光照和遮挡）的样本权重，来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性，在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中， 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN，以及XM2VTS)和AFLW，设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。
在最近结束的2020年CVPR会议上，有很多优秀的计算机视觉研究。在本文中，我们将重点关注与移动或与边缘计算相关的任务和内容。虽然并非所有这些论文都直接接触到移动相关的应用，但它们对移动端机器学习的影响是巨大的。它们推动了通常在移动设备和边缘设备上执行的ML任务，因此它们的进步对推动行业向前发展至关重要。
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态不变模型来克服人脸识别任务中最为经典的姿态不一致问题。该模型不仅在多个基准数据集的视觉效果和定量指标都优于目前已有的基于生成对抗网络的方法，而且将生成图像的分辨率在原有基础上提升了一倍。该论文已被神经信息处理系统大会(NIPS)收录。
姿势动画师项目，虽然不是TensorFlow.js官方产品，但效果依旧够slay。
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。
前面给大家分别汇总了OpenCV中支持的图像分类与对象检测模型，视觉视觉任务除了分类与检测还有很多其他任务，这里我们就来OpenCV中支持的非分类与检测的视觉模型汇总一下。注意一点，汇总支持的模型都是OpenCV4.4 Github上已经提供的，事实上除了官方的提供的模型，读者还可以自己探索更多非官方模型支持。这里的汇总模型主要来自OpenCV社区官方测试过的。
“这只猪总是用侧脸面对观众，另一面却从来没人见过。奇怪的是，即使从侧颜看去，还是两只眼睛和两个鼻孔。”
PFLD全称A Practical Facial Landmark Detector是一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型。在移动端达到了超实时的性能（模型大小2.1Mb，在Qualcomm ARM 845 处理器上达到140fps），作者分别来自武汉大学，天津大学，腾讯AI Lab，美国天普大学，有较大的实用意义。
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一。当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆，该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材，再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
