人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
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
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： 1. 如何对人脸表观图像（输入）建模 2. 如何对人脸形状（输出）建模 3.如何建立人脸表
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。
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
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。
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV库。 关于代码的编译，作者提供了CMakeLists.txt文件，同时支持Windows，Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV，其中有一段演示视频，可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章：《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
该文内容较老，但对入门者还是有很强的学习意义，可以了解人脸识别的历程与技术发展。 人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1.Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由： Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用。他们发表了一系列文章，这篇是引用率最高的一篇。 2.Fast rotatio
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。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：
本次课程，分为三个部分，第一个部分是人脸识别概述，第二个部分是讲解人工神经网络，第三部分是人脸识别算法概述。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
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。
这是第二次给大家推荐Github项目，上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器：媒体人自保攻略，今天介绍在Github开源的人脸识别项目，目前已经获得2000+的star，以后推荐Github项目会成为一个保留项，自己遇到觉着不错的就跟大家推荐，希望跟大家共同进步。
文：shirly（腾讯云前端开发高级工程师） 直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活，随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验，其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 此类技术在原生应用已经十分成熟，而由于Web的功能和性能瓶颈，使得实现Web端上的AI人脸识别与实时渲染成为了一种挑战。而随着Web技术的不断成熟，AR技术在Web上的实现成为了一种可能。笔者总结了在Web端实现此功能的几个技术要点，跟大家一起探讨一下。 技术实现 抽象整体的实现思路如下，使用AI检测模型检测输
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
人可以轻易理解所看到的视觉信息，但将同样的能力赋予计算机，并让其代替人类来进行类脑思考，是人工智能学术界、产业界争相研究的科学课题。人脸作为最重要的生物特征，蕴含了大量的属性信息，如性别、种族、年龄、表情、颜值等，而如何对这些属性信息进行预测，则是人脸分析领域的研究热点之一。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展 人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI
机器之心投稿 作者：余霆嵩 为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测，本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型，在 CelebA 数据上，进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先，将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入，经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置；然后，依据第一级 MobileNet-V2 的输出，采取一定的裁剪策略，将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入；最后，
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】为了应对多模态假新闻，本文提出检测并定位多模态媒体篡改任务（DGM）。与现有的单模态DeepFake检测任务相比，DGM不仅判断输入图像-文本对的真假，也尝试定位篡改内容（例如图像篡改区域和文本篡改单词）。 由于如Stable Diffusion等视觉生成模型的快速发展，高保真度的人脸图片可以自动化地伪造，制造越来越严重的DeepFake问题。 随着如ChatGPT等大型语言模型的出现，大量假本文也可以容易地生成并恶意地传播虚假信息。 为此，一系列单
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
人工智能顶级学术会议 AAAI 2020 （第 34 届 AAAI）已在美国纽约接近落幕，会议从 2 月 7 日持续到 2 月 12 日。
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术，包括人脸检测，人脸预处理和人脸 表征等方向，详细介绍了最新的算法设计，评估指标，数据集，性能比较等。
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。
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即将迎来了2019世界人工智能大会，相信这个会议又一次推动人工智能的发展，有兴趣的同学可以去参加感受一下人工智能的热度，绝不会低于这个夏天的高温。
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。
【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
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。
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
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：
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉领域的最新研究成果，包括人脸和OCR技术的最新进展、相关竞赛和落地应用。团队在多个国际权威榜单上名列前茅，并首次提出了“级联回归”算法，有效提升了OCR的准确度。此外，团队还介绍了如何将人脸识别技术应用于安全领域，以及OCR技术在医疗领域的应用。
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