您刚才提到，图像的像素级语义理解可以应用在人脸解析上，比如智能美妆、妆容迁移、人脸年龄迁移，这个是如何做到的？ 我们定义一下这里所说的人脸解析问题。 针对人脸年龄变换，仍然是先通过人脸解析提取人脸的主要部分，然后使用图片以及对应的年龄信息训练一个生成对抗网络（GAN）。 您刚才还提到在人脸的语义理解上还可以做到“人脸年龄变换”，这个具体是如何做的？ 是的，我们可以实时生成10年后、20年后，或者小时候的样子，这个技术不仅可以用于娱乐，还可以做一些人的身份比对。 在“返老还童”的时候，人脸相应的会变小，而且不同年龄阶段五官的形状、相对位置也会发生改变，难度是不是会更大？这个你们是如何处理的？ 我们想让计算机最终通过生成对抗网络学习出来一套规律。 有的，我们的图像的像素级语义理解还可以应用在电商上，比如，用户在网上选择化妆品的时候，可以化在脸上尝试，这样会提高电商用户的体验感和购买力。
现在我已经把这些案例全部录制为视频课程，具体的思维导图如下： 课程内容涵盖了图象分类、对象检测、实例分割、语义分割等视觉经典任务，从我的《轻松学Pytorch系列》文章中选择九个经典案例，实现从数据处理到模型结构设计 学完可以换工作，可以做到： 全网最高性价比的Pytorch框架CV开发课程，错过了不是时间，而是给自己改变的机会！感兴趣，现在扫码查看课程目录！ 实战人脸landmark检测 - Landmark数据集标注与类定义 - 人脸landmark模型设计与训练 - 人脸landmark模型导出与部署演示 18. 实战多任务网络实现年龄与性别预测 - 年龄与性别预测数据集与数据类 - 年龄与性别预测模型设计与训练 - 模型部署与实时预测年龄性别 19. 课程总结与各种私有数据集下载 购买CV路线图，七门课程合集更优惠 原价：963 优惠价：729： 路线图详细链接点击这里： 推荐路线图 | 过来人告诉你如何系统化学习CV全栈技术！
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
人工智能音箱产品，例如亚马逊Echo、小度在家、都是声音识别的应用。智能音箱相当于一个深度学习的智能管家，提醒你什么时间应该购买什么样的产品。 图像识别方面，人脸识别与顾客会员体系挂钩。 顾客到店里，超市会提供更好的服务；结账时的自助扫码购，会更加节省时间，让购物更加便捷。 数字化的人工智能算法，对进销存、订货、选品、商业选址都是很有帮助。 智能冷柜则是运用这些最新技术的新产品，例如Walgreens推出了“智能冷柜”，其实是装备了摄像头的冰箱，能够扫描购物者的脸来推测他们的年龄和性别。 ? 地理信息对零售店而言十分关键。 零售商家想知道，人们在买些什么，将购物者按照性别、年龄、收入水平等特征进行分类，从而针对细分市场进行产品定位。所以这时候大数据和AI算法就派上了用场。 有些智能冷柜镜头系统没有使用人脸识别技术，购物者被扫描时不会被识别身份，系统只是对购物者的脸部进行分析来推测他们的年龄和性别。
在这之前的人脸年龄转换还只能实现局部人脸的转换，这篇文章首次实现了全脸的年龄转换，包括发际线的转换，极大推动了年龄生成的研究。 如图1所示，第一列是输入的30岁以下的人脸图片，右侧三列依次是转换后的31-40,41-50以及50+的人脸图片，可以看出随着年龄的增长，头发逐渐变白，皱纹出现并逐渐加深，符合人类的认知。 ? 人脸年龄转换效果 ? Figure 2. 网络结构 推荐理由来自：李佩佩 5 ? 推荐理由：Code：https://face-aging.github.io/RL-VAP/ 这篇文章发表于CVPR2019，首次实现视频人脸年龄转换，并提出了新的年龄图像数据库以及年龄视频数据库，目前图像数据库已经公开 此外，文章提出了使用scratch图片来指导人脸姿态选择，可以实现姿态与表情同时变换，且生成了很好的细节。 ? Figure 5. 大图是生成的正脸/侧脸图，小图是输入的图片 ? Figure 6.
如今，人脸识别技术在生活中的应用已经越来越多。2017年12月25日，腾讯社交广告、微信支付与绫致时装集团达成合作，依托于腾讯优图实验室的人脸识别技术等，在全国首次推出人脸智慧时尚店。 另外，基于腾讯优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力，可根据会员的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。这样做不仅减少了传统导购的涉入，节约了时间成本，还让消费者享受“独处”的私人购物空间。 当消费者选定推荐服饰后，即可让导购拿来并试穿，还能直接在线上购买。若选择在线下结账，会员无须拿出手机就可在人脸识别会员收银台直接“刷脸”认证身份，完成无须动手的支付动作。 腾讯优图实验室聚焦计算机视觉领域研究，其中人脸识别技术曾多次在国际权威人脸识别比赛LFW、MegaFace中刷新世界纪录，并持续实现人脸识别技术的不断升级，如跨年龄人脸识别技术、“光线活体”技术等。 除了技术上的创新，优图人脸识别技术也已经在寻亲、安防、金融等场景实现广泛落地，如龙门石窟的“刷脸”入园；手机“刷脸”完成养老金领取资格在线认证；通过“牵挂你”防走失平台、QQ全城助力上寻回走失人口等。
在如何在小程序中实现文件上传下载文章中，我们介绍了小程序的上传基本使用教程，文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。 若企业开发者需要大量的调用，还可以抓住腾讯云一年一度的“新春采购节”大促进行囤量，在3月5日-4月5日期间，AI专场的产品低至3折特惠。 人脸框左上角 y width Float 人脸框宽度 height Float 人脸框高度 gender Int 性别 0(female)~100(male) age Int 年龄 0~100 expression 接下来pitch和yaw为人脸的偏移量，返回的数据为14和0证明这张脸基本在中心位置。之后的数据age为年龄，人脸识别结果为22岁。gender为性别，这里的数值为0根据表格判断为男性。 <text>颜值：{{beauty}}</text> 这段代码中，我们判断其是否带帽子，是否戴眼镜，年龄和颜值是多少。
该算法可学习面部流形，通过在上面“遍历”实现平滑的年龄变化。在CAAE中，首先通过卷积编码将人脸映射到潜在向量，然后通过反卷积的生成器将向量投影到以年龄为条件的人脸流形。 由于不同人的衰老速度不同，本文的人脸衰老方法旨在合成目标年龄在某个给定年龄组中的人脸，而不是合成具有特定年龄的人脸。 面部衰老和年轻化主要有两个问题：1）缺少年龄顺序序列的训练数据；2）如何同时渲染老龄面容和保留个性（身份）。 所提架构中，原始条件GAN会根据年龄条件将人脸图像转换为其他年龄，而双重条件GAN则还可以完成反过来的任务。 ? ? ? 此外，还提出了CycleGAN的变体（并协同预训练的年龄预测模型），当期望的年龄差异较小时，该变体模型表现更好。 上述两方法具有互补性，而它们的融合对于任何期望水平的老化效果都表现良好。
比如我要把我的微信年龄修改成 18 岁。 即便依照之前 Tyr 提供的 fact —— Tyr 的年龄被更新成 18 岁，我们也无法保证它不会被篡改为 81 岁。因而我们需要某种机制来确保任何对 Tyr 年龄的非法更新都会被发现。 在这颗树中，任何对数据的更改，都会导致其 hash 变化，而 hash 的变化又会影响归并之后 hash 的变化，这样一路上去，root hash 必然变化。 黑客爸爸如果把 Tyr 年龄都改成 81 了，自然能够层层修改 merkle tree 中的 hash，伪造一棵新的树，自然也是可以修改我们 妥善存储 的 root hash。 不相信自己的服务器，那么，把 root hash，或者说 Tyr 的脸存银行的保险柜里就好了，这样，想要知道 Tyr 的年龄是否被篡改，我们只要去银行打开保险柜一看不就行了？
今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？ 3.1特征提取模型 3.1.1 人体测量学模型 a) 主要内容： 人体测量学模型利用了人脸的几何形状特征进行年龄分类，主要是描述随着年龄的增长人脸整体轮廓变化的数学规律，它所测量的是人脸的一种结构信息。 主要过程归纳为人脸轮廓检测，人脸特征点定位，多种几何比例测量（如两眼之间的间距、两眼之间的间距等），最后利用几何比例进行年龄段的区分。 b) 适用范围： 主要适合于对未成年人进行年龄分类 c) 局限性： 由于该模型对人体姿态变换比较敏感，因此主要适用于提取正面人脸图像的年龄特征 ? c) 局限性： 1) 随着年龄的增长，人脸纹理的变化更多地体现在局部区域，如额头、眼角、脸颊等，因此采用该模型进行特征提取时，将会丢失掉很多局部纹理信息，可能不利于对老年人进行年龄估计。
现场，腾讯优图实验室为大家带来了基于人脸识别/变换+人脸融合技术融合的「云毕业照」及「一键返回童年」互动体验，展示了腾讯优图实验室联合腾讯云AI打造的AI泛娱乐场景化应用的创新模式，带来生动有趣的体验。 除此以外，云端毕业照还提供学士服、跟校长合影、师生合影、创意合影等生活化场景可供广大用户选择。利用AI技术加持，花样繁多的新颖展示形式，让学生党们拥有一张美好的毕业照。 一键返回童年 依托腾讯优图实验室领先的AI算法，腾讯云AI针对深度学习不同年龄段人群的共同高维特征，生成一张目标年龄人脸图片的技术服务。 基于腾讯优图实验室领先的人脸定位和重建技术，最终生成的童年照与最初上传的人脸图片能最大程度上保证相近，确保年龄变换后的人脸符合目标年龄层的特点，同时又保证初始照片的样貌特征。 戳我体验 作为腾讯顶级的人工智能实验室，腾讯优图一直在AI的路上不断探索和研究，深耕产业互联网的同时，也不断探索如何通过AI技术为生活带来更多美好的体验。
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。 其中采集对象的面部表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着以及戴或不戴眼镜等，不同人脸样本的姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度。 ? 7. 年龄识别数据集IMDB-WIKI https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ 包含524230张从IMDB和Wikipedia爬取的名人数据图片 应用了一个新颖的化回归为分类的年龄算法。本质就是在0-100之间的101类分类后，对于得到的分数和0-100相乘，并将最终结果求和，得到最终识别的年龄。 ? AMiner咨询产品为有偿提供给购买该产品的客户使用，并仅限于该客户内部使用。
我一直都说岁月只在我年轻的脸庞上留下淡淡的痕迹而已。 后来我有机会尝试玉兰油（Olay）新开发出的人工智能护肤工具，这套工具使用深度学习技术来评估脸部肌肤年龄和状况，并且跟实际年龄相互比较。 结果如何? 这么说好了，肌肤顾问跟我都不同意最终测定的结果。 不过情况也没那么糟。在人工智能肌肤顾问告诉我事实后，也提出不少每天使用玉兰油产品，便能自然而然改善肌肤问题的建议。 玉兰油首席科学家 Frauke Neuser 说：「购买护肤品真是让人很头疼，走进店里可以看到一整排的脸部护肤品。」 Neuser 说设计 Olay Skin Advisor 的目的是「将权力交回到女性手上」，简化挑选护肤品的过程。 消费者可以在任何行动装置上使用这套由 GPU 加速运算的顾问软件。 肌肤顾问也会对 65% 的使用者提供令人欣喜的消息，告诉他们肌肤看起来跟实际年龄一样，甚至是更年轻。
从使用上来看，上传照片的速度比较慢，但上传一次就可以进行各种操作，例如变换笑容、发色、发型、年龄、胡子、性别等等。每一个类别都会有一些免费的风格，但也有很多需要付费的风格。 例如在变换胡子的选项中，从完全没胡子到络腮胡子一共 8 种风格，免费使用的只有「潮派胡子」。 如下所示我们拿 Demo 面孔试了各种风格的变化效果： ? 除了上面的这些特征，我们还特意尝试了年龄的变换效果，免费版也支持所有年龄变换的。 ? 为了进行换脸，人工智能算法也需要经过大量标注后人脸图像的训练。所以说，AI「预测」出你未来 30 年的样貌是在数据库中几率最大结果的叠加，似乎靠谱，但并不严谨。 最后，也有人工智能也搞不定的人脸。 有网友对好莱坞著名演员摩根·弗里曼的照片用了 FaceAPP，结果如下： ? 看起来并没有什么区别……或许 FaceApp 设定了变老年龄了吧。
年龄与表情仿真 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。 表情与年龄一样，也会对人脸识别算法构成一定挑战，年龄和表情编辑同时还是一个兼具娱乐性的应用方向，GAN在其中大有可为。 ? ? ? 人脸美颜是一个由来已久的研究课题，传统的方法多是基于滤波算法和几何变换，可以实现磨皮美白以及脸型调整。 随着GAN的流行，更多的个性化操作变得可行，比如人脸的妆造迁移，以BeautyGAN[7]为其中的典型代表。 ? ? 如何进行实战深造 上面简略地介绍了GAN在人脸图像领域中的主要应用，还有一些通用的属性编辑内容没有讲述。上述的每一个方向细细深究都会有非常多的内容，值得想在人脸算法领域有所建树的同学跟进。
作者&编辑 | 言有三 1 GAN与人脸年龄编辑 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。 CAAE(Conditional Adversarial Autoencoder)是一个年龄编辑模型，它可以估计年龄变大时的人脸(Age Progression)，也可以估计年龄较小时的人脸(Age Regression 作者/编辑 言有三 CAAE模型首先假设人脸图像处于一种高维流形(high-dimensional manifold)中，当图像在这个流形中沿着某个特定方向移动时，年龄就会随着发生变化，如下图。 图中点表示的就是各个年龄，而虚线轨迹就是自然的变化方向，不过在高维流形中操作人脸图像是一件非常困难的事情，我们无法直接描绘上述的轨迹。 人脸美颜是一个由来已久的研究课题，传统的方法多是基于滤波算法和几何变换，可以实现磨皮美白以及脸型调整。
在这两家时尚店——“刷脸”就知道你是会员，会员还可以“刷脸”试衣、付款。 秒变智慧步骤如下： 1. 刷脸，绑定绫致会员小程序并开通微信支付，成为人脸识别会员。 2. 支付，会员用户在人脸智慧收银台进行刷脸认证身份，即可微信支付。 会员支付，可以不用带手机了，享受快速便捷“无感”购物体验。 除此之外，通过人脸智慧时尚店的智慧试衣间，会员还可以“刷脸”试装。 另外，基于优图人脸属性分析算法和腾讯社交广告大数据推荐能力，还可根据客户的性别和年龄等进行个性化的产品推荐。 一直钟爱吃吃吃的小编—— 只希望吃牛肉火锅的时候可以“刷脸”多换几颗牛肉丸来吃！ 最后，发一个彩蛋，2017年12月23日至2018年2月18日期间，通过小程序在绫致旗下的Jack & Jones和VERO MODA两家人脸智慧时尚店门店注册成为人脸识别会员的用户，可以获得由会员注册及导购提供的满
如何紧跟社会变迁中各群体的消费特征，正在成为当下品牌商和零售商的重要课题。 首先，我们从不同年龄段静安女性消费者的品类偏好来看看她们究竟有何不同。 下图所反映的是不同年龄段静安女子所偏好的前十品牌，可以明显的看到，20岁静安女子的品牌偏好都较为年轻化，可以想象，她们用着接地气的韩系护肤品配上FOREO洗脸仪精致洗脸，背着香奈儿，混搭上AIR JORDAN 比如从女性线上消费占比较大的护肤、箱包类目来看，我们列出了各个年龄段静安女子购买护肤品、箱包金额最高的前十品牌。 ? 比如口红的价位相对更低，很多人都会把口红作为购买奢侈品的第一个类目，随着年龄的不断增长和消费能力的提升，她们的购买对象开始由口红扩展至包包。
人像变换，基于腾讯优图领先的人脸识别算法，提供人脸年龄变化、人脸性别转换等能力，用户上传照片即可实现男女性别切换、人脸变老/变年轻等效果。适用于社交娱乐、广告营销、互动传播等场景。
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