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以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
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OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。 一：残差网络(Resnet) 最初的CNN网络LeNet与AlexNet卷积层都比较少，VGG通过小的卷积核实现了网络深度的增加取得了显著效果，但是当层数过度增加的时候就发现训练错误与测试错误都在增加，图示如下：
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，
前几天，就有一位熟练Python的技术人，用Python编程了一个抖音小姐姐挖掘器，把抖音上翻漂亮小姐姐全都找了出来！
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
昨天，家乐福全球首家主打餐饮、生鲜、进口商品、自有品牌的新业态在上海落地。 同时，这也是也是腾讯智慧零售工具最齐全的微信支付智慧零售旗舰店门店：小程序、微信支付、腾讯优图、社交广告、腾讯视频IP、腾讯云等智慧零售工具都集聚在同一家门店里。 腾讯视频IP瞄准年轻人引流带货 对于传统零售行业面临的到店客群老龄化问题，如何吸引当下年轻人到店消费成了数字转型的关键。而腾讯智慧零售首次将“腾讯视频IP整合营销能力”赋予大型商超业态，用自带粉丝和流量的超级IP，吸引年轻人到店。 针对年轻的二次元受众，家乐福微信
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然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
上腾讯街景，看SIGGRAPH Asia 2014实景盛况 12月3日~6日， SIGGRAPH Asia2014亚洲电脑图像和互动技术展览及会议在深圳会会展中心举行，这次会议首次引入了腾讯街景，用户可以在腾讯地图或大会主页上参观高清全景，漫游大会展区。 用户还可以用手机通过腾讯街景官网、微信公众号、微信扫街景、腾讯地图客户端等方式随时随地查看、分享、评论街景。至今，腾讯街景已上线152座城市，覆盖1500家旅游景区、1600家酒店、500家地产、700家高校。 全景体验请点击页面底部的【阅
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
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。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
随着景区游客的持续增加，景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此，景区引入了人脸检测技术，以了解游客人数，实现景区的限流管理。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性（譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
李根 假装发自 Amoy 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 📷 你是不是也想要一张插画风格的头像？又要像你，又要插画风格、彩绘色系？ OK，美图AI绘画机器人Andy上线了。 之前美图专门给Angelababy打造的“插画风格”AI绘画师，现在已升级迭代到最新版本美图秀秀App中。 只要上传一张自拍照，“Andy”就能画出不同风格的插画像，风格达10多种。 📷 其实更早之前，美图还推出过“手绘自拍”的功能，不过相比“Andy”还是弱爆了。 二者区别在于，手绘自拍
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间，在任何一种情况下，您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能，它们模仿人类行为的能力似乎也在增加，而人脸检测就是人工智能的进步之一。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的：
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。
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。然后，系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免，有不当的地方还请各位读者多多包涵，并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快！ 这是
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检
5月20日，根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技（ReadSense）在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
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