展开

关键词

工智能告诉你,的素颜有几分

正文设想一下这样的场景,我们拍摄了一张包含许多的照片,那么我们如何从这些照片中找到颜值高的那位呢?就这样:? 如果你对计算机视觉或机器学习有一定的了解,那么你肯定知道刚刚描述的场景一共包括 和 回归分析 这两问题了。即:首先框选出一张照片中的所有;然后返回这些对应的颜值得分。 因为样本量总数比较小,去train一深度模型似乎没有必要。因此我用了HOG来提取特征,然后训练回归模型。 我们保留训练后的模型二进制文件,在以后的中加载该文件,进行预:?算法检出了每一张,并给出了其对应的颜值评分。可以看到,机器学习认为右侧第二位美女的颜值是高的,为 4.11118049 分! 我们在电视或海报上,看到的,往往都是 妆后+顶级修图师 处理过的照骗。而 素颜 才是评判颜值的真正标准。因此编写网络爬虫抓取百度图片的证件照,对部分素颜照进行颜值打分。

303100

CNCC 2016 | 山世光:深度化的与识别技术—进展与展望

,据此来进行判断在这里面核心的其实有三步骤,第一是找到里,第二是找到五官在里,第三是f(x)函数的设置,这也是识别系统中本质的三内容。 在此过程中这些素在池化层被池化,终得到输出值。| 技术?具体到的问题,在深度学习技术出现之前,几乎所有都是采用滑动窗口式的方法。也就是说,我们会首先设计一分类器。 不管是还是物体检,都需要进行考虑的是这两问题:有没有? 在里?2014年以来的变迁? (两步法)工(卷积)特征特征变换识别集和性能的变迁?特别要提到的是学术界的里程碑(数据库):ORL——FERET——FRGC v2.0——LFWLFW识别评?? LFW数据库来源于因特网上的数据,对于名的图进行识别。过去三年错误率从5%下降到0.4%。?在深度学习出现之后,直接从图开始学习特征。过去2年的新进展?

50840
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    OpenCV检篇(一):猫

    OpenCVOpenCV是时下流行的基于C++的开源计算机视觉库,它功能丰富,函数众多,从基本的读写图片,到简单的图处理(比如降噪滤波、边缘检、图变换、特征提取等),再到更加高级的行识别 很多要做识别,要用到SIFT特征的都问过的一问题是,为什么配置好opencv之后,却找不到识别的头文件,找不到SIFT在? 猫真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检器中除了、行这些意料之中就应该存在的检器之外,还悄悄多出了猫器呢。 今天我们就来一下这到底 是什么样的?基于OpenCV的猫十分简单。用Python的话只有区区20行代码。 它接收的参数:1.image——输入图2.scaleFactor——表示每轮检齿轮减少的比例3.minNeighbors——指对象要至少被检到几次才能判定对象确实存在4.minSize——检对象的小尺寸

    2.1K30

    世界,真实呈现,外版Pokemon Go是如何做到的?

    当然,这次我们不是寻找、捕捉宠物小精灵;而是搜寻外在地球的痕迹。我们大家都不知道外长什么样,那让GAN来协助我们,预是长什么样子的。 数据增广:尝过用midars模型或CV来提取单生物,但效果都不是很好。所以,终只使用水平翻转,增加了一倍的数量。尽管可以通过爬取来增加数量,但越到后面,爬取的图片越杂乱,而且没有相关性。 基于分割模型得到图中对应事物mask区域,例如里是天空,里是行道,按照外生物可存在的位置判断是否出现外生物,及其出现位置。 然后,使用landmark中颊的特征点求中点进行位置上的对齐。并根据用户图片的对外进行大小调整。4. 融合粘贴截取外,生成一上到下的渐透的遮罩图。 截取外及颈部及上半身,生成一上到下的渐透的遮罩图。用cv2.addWeight把外与1中所述的进行透度融合。直接把外贴到用户图上边缘会很硬,如上图中的左图。

    9130

    开源换工具FakeSwap今登GitHub排行榜,你也可以玩!

    ZAO 是一款 AI 换软件,用户只需要一张正照就可以将视频中的物替换为自己的,实现自己的 “梦”。一时间,在微信朋友圈以及抖音等社交软件上被大量用户的视频刷屏。? 开源的AI换工具FaceSwap今天登上GitHub热榜第二,数高达23103,再次证的热度。 FaceSwap是一利用深度学习来识别和交换图片和视频中的的工具。?在其“声”中,开发者写道:FaceSwap不允许用来创建不合适的内容的。 5、paGAN:用单幅照片实时生成超逼真动画物头新引起很大反响的 “换” 技术来自华裔教授黎颢的团队,他们开发了一种新的机器学习技术paGAN,能够以每秒 1000 帧的速度对对进行跟踪,用单幅照片实时生成超逼真动画 DARPA Media Forensics 项目负责 Matthew Turek 表示,他们在GAN生成的假中发现了一些细微的线索,由此检出图或视频中的是真实的还是AI生成的。

    4.1K100

    仅用18天,英伟达新型GAN合成真假难辨高清

    这不是英伟达近唯一在合成高清图研究中的尝。 这新型GAN的不仅“配方”与pix2pixHD不太一样,更有意思的是,还多了几分的味道。 △ 生成图视频“”项目近日,驻扎在芬兰的英伟达研究小队正图构建一系统,它能通过分析上千张的快照,识别常见的模式,并创造出看起来相似的新图。 这系统也能合成马、公交、自行车、植物等除类以外的常见物体图。?△ 合成图通过分析构建的系统,生成的图也和有几分神似。 上图展示了英伟达系统在18天内生成图的变化。经过千万次迭代后,GAN终生成1024×1024素的令信服的清晰图。研究员表示这种新方法加快了训练速度,并且稳定了图质量。

    39230

    我们破解了几乎所有旗舰手机的识别,iPhone幸免于难

    近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的识别功能,在一通之后,他们发现石膏「」竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 识别解锁功能,而 iPhone X 不为所动。 据介绍,中被「假头」破解的手机包括 LG G7 ThinQ、三 S9、三 Note 8 和一加 6。?从商场到工作场所,识别无处不在,好我们的每天都在被扫描。 复制你的头用于的 3D 打印头部是由英国伯翰的 Backface 公司制作的。 除了在录入时有一些科幻风格的部扫描图形,该手机在 3D 面前立马就开了锁。一加 6 无疑是本次中安全性差的手机。一加发言表示:「我们设计解锁是为了方便。 福布斯也新的 Windows Hello 面部识别解锁功能,发现假头无法破解微软的系统。全球市值高的两家公司技术安全性高,这看起来是很合理的结果。?

    1.8K30

    美团如何基于深度学习实现图的智能审核?

    下面将分别以水印过滤、识别、色情图片检和场景分类来介绍深度学习在图智能审核中的应用。 图5 水印检性能评识别为了避免侵权权,审核场景需要鉴别用户商家上传的图中是否包含的头。这是一类典型的识别应用,具体来说是一种1∶(N+1)的比对。 图6 识别流程方法可分为传统检器和基于深度学习的检器两类。 传统检器主要基于V-J框架,通过设计Boosted的级连结构和工特征实现检。 和49万图片)来进行网络参数的初始化和超参数C的优选,根据验得到的C=0.01;第二阶段采用Softmax Loss+0.01×Center Loss,并在业务数据(5200ID和100万图片 图7 基于集成学习的识别在阶段,对于待验证的区域和候选区域,分别基于图7所示的10区域提取特征。然后对于每区域,计算两特征向量间的相似度(余弦距离)。

    60711

    【知识球】颜值,自拍,美学三大任务简介和数据集下载

    欢迎大家来到《知识球》专栏,今天给大家介绍三任务,提供三美学相关的数据集的下载,其中两有关,一和通用的美学任务有关,下载可以进入知识球自取,相关的项目,我们以后会在知识球中进行研究和讨论 计算美学探索如何用可计算技术来预类对视觉刺激产生的情绪反应,使计算机模仿类的审美过程,从而用可计算方法来自动预的美学质量。 每一张图的标注员的数量从78~549,不止包括了专业的图工作者,摄影师,也包括了摄影爱好者,这样显得更有普适性,平均一张图约有210标注。 标注的分数为0~9,分值越高,说图片质量越高。 些tags多呢,作者们也作出了一统计如下: ?这是研究AI美学必备的数据集,而且网上很难找到下载,笔者曾经花了一月才下下来,希望大家喜欢,勿要传播。2 颜值评分? 以上是其中的一些图,至于怎么用起来,欢迎在球讨论,有更多的数据以后也会进行分享。3 自拍评分拥有的图往往更容易收到评论和点赞,其中自拍占据了很大一部分。

    62610

    Github上评价高的几机器学习项目

    这样,级评定就可以成为了解受关注项目的良好指标之一。让我们看看5高评分等级的项目是些(虽不可能面面俱到。不过,这5条值得一看。)01识别- 25,858★世界上简单的面部识别工具。 它为Python和命令行提供了一应用程序编程接口(API)。它对识别和处理图中的很有用。它是使用dlib先进的识别算法构建的。该模型对野外数据集中的标记具有99.38%的准确率。 它还提供了一简单的face_recognition命令行工具,让您可以在命令行本身的图文件夹上进行识别! ?该库还可以处理实时识别。 ? 用户可以使用这框架构建真实的ML应用程序,部署和它们。它甚至支持事件收集、评估和查询预结果。它基于可扩展的开源服务,如Hadoop、HBase等。 这是一非常有趣的概念,工智能被用来给图上色。他们声称style2paint V4是目前好的工智能驱动的线条艺术着色工具。

    21030

    这款让你跟鹿晗拍婚纱的App会成下一足记吗?

    而“赢”只面向女性用户,且围绕着“”这点提供了许多DIY功能。与在不同场景下合照;成为热门剧主角直接抓住了或影视剧的死忠粉;基于图识别的换五官、换发型。 眼下“赢”拥有几十,如果某粉丝的偶没有在里面,还可提交加入申请,这些娱乐因素的引入将让这款App更快被引爆,并且可能更火爆,至少会圈到的死忠粉。?第四、简单易上手可尝。 关于“赢”,百度能够检索到这团队的资料是,他们几年前在开发“Facewin识别计算机登录系统”,应该是做图识别出身的。 过往每一爆款App大的问题都是用户重复使用率低,很快就没有新鲜感弃之不顾了,“Facewin”对于普通用户来说重复使用动机也不会高到去,没有几愿意每天去跟偶“合影”,然而“Facewin”对于美容整形 越来越多基于AI技术尤其是图技术和语音技术的App成为爆款,与合影、将照片变油画……但我更希望看到它们被应用到大众化产品中:用户在淘宝挑选化妆品时上传头就能看到化妆后的效果、用户购买衣服时有更加靠谱的在线衣体验

    44770

    大规模数据集,帮AI揪出99%换视频

    deepfake,视频造假神器,把一庞,转移到另一的身上,让假新闻轻松传播到全网。这下,不管是政要还是,都被“有视频有真相”的绯闻缠身,跳进密西西比河洗不清了。 研究团队先找100多名学生了一下,让他们从两视频中选出是真是假。在厉害的造假方法面前,类学生们的准确率只有40%左右,还不如随便瞎蒙,可谓是假的比真的还真的了。? 视频收集好之后,还要用器处理一遍,确保其中物面部没被遮挡,再去掉渐变、叠加等过渡效果。后,再工筛选,确保视频质量够高,以保证后续造假的效果。 用这三种方法处理出来的数据集,被分成了训练、验证和数据集。其中原始视频、Face2Face、deepfake的训练数据集都有36.7万帧图,FaceSwap的较少,只有29.2万帧。 而现在,deepfake等技术的出现大大降低了换门槛,们不仅用它来制造政要们的假新闻,还用它来制造女的色情片。

    33130

    业界 | 阅面科技发布堪比服务器的终端视觉模块,将云端计算能力搬至终端

    在识别技术方面,阅面科技多次在各国际评中获得优秀成绩,比如在 2017 年 5 月,平台 FDDB 的数据显示,阅面科技的技术已处于行业领先水平,在接下来的 6 月,阅面科技识别技术以 「LFW 是一较为标准的场景,在 LFW 上面达到非常高的水准,只能说底层算法能力、算法团队很强,(阅面在)这点毋庸置疑。但是,从算法到应用,从标准场景到实际场景,的特质会发生改变。」 计算机视觉的三爆发点:从识别到数据采集再到机交互「工智能落地到行业,一定需要入口,而这入口一定是硬件,如同智能音箱是语音的入口。识别作为计算机视觉的应用,它的入口在里? 繁识别模块,通过宽动态 Sensor 获取图或视频流,分析图或视频流中的进行检和识别,输出结构化数据,可同时追踪和抓拍 30 ,抓取清晰、角度好的,抓拍率 99%,误检率小于 可实时记录 15 运动轨迹及运动方向,可进行进出指定区域的数统计,准确率达 95%。 繁机交互模块,检识别图或视频流中的手势、体,并转化为指令使得机器做出正确响应。

    503120

    华为麒麟的AI性能是高通的3.5倍?这是所有手机运行神经网络的能力

    AI Benchmark 甚至还可以驾驶汽车中使用的神经网络的性能,研究员预,这种神经网络终可能会运行在与智能手机芯片类似的芯片上。 一显的优势是——它可以处理分辨率更高的图,这意味着更精确的识别和更小目标的检。 任务 3:识别神经网络:Inception - Resnet - V1 |CPU图分辨率:512x512 pxLFW 得分:0.987这任务无需过多介绍:根据照片识别出这。 实现方式如下:对于每,神经网络会对编码并生成一 128 维的特征向量,该特征向量不随缩放、移动或旋转而改变。 这项的目的是找到你设备的极限:这简易的网络到底能处理多大的图后,你可以去谷歌商店下载此APP下自己手机运行神经网络的能力,不服跑分?

    28200

    3D视觉从入门到精通

    随着我们队伍的不断壮大,目前球嘉宾及合伙,主要包括多大厂的计算机视觉算法工程师、深度学习算法工程师、结构光三维重建算法工程师、资深VSLAM算法工程师、3D视觉量方向的点云后处理资深算法工程师、 3D视觉是一范围较广的概念,涉及到硬件选型、离散数学、非线性优化、优化理论、矩阵论、多视图几何、空间变换、点云处理、计算机视觉、SLAM、深度学习等相关知识点,对初学者来说,几乎没有一完整确的学习路线可以参考 球的合伙先后就职于国内知名研究机构、自动驾驶公司、海康研究院,主要研究方向为深度学习、目标检、语义分割、图处理、自动驾驶感知算法,同时也是CSDN博客专家。 由于3D视觉知识点居多,并且对于常见知识点也是面时考官经常会刁难的点,比如相机标定。有些常见的标定板?对于角点检,目前有些检算子?对于不同的靶标,目前能达到多高的精度等? 鉴于球里截止目前已经分享了近1500帖子,涉及图处理、编程调技巧、点云后处理、针孔模型及鱼眼镜头标定、读书心得、项目实战等,以后会不间断增加其他知识点,比如三维重建、Git的使用技巧等。

    49420

    AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年新盘点

    深度学习应用研究NVIDIA也有自己的深度学习前研技术研究团队包括和外部合作,做了一些不错的研究,尤其是GAN相关的成果比如视频自动生成慢镜头(Super SloMo)、生成高清的(分辨率高达 INTEL 指数:**** 融资轮次&估(市)值:美股上市2252.47亿美金公司介绍INTEL是美国一家主要以研制CPU处理器的公司,是全球大的计算机零件和CPU制造商,它成立于1968年, 格灵深瞳的起步很早,但是初从深度相机切入市场并没有得到广泛的认可从而丧失了先机,发展势头显弱于同期的其它几小巨头。AI相关方向格灵深瞳的商业落地围绕三方面:、车的智能分析。 AI相关方向图分类、识别、证件识别等求职图普总部在广州,产品更偏重于算法工程方面的应用,有一定算法和比较好工程能力的朋友都可以。 学好机器学习需要些数学知识?【获取码】SIGAI0417. 识别算法演化史【获取码】SIGAI0420. 基于深度学习的目标检算法综述【获取码】SIGAI0424.

    36610

    想骗过识别?一块钱就够了(附送几组骗AI的方法+论文)

    比如说,一副成本1块钱的眼镜,就能骗过识别的AI。一能够愚弄识别AI的眼镜来自卡内基梅隆大学(CMU)的研究员表示,佩戴专门设计过的眼镜架,可以愚弄先进的面部识别软件。 与类对的理解相比,机器对的识别发生在抽象层面。电脑不是用类的方式认,只是在素中寻找模式。 然后在中,机器对戴上眼镜的研究员“视若无睹”。不仅如此,眼镜还能用来冒充别。一位41岁的白男性研究员,仅凭一副眼镜,就能冒充女演员……准确率87.87%。当然这研究也有显的局限。 比如不同的距离、不同的照条件下,效果会有差异。重要的是,实验室的并不代表在现实中总是可行。不过无论如何,如果你想保护隐私,戴这种眼镜,总比画上一CV Dazzle妆要省事儿。 “这种感觉就各家神经网络坐在一起吐槽:长得多标准的一啊,这些愚蠢的类怎么就看不出来呢?”

    3.6K80

    知乎美女挖掘指南--Python实现自动化图片抓取、颜值评分

    :文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关接口给出。无任何客观性,仅供参考。 )4 库AipFace,由百度云 AI 开放平台提供,是一可以进行的 Python SDK。 可以直接通过 HTTP 访问,免费使用5 检过滤条件过滤所有未出现图片(比如风景图、未露身材照等)过滤所有非女性(在抓取中,发现知乎男性图片基本是,故不考虑;存在 AipFace 性别识别不准的情况 百度图识别 API 还有一叫做色情识别。 至于,或者其他机器学习接口,可以提供非常多的功能用于数据过滤,但些过滤是具备高可靠性,可信赖的且具备可用性,这大概是经验和反复验,这就是额外的话题了;顺便希望大家有良好的编码习惯后再次声

    71760

    拒绝盲,7天挑战识别技术,你敢来吗?

    其实,不一定是整容的原因,在我们刚开始追的时候,一定会遇到一问题:盲症!?在医学上,“盲症”是一种病。 在ATM机上通过识别进行取款、国家司法考识别技术验证考生身份、在地铁等流密集地将识别应用于反恐活动、利用识别在边检处推行自助通关……可以说,它涉及到社会运作的多领域,为识别身份提供了高效的技术支持 ——表情管理大师需要图中所有的对应的位置,算法的输出是外接矩形在图中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息来。否则就会如下图中的结果,左边漏掉一位。 ? 是一件非常难的事情,可能出现在图中的任何一位置、有不同的大小和视角,或者部存在遮挡的情况,除非画面中每纹丝不动,正对镜头,所以也在在一定程度上增加了的难度。 ? 3、具体识别:将带识别的图或特征与数据库里的特征进行匹配,得到终的预结果。?

    19310

    如何用Deepfakes把“吴秀波”的换掉

    对于训练部分,这菜需要搜集每几百张不同姿势的图片,用吴秀波这种来做训练很容易,毕竟有大量的网络公开图片视频。图片不足时,我们还可以从现有视频中提取。 在神经网络训练并学习了关于每面部的特征之后,它自己就能预想出这还没摆出来的姿势。比如,训练生成John Oliver。在此技术出现之前,们想换只能依赖手动PS。 著名演员斯嘉丽·约翰逊成为了被使用多的女,深受其害的她在华盛顿邮报的采访中表示:“让任何一成为这项技术的攻击目标只是时间问题。” 使用hist来排序(对图片换无意义)这过程中你可以删除一些显不是的图片,但记住都使用hist方法来排序。4. 视频换:将两视频命名好后,都放在workspace目录下即可,DeepFaceLab会在后续步骤中询问你要将视频作为DST、作为SRC。7. 实现开始跑吧!

    1.2K20

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券