AI 科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 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。...MDFR模型的结构，包括双代理生成器，姿态归一化模型，以及双代理判别器。...（1）双代理生成器 双代理生成器包含一个人脸复原子网络(Face Restoration sub-Net, FRN)和一个人脸转正子网络(Face Frontalization sub-Net, FFN...其中每个子网络均包含一个编码器和解码器，前者用来将输入映射到特征空间，而后者主要将编码后的特征重建为相应的目标人脸图像。两个子网络具有相同的网络结构，但是输入有所不同。...FRN的编码器对输入的人脸图像进行编码，随后解码器对编码器的特征进行解码。FFN的解码器的输入除了人脸的编码特征外，还包含人脸两种姿态的编码残差，如图2所示。
---- 新智元报道 来源：CAAI 编辑：肖琴 【新智元导读】中国人工智能学会公示了2019年度优秀博士学位论文评选的最终结果。...人脸关键点用于描述人脸面部形状轮廓的控制点和局部特征，因此，精准高效的人脸关键点检测技术是人脸分析的基础和前提。...提出了一种深度结构化特征学习方法，通过引入人脸各部位的结构相关性局部约束，增强了特征表示能力，进而提高了关键点检测的有效性； 2....提出了一种基于深度双流网络的人脸关键点检测方法，通过融合视频数据中的空间表观特征和时序信息的连续性特征，设计了双信息流的深度学习框架，在视频人脸数据上效果提升显著； 3....2）我们提出了利用脑电和眼动信号的多模态情绪识别框架，实现了对人的内在认知状态和外在潜意识活动的建模。
AiTechYun 编辑：chux ? 你可能在照相时遇到以下的情况：闪光灯闪烁，你控制不住眨了眼，照片上也许就显示出你闭眼的样子。...该工具使用生成对抗网络（GAN），这是一个由两部分组成的机器学习系统，其双组重件互相竞争，试图欺骗系统让其认为生成的图像是真实的。...目前的AI系统可以在人脸的一般图像的基础上进行绘画中的面部特征的工作，但到目前为止，他们一直在努力进行与特定人物非常相似的绘画。...Facebook公布的该研究论文中关于其新工具的解释是，“如果有足够大小的训练集，网络将会了解人脸应该是什么样子，并相应地进行补涂。”...Facebook的研究论文包括许多使用计算机生成的眼睛修饰过的图像的，用的是很多名人之前参加百事可乐一公升阳光活动的照片，照片里他们都闭着眼睛。
关键词：Deepfake 深度合成 监管条例 12 月 11 日，网信中国发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，称该规定已经国家互联网信息办公室审议通过，并经工业和信息化部、公安部同意，...深度合成服务提供者和技术支持者提供人脸、人声等生物识别信息编辑功能的，应当提示深度合成服务使用者依法告知被编辑的个人，并取得其单独同意。...； （二）合成人声、仿声等语音生成或者显著改变个人身份特征的编辑服务； （三）人脸生成、人脸替换、人脸操控、姿态操控等人物图像、视频生成或者显著改变个人身份特征的编辑服务； （四）沉浸式拟真场景等生成或者编辑服务...2019 年 12 月，国家网信办通过并公布了《网络信息内容生态治理规定》，禁止使用深度学习和虚拟现实技术从事任何非法活动。...2019 年 12 月，美国国会众议院通过「2020 财年国防批准法」，要求政府向立法机构通报涉及跨国、有组织、带有政治目的的 Deepfake 虚假信息行为。
2 Deepfake的理论与方法 Deepfake技术在总体上可以分成两类[2]：基于图像域特征编码的方法和基于隐变量编辑的方法，其中基于图像域特征编码的方法中又可分为面部替换和属性编辑两大类，面部替换旨在用原始人脸面部替换目标人脸的面部区域...2.1.2 属性编辑 属性编辑是人脸深度伪造技术中另一类重要算法。该类算法以人脸属性为对象进行篡改，不涉及到目标人物身份信息的改变。...通常，属性编辑可以改变视频人物的外观或动作表情特征，这类方法的输入可以是成对人脸视频，来实现目标人脸对原始人脸表情的模仿，也可以是单一的目标人脸加上某一指定的条件，将目标人脸的某种属性改变为指定的条件，...与基于图像域特征编码的方法不同，基于GAN隐空间实现人脸语义篡改的方法依赖于已训练好的GAN网络，探索人脸图像在隐空间中对应的隐变量，找到待篡改的语义方向，再利用预训练好的GAN生成器来生成编辑后的人脸...严厉打击利用Deepfake技术实施的各种违法犯罪活动，确保Deepfake技术整个生命周期的安全可控。
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?...(2) 有三AI秋季划人脸算法组和GAN组，这是集教材，图文代码实践，视频课程和直播，知识星球社区，线上微信群，线下活动为一体的终身有效学习小组，详细可以阅读以下文章。
由于这些原因，一些戴着口罩的活动打算让人们了解这个问题和良好的做法。 ?...从这个意义上说，有研究者就提出了一种图像编辑方法和三种遮挡人脸检测数据集；即正确遮挡人脸数据集(CMFD)、错误遮挡人脸数据集(IMFD)及其全局遮挡人脸检测(MaskedFace-Net)的组合。...对于FFHQ【3】的每一个人脸图像(例如上图a所示)，基于Haar特征的级联分类器被用于检测一个感兴趣的区域（检测人脸矩形）。...对于后者，已经手动注释了12个关键点，用于描绘遮挡区域（多边形区域）。 ?...对于每种类型的mask-to-face映射(CMFD、IMFD1、IMFD2或IMFD3)，从自动检测到的68个位置中保留12个面部关键点的子集；然后与12个遮挡关键点匹配。
机器之心报道 机器之心编辑部 2017 年 7 月 11 日，专注于计算机视觉和深度学习的国内人工智能企业商汤科技完成 4.1 亿美元融资的消息引爆业内。...因图而异的融合网络 - Quality Aware Network for Set to Set Recognition 图像质量差异识别难点示意图 在人脸识别、人体再识别任务中，输入的数据通常是每张人脸或每个人体的多张图像构成的序列...现有的方法利用卷积神经网络对一个序列中的所有图像分别提取特征，再将特征进行简单的平均或池化，作为该序列的最终特征用于之后的识别。...该活动旨在为计算机视觉领域的研究人员和学生提供交流机会，并且会有业内大咖分享最新研究成果。...活动时间： 7 月 24 日下午 12:00-16:00pm 活动地点：THE MODERN HONOLULU, Honolulu, Hawaii 商汤科技及商汤科技中国香港中文大学联合实验室共有 23
比如识别字母，分解为识别摩擦音，爆破音 将传统模型中里程碑式的东西拿过来用 移动端语音挑战 模型压缩，轻量化 02 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 任务 视觉信息编码：视觉信息通过人脑转为神经活动的过程...视觉信息解码：神经活动新号转为视觉信息的过程 模型（基于卷积和反卷积的自编码器） 推理网络：卷积神经网络，得到中间特征，建立中间特征与神经活动信号之间的关联，从而得到神经活动得到编码 生成网络：将神经活动进行反卷积...，要求不同人的人脸尽量不同，同个人的人脸尽量相同。...，人脸年龄转换，人脸表情转换 图像超分辨率生成，画风转换，字体转换，图像转视频 应用 动画自动制作，手语生成 视频自动编辑（如生成不同天气情况下的风景） 创意+规则约束+复杂场景+复杂交互 难点 解空间巨大...DCGAN，层间LSTM聚合出整图 骨架约束的人体视频生成 骨架运动有约束 骨架提取很鲁棒，可以得到很多有标签知识（传统方法用来提取知识），作为约束条件 静图+动作序列变动图 CNN编码解码，孪生网络双输入进行生成
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。...本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。...方向8 视觉及多媒体计算 课题8.1：大规模无监督视频表示学习（地点：深圳） 无监督表示学习可以学到更一般的特征，特征的质量十分依赖输入到模型中的数据量。...课题8.6：人像编辑生成与驱动技术研究（地点：上海） 近年来面向人像的生成对抗网络（GAN）编辑生成技术以及3D重建驱动技术快速发展，逐步从理论研究走向行业应用阶段。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力
21.SemanticComponentDecompositionforFaceAttributeManipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...这不仅允许用户基于他们的偏好来控制不同部分的编辑强度，而且还使得有效去除不想要的编辑效果。 此外，每个语义组件由两个基本元素组成，它们分别确定编辑效果和编辑区域。...24.DSFD:DualShotFaceDetector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院PCALab与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。 其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
网络中的 "人脸潜在空间" 提供了对大量人脸特征的描述，可以近似于人脑中的脸部表现。...在这个潜在空间中，人脸和人脸特征（例如，男性）可以被表示为彼此的线性组合，不同的概念（例如，男性，微笑）可以用简单的线性操作来处理（图 7b）。...最后，作者通过创建一个简单的分类器以根据人脸属性为大脑解码的潜在向量贴标签的方式，研究人脑对于特定人脸属性的表征。具体的关于人脸 “性别” 属性的实验结果见图 12。...由图 12b 的结果可以看出，这个单一衡量标准的分类器提供了足够的信息来对人脸性别进行分类，准确率达到了 70%。...图 12. 图 6 性别解码。
随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。...StyleGAN 是一种可生成高质量人脸图像的生成对抗网络，其隐空间具有非常好的线性特性。利用 StyleGAN 的这一特征可以实现高质量、应用场景广泛的人脸编辑。...在这过程中，其它面部特征，如人脸形状和姿势，在被粗糙的分离边界编辑后不能很好地保存。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。...Keynote 嘉宾包括字节跳动人工智能实验室总监李航和华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群，创新工场首席科学家周明将作为圆桌论坛嘉宾参与此次活动。
10月12日，以“智启非凡”为主题2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式开幕。...同时，在进行特征融合时，优图实验室的3D重建技术可以接受任意一张图片输入，通过多人脸约束让重建精度变得更高。...在为游戏《天涯明月刀》进行角色建模时，为了让最终人像符合原作画风，优图实验室在3D重建的人像上基于用户人脸的特征分布以及游戏里面特征分布的差异做细微调整，并基于定位以及细粒度属性的识别结果，对角色进行精细化修正...同时，框架还引入Weak Feature Matching Loss高层语义特征匹配、3D人脸信息、图像超分模块等功能，在保障模板人脸中表情、光照的属性特点都迁移到结果上的同时，大幅提升了最终生成人像的真实度和清晰度...在实际应用场景中，去年深圳40周年推出的‘深’份证”活动中就用到了引用了Src图像ID特征的生成框架，超过千万用户参与并通过该框架生成了自己独有的“深”份证。
同时满足以下条件订单可参与本次双11佣金额外加码奖励活动： 1）已主动领取任务>>点击立即前往领取 2）客户类型：个人认证用户（以月结信息为准） 3）订单类型：客户首购 4）满足CPS返佣条件订单（详见...>>立即前往领取任务 1）有效客户：个人/企业新客户，订单类型为客户首单且单笔订单金额≥¥60 2）订单时间：10月24日-11月30日 3）抽奖时间：10月24日-12月4日 4）活动总抽奖次数：活动期间奖池总次数...月的实际推广星级已达到5星，则12月实际星级取最高为5星。...://cloud.tencent.com/product/facefusion 人脸识别（人脸检测、人脸比对、人脸验证、五官定位）https://cloud.tencent.com/product/facerecognition...人脸试妆（人脸美颜、试唇色）https://cloud.tencent.com/product/fmu 人像变换（人脸年龄变化、人脸性别转换、人像动漫化、人像渐变） https://cloud.tencent.com
嘉宾 | 爱奇艺 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在本期 CSDN 技术公开课Plus：《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中，爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用...除了人脸信息外，还会用到人体信息，如人体姿态的估计（体型、服饰）、行为数据（手势、动作）、人体RE-ID特征提取、从人物的声音提取声纹特征，这这些都有助于我们对人物进行属性分析与人物身份判断，我们也在实际工程中用到人脸...（微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态，也叫做一个A，目前微表情除了十一个常见的AU基本能源外，我们根据实际业务中有着强需求的类别，比如吐舌头，翻白眼，嘟嘴，眉毛上升进行处理）微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态...基于多模态数据库，利用人脸、人头、人体与声纹四中特征，我们设计了一种多模态识别算法架构，在模型中提出多模型注意力模型，将这四种特种进行融合。...月公开课，精彩预告 12月11日晚8点：人工智能消化道病理辅助诊断平台——从方法到落地 报名地址：https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/1111 12月12日晚
12....Semantic Component Decomposition for Face Attribute Manipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...DSFD: Dual Shot Face Detector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院 PCALab 与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
- 比如识别字母，分解为识别摩擦音，爆破音 将传统模型中里程碑式的东西拿过来用 移动端语音挑战 模型压缩，轻量化 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 任务 视觉信息编码：视觉信息通过人脑转为神经活动的过程...视觉信息解码：神经活动新号转为视觉信息的过程 模型（基于卷积和反卷积的自编码器） 推理网络：卷积神经网络，得到中间特征，建立中间特征与神经活动信号之间的关联，从而得到神经活动得到编码 生成网络：将神经活动进行反卷积...在GAN的基础上，加一个分类器C，对生成器G生成的对象加中间约束，使得生成的对象更符合实际需求，比如生成不同姿态的人脸，要求不同人的人脸尽量不同，同个人的人脸尽量相同。...，人脸年龄转换，人脸表情转换 - 图像超分辨率生成，画风转换，字体转换，图像转视频 应用 - 动画自动制作，手语生成 - 视频自动编辑（如生成不同天气情况下的风景） 创意+规则约束+复杂场景...DCGAN，层间LSTM聚合出整图 骨架约束的人体视频生成 骨架运动有约束 骨架提取很鲁棒，可以得到很多有标签知识（传统方法用来提取知识），作为约束条件 静图+动作序列变动图 CNN编码解码，孪生网络双输入进行生成
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。...其特点包括多人脸检测、人脸裁剪、123 个人脸特征点检测、人脸验证与识别、以及在大规模数据库中进行相似性搜索。...用户可以用其进行模型训练、人脸检测、人脸识别、人脸分组、创建人脸数据集及获取信息。 5、FaceMark：该 API 能够检测到人脸正面照片上的 68 个特征点，以及侧脸照片上的 35 个特征点。...此外，FaceRect 可以为每个检测到的人脸找到人脸特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。...12、Skybiometry Face Detection and Recognition：该 API 提供人脸检测和识别服务，最新版的 API 中还能够区分墨镜和透明眼镜。
如果仅使用单阶段DNN进行七分类，准确率为42.08%，使用双阶段DNN训练，准确率最高可达42.57%，提高了0.49%（论文中此项数据有误）。...2 AVEC AVEC是ACM MultiMedia的子活动。...[12] Ringeval F, Sonderegger A, Sauer J, et al....到这里，人脸表情识别专栏内容就已全部更新完毕。由于笔者研究范围有限加上时间的原因，像基于人脸活动单元的人脸表情识别以及一些更小众的表情识别领域就没有涵盖到专栏之中。...人脸图像小组需要掌握与人脸相关的内容，学习的东西包括8大方向：人脸检测，人脸关键点检测，人脸识别，人脸属性分析，人脸美颜，人脸编辑与风格化，三维人脸重建。
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