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【杂谈】如果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习人脸图像是唯一选择

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。 那么在人脸图像中,又用在了哪里呢?大家或许不知道技术,但是不可能没有接触过,那就是人像美颜,熟的不能在熟的磨皮美白大法。 ? 其中常见的方法包括均值滤波,双边滤波,引导滤波,以及针对这些方法的改进。 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 ?

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CNCC 2016 | 山世光:深度化的人脸检测与识别技术—进展与展望

编者注:本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术:进展与问题》编辑整理而来,在未改变原意的基础上略有删减。 这个过程可以分为以下几个步骤: 第一步是要找到脸在哪里 第二步是找到五官的位置 第三步是把关键人脸区域提取出来 第四步是用特征提取器F把图像变成特征向量(y=F(x)) 第五步对比向量y1、y2的相似度是否足够高 ,据此来进行判断 在这里面最核心的其实有三个步骤,第一个是找到脸在哪里,第二个是找到五官在哪里,第三个是f(x)函数的设置,这也是人脸识别系统中最本质的三个内容。 不管是人脸检测还是物体检测,都需要进行考虑的是这两个问题: 有没有? 在哪里? 2014年以来的变迁 ? “有没有”部分 从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习 从二类分类转变为多类分类 “在哪里&有多大?”

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    OPPO R15来了,网友:刚买了R11s,就出R15,你觉得我还会吗?

    可精确采集296个人脸特征点,支持AI智能优化。 ? 网友:我刚花了两千八买了R11s,马上就出了R15,才三千,啊啊啊[震惊][震惊]!你觉得我还会吗?是的,你猜对了! 网友:老子刚的R11S没两天,你跟我说要出R15?????网友:我的R7用到R15都出来都没换过手机。 所有的钱都用来给明星代言费,试问你的手机研究经费能高到哪里?质量?这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友:有些人能别觉得自己最清醒吗? ,当时的时候觉得外观好看,结果用了这么久了也还是挺喜欢的,我不是任何一款手机的脑残粉。 大家还是参考下值不值得 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族,义无反顾的的。才刚r11s,反正买不起!

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    打开C端市场,人脸识别安防还需搬掉三座“大山”

    人脸识别+安防前景广阔 据了解,人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而将检测到的人脸与库中数据进行对比、识别等一系列相关技术。 相比较于我国人口及城市规模的占比,虽然人脸识别市场的这个数值占比略微偏低,但随着我国人脸识别技术的越发先进,我国人脸识别市场将迎来爆发。 那么,在消费者市场上,人脸识别+安防的难以扩展的原因又在哪里? ? 首先,良莠不齐的产品导致的病态市场。 据人脸识别企业创合未来科技股份有限公司的联合创始人陈俊逸表示,对于一个新产品,有很多用户会习惯性地购买价格低廉的产品,哪怕体验效果差,他们也难以丢弃刚的东西,转而投向专业的怀抱,这是导致市场产品良莠不齐的原因之一

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    从How-Old.net看人脸识别技术的演进

    一个完整的人脸识别系统,可以在含有人脸的图片或视频流中自动检测和跟踪人脸,进而达到识别目的,通常也叫做人像识别、面部识别。总的来说,人脸识别系统可以大致分为以下四个部分: 首先,检测人脸哪里。 首先要从照片中识别出人脸哪里,它的大小、位置等。目前常用的是级联分类器,可以利用人工设计的特征模型或深度学习模式进行一级一级的筛选。 若要加快速度,可在前期使用人工设计的特征模型,快速筛去不是人脸的部位,后期利用深度学习去精细化地判断每一个留下的部位是否是人脸。 其次,定位人脸和各个部位。 以深度学习为例,训练的时候告诉回归器到底眼睛在哪里、鼻尖在哪里,预测值和真实值的距离越小越好,并据此不断调整回归器的参数,用成千上万的人脸照片反复训练,直到回归器能够准确输出人脸各个器官的准确位置信息。 第三,人脸特征的匹配与识别。这个过程是将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模板进行比较,根据详细程度对人脸的身份信息进行判断。

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    面向细粒度的人脸表情操纵

    人脸表情操纵(facial expression manipulation)任务指的是利用可输入的条件(condition)与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型,生成的图像具有符合给定表情条件的特征 人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常,我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便,在于我们尽量设置少量的条件,操作简单;可控,在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。 实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练,基于相对的AU与高质量表情编辑网络,我们可以实现表情的连续编辑人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ? IS为感知分数,其值越大,表示生成图像的质量越高;ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离,反映了身份信息的差异,其值越小越好;ED为表情距离,度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2 ACD的指标下,我们的结果在不使用多尺度特征融合模块时最好,但是生成的表情与目标表情差异较大,这可能是因为表情变化较小,从而人脸的身份信息变化更少。

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    淘宝抖音上线算法「关闭键」!315之后,隐私、技术、监管上演「三国杀」

    作者 | 秀松 编辑 | 余快 一年一度的打假晚会如期举行,“隐私数据”成为核心关键词。 这实际上是去年「人脸识别」话题的延续,只不过隐私数据从人脸这类生物特征信息,变成了非生物特征信息,但本质上是对技术侵犯隐私的又一次曝光。 虽然用户也可能不会花钱产品,也不会产生任何直接经济损失,但通过其数据交易,其他两方获益,己方也会承担「交易成本」,即便这种成本不可见。 这正如纪录片《监视资本主义:智能陷阱》所言:“如果你没有花钱产品,那么你就是待价而沽的商品。” 一位法律行业人士表示,这种信任在商业层面却恰好相反:当人脸识别技术被用于发展商业时,人们对生物特征信息相当敏感,甚至可以说抵触。

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    人脸神经辐射场的掩码编辑方法NeRFFaceEditing,不会三维建模也能编辑立体人脸

    三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案,即使不会三维建模,也能自由编辑高真实感的立体人脸,建模元宇宙中的个性化数字肖像! DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频,能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是,图像的解耦与编辑方法,很难直接应用至三维空间。 而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块(CAM)模块组合后,再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染,得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。 而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下,几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。 如下图所示: 图 5 材质相似约束训练策略 Part 3 效果展示与实验对比 使用 NeRFFaceEditing,可以借助二维的语义掩码对三维人脸空间进行几何编辑: 图 6 三维人脸几何编辑 除此之外

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    StyleFlow,牛逼!

    人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」,1月7日刚刚开源,上周末我立马就试了一下。 光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节: StyleFlow,牛逼! 同时人脸属性编辑的效果,与曾经写过的 ALAE 算法,又有了较大的提高。 除了人脸属性编辑,「StyleFlow」也在汽车上验证了效果,汽车角度、汽车颜色都可以一键调节! 教学开始! URL:https://thispersondoesnotexist.com/ StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。 ? 思想就是,在隐空间(latent space)控制隐藏特征(latent code)来控制图片的属性。 简单点解释就是,一副人脸图片,是由多维特征组成的,比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。 StyleFlow 就做了这么一个事,解耦特征,控制特征。 算法在人脸和汽车数据集上,都取得了非常不错的效果。

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    人脸年龄编辑:无可奈何花落去,似曾相似春又来!

    今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing,该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑,效果惊艳,代码也开源了。 什么是人脸年龄编辑? 相信不少同学听说过人脸老化,把一幅人脸图像转化成人物老年的样子,人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化,还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片,可以生成人物不同年龄的图像。 输入图像经过一个编码器、调制网络(图中黄色模块)、解码器进行图像重建,编码器是为了得到人脸的年龄无关表示,调制网络把年龄编码成128维向量,调制每一个编码后的特征通道,加入年龄特征。 经过调制的特征,进入解码器,对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建,而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸,并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。 人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好,人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较: ?

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    中兴视觉大数据报道:人工智能未来不可测无需预测只需创造出来

    事实上,这些情景已经不再是科幻想象,我们的生活中,已经有很多它的影子,没错这就是人脸识别技术。 人脸识别技术是怎样实现的? 实现人脸识别的方法有多种,比如基于几何特征人脸识别方法、基于特征脸的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性图匹配的人脸识别方法等。特征提取是人脸识别技术的核心部分,是对人脸特征的描述。 对人脸特征的提取越准确,越能精确地表达人脸特征信息,比对和匹配的准确性。 想象一下,不久的将来,上班不需要刷员工卡,大门自动打开并为你完成签到;下班来到地铁站,闸机在你靠近时自动放行;超市、商场完东西,刷个脸就完成付账走人啦;网购时,不再需要接收验证码或者使用U盾,脸对着摄像头 人脸识别技术的快速落地将让我们逐渐摆脱“身手卡钥”的束缚,快速步入无现金时代。随着人脸识别技术不断成熟,市场需求将加速释放,应用场景不断被挖掘。

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    AIoT的人脸识别方案(下)

    综合上面两个大的优化方向的提升,我们在保持低精度损耗的前提下终于得到了令人满意的人脸识别性能,基于i.MX RT的人脸识别从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒,嗯——总算没让老板GPU服务器的钱白花 OASIS算法库包含了人脸检测、防欺诈算法、人脸姿态调整,以及人脸识别。 ,只有恩智浦的MCU才能正常工作,想要破解是非常困难的,因为你不知道哪里出错返回了,反正结果不对就是了,暗暗地鄙视一下自己。 首先检测到人脸,然后进行活体检测(可选,某些应用不需要),通过对原始人脸图像进行姿态调整,然后RESIZE成人脸识别模型匹配的格式,进行推理得到该人脸特征值集合,最后比对注册数据库得到一个最高的可信度值 另外我们正在开发一个更低成本的通过手机端APK来注册和管理人脸数据的方案,APK直接内置OASIS库(OASIS库是跨平台的)来生成人脸特征,并将很小的数据集通过BLE传递给MCU设备,大大降低了MCU

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    SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法

    该方法基于带有属性条件的图像编辑模型,通过在源图像和目标图像的特征图中进行插值,来生成带有语义含义的对抗样本。 ? 图 1. SemanticAdv 的过程图示。 ? 图 2. SemanticAdv 包含语义属性编辑特征映射插值和对抗样本生成三部分。 语义属性编辑 在语义属性编辑的过程中,研究人员需要使用条件生成器用于语义图像编辑。 作者提出在特征层插值来进行语义编辑。生成模型可以被拆分成两个部分:编码器和解码器。首先将编码器输出的特征层进行插值,再将插值后的结果送入解码器,亦可得到属性替换后的图片。 根据攻击的有效性,实验选择了对抗样本生成器之前的最后一个卷积层作为特征层进行插值处理。模型优化器为 Adam。 研究人员使用 StarGAN 作为条件属性图像编辑器。 它们有一个共同的特征:现实世界中,改变它们(比如涂口红,戴眼镜)对人脸的识别的影响微乎其微。每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。

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    如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能?

    翻译 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一,它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 这样,相似的狗就会具有相似的特征向量。同样地,一个暹罗神经网络可以帮你完成这件事,用不同编码来表示目标的不同特征,就像是一个自动编码器。 ? 此外,我们不仅需要对模型的计算成本有准确预算,还要让模型能够适应越来越难的人脸案例,譬如使神经网络对识别诸如双胞胎、对抗性攻击(掩模)等事物时也具有强鲁棒性。 苹果的这种方法的优势在哪里? 正如前面狗的品种分类问题一样,它为一只新品种的狗编码其特征向量,并将其存储到特征空间。此外,FaceID 能够自适应用户的面部变化,如一些突兀的变化(眼镜、帽子和化妆)和一些轻微的变化(面部毛发)。 这些特征变化通常只需通过在脸部特征空间添加一些参考面向量即可,之后再根据这些向量进行新的面部特征计算。 ?

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    眼见未必为实,Deepfake又来作妖了,发福“钢铁侠”,AI换脸好莱坞明星圆桌对话不忍直视!

    编辑:张佳 本文转自公众号:新智元 【导读】被发福的“钢铁侠”吓到了!近日,一个好莱坞明星圆桌对话的Deepfake视频刷爆了油管。 视频中,大家比较熟悉的“钢铁侠”小罗伯特·唐尼明显发福,双下巴都出来了;“返老还童”的汤姆·克鲁斯太瘦弱,这哪里是碟中谍里那个玩命的阿汤哥? latent faces基于每个网络在其训练过程中认为有意义的特定特征。但是如果将两个自动编码器分别在不同的人脸上训练,它们的潜在空间将代表不同的特征。 使人脸交换技术成为可能的是找到一种方法来强制将两个潜在的人脸在相同的特征上编码。Deepfake通过让两个网络共享相同的编码器,然后使用两个不同的解码器来解决这个问题。 ? 解码器A仅用A的人脸来训练;解码器B只用B的人脸来训练,但是所有的latent face都是由同一个编码器产生的。这意味着编码器本身必须识别两个人脸中的共同特征

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