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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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智能新零售,一眼“看”穿你

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。 这些机器能够得出各种有效的推论:如果广告在Mountain Dew旁展示,年轻女性们可能会更多的Sprite。或者,一周里,年长的女性可能更喜欢在周四晚上冰淇淋等。 当然,应用到具体,还应该包含“虹膜追踪”这项技术,你在哪款商品上多看了几眼,系统立马能够判断出来。 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。 它使用的是分析技术,而非人脸识别技术。 两者的区别是非常重要的。在伊利诺斯州,公众场合地区使用人脸识别技术是违反《生物识别隐私法案》(BIPA)的。

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    中科院计算所开源SeetaFace2人脸识别算法

    来源:中科视拓订阅号 (ID:seetaai) 整理编辑:张佳 【新智元导读】时隔3年,中科视拓升级商用级别人脸识别算法SeetaFace2,而且还开源了! SeetaFace2包含了完整的人脸检测、面部关键点定位和人脸特征提取与比对模块,还将陆续开源人脸跟踪、闭眼检测等辅助模块。 据中科视拓人脸组研发总监李凯周介绍,SeetaFace2包含了完整的人脸检测、面部关键点定位和人脸特征提取与比对模块,还将陆续开源人脸跟踪、闭眼检测等辅助模块。 SeetaFace2优势在哪? SeetaFace2 人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块,即:人脸检测模块 FaceDetector、面部关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人脸特征提取与比对模块

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    孙祥学:音视频AI技术落地实践

    它跟AI的结合点在哪呢? 幻灯片5.PNG 第二个视频+AI的尝试是云剪,一款基于网页的在线视频编辑工具,你在这边编辑视频、贴片、做字幕等处理,右边直接可以预览到,处理完之后可以导出到各个平台。 后面有一个链接是官网的体验页,主要包括像智能识别、智能编辑和智能审核三块。 人脸检索,腾讯优图人脸识别有一个入库的过程,你要把所关注的人脸图片通过特征提取入库,检索的时候实质上是向量的相似度比较。 应用场景 媒资管理,大量的视频不可能人工去看,所以要做识别之后我知道里面有哪些明星,像综艺电视台,知道迪丽热巴在哪个视频出现了就可以把视频搜索出来。

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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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    【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。 第三个是形状特征,基于人脸特征关键点就可以计算出一系列的形状特征,因为人脸关键点是眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部等有语义的特征点,每个人脸都通用却有独特性,对于光照姿态等有很强的不变性。 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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    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,检测人脸在哪里。 首先要从照片中识别出人脸在哪里,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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    火爆的老照片动起来、唱歌,微视把AI视频特效打包「一键」实现了

    因此,微视又研发了第二种大模型:基于隐向量的属性编辑模型。 首先,他们利用亚洲人脸数据集训练了一个高质量的生成模型。 在美观程度方面,微视利用图像处理技术和属性编辑方案对大模型生成的图片进行美化,如利用去皱纹模型去除眼袋和泪沟。 轻量级的小模型整体骨干基于 Unet 结构,参考了 MobileNet 深度可分离卷积和 ShuffleNet 的特征重利用等优点。 实时人脸动作迁移 在人脸动作迁移方向,有一部分工作的思路是:首先估计从目标图片到源图片的反向光流,基于光流对源图片的特征表示进行扭曲(warping)操作,然后再恢复出重建结果,例如 Monkey-Net 做‍特效,腾讯微视优势在哪儿 逼真的效果、高效的模型离不开坚实的技术支撑。

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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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    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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    程序员们,快把这款AI“魔法”做到手机相机里,求求了

    那感觉,就是人家拍照是回眸一笑百媚生: 我一上相就是“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”灵魂三连。 现在各种算法技术这么发达,就不能我往镜头前一站,相机自动帮我微笑到位吗??? 只有经过类似这样的操作,才能让表情编辑人脸本身的状态相贴合,达到真实自然的效果。 还有一重难点在于数据集。 一键微笑背后的算法模型最终效果好不好,很大程度上依赖于人脸数据集的构建。 数据集中包含的人脸越多越丰富,AI算法就能学到越多的人脸特征,提高输出结果的精准度。但人脸数据集的获取又往往涉及到用户隐私等多种问题,较难采集。 第二步就到了集成HMS Core视频编辑服务(Video Editor Kit)的视频编辑原子能力SDK。 需要说明的是,视频编辑服务(Video Editor Kit)的SDK不仅支持华为手机,也支持非华为设备,具体版本要求如下。 另外小小地提醒一下:人脸算法千万条,安全守法第一条。

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    腾讯叶聪:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用

    分享嘉宾:叶聪 腾讯 技术专家编辑整理:张智跃内容来源:DataFun AI Talk「智能技术前沿实践分享」出品社区:DataFun----导读:本次分享系统介绍计算机视觉的基础知识,如何利用这些识别算法实现一个应用 下图左上是人脸识别,我们用算法抓取人脸上的特征点(feature points),然后跟数据库里已经处理好的特征去匹配,从而识别谁是谁。 在做手术之前医生通过看3D模型就能够知道每个血管的厚度是多少,在哪里可能有风险。用这种方式大大降低了手术的风险。这些都是已经落地的项目。还有一些其他比较常见的例子,包括多人脸识别。 以下图宝宝为例,问题是宝宝坐在哪,就是宝宝在图像中的位置。 首先要做图片的情景识别,理解图片上面有什么东西,比如宝宝坐在哪里;另外还要有nlp的引擎去理解这个的问题,它问的是孩子坐在哪儿,不是问他干什么;最后通过理解用户的问题和图像里面的因素,进一步的匹配。

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