2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表
无论是物理手段，还是生理手段的“变脸”，互联网审美时代里第一批被AI“变脸”的人已经不是天方夜谭。
认脸对于人来说不是什么难事，除非是韩国小姐才需要最强大脑。但是计算机做同样的事情就要困难得多了。不过Facebook正在尝试让计算机赶上人的能力，据其名为DeepFace项目的结果，Facebook人
拍图三十秒，修图半小时，互联网公司们都深谙这种心理，使出浑身解数，让“变脸”更加完美。比如一直针对女性群体，主打拍照的OV手机（OPPO和Vivo），在这两年逆袭走低性价比和高性能的小米。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
最近，韩国最大的漫画平台网站Naver webtoon（네이버만화）推出了一个新工具WebtoonMe，可以将自拍照或者视频转换为韩式网络漫画的风格。
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 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。其中，生成对抗网络（GAN）的隐空间一直是个热点问题，现在越来越多的
据调查发现，有52%的用户更希望使用生物或者其他新兴密码方式，而不再热衷于传统密码，并且有80%的用户相信生物特征识别方式会更安全。 用户的这种倾向正好为谷歌的Abacus计划铺了一条康庄大道，Abacus计划推出一种融合了生物特征识别技术（包括面部识别技术和语音识别技术）和地理位置信息的登录方式，也就是说不用输入传统的密码或者PIN码，就能登录。 大部分用户对于新密码方式的强烈渴求驱动于他们的懒惰，而谷歌废除密码计划也是基于用户的这种心理推动的。Abacus可将密码替换成对使用手机方式的综合分析，然后
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。 最近关于生成模型有两件事情得到广泛的讨论，其一是 Nvidia 的基于风格的 Style GAN 生成足以以
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】NASA「好奇号」火星车传回了一张照片引发网友无限脑补，有说火星人基地的、霍比特人巢穴的，还有说外星人开酒馆的，实际上到底是啥？ 火星表面惊现「神秘之门」？ 好奇号：「十年老车，照片保真」！ 神秘墓穴？秘密基地？网友疯狂脑补 2022年5月7日，在火星上游荡了10年的好奇号传回上面的这张照片。 没过两天，国外的网友们就炸开了锅，纷纷在「瞎猜」这件事上脑洞大开。 有网友画了一张脸表示，没错，你们看到的那个像是人脸的阴影，就是外星人的脸。
最先进的AI和机器学习算法不仅可以生成栩栩如生的位置和物体的图像，还擅长将人脸头像从一个人换成另一个人的。另一方面，研究人员也在不断开发能够检测deepfake假图像的识别工具。这场在机器学习图像识别领域的“矛与盾”之争愈演愈烈。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量，为实体经济发展添能蓄力。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
目前，人工智能技术已经在人脸识别、语音处理、视频处理、自然语言处理等领域得到了突飞猛进的进展。未来人工智能技术将在哪些行业和业务场景中最快得到应用，以及将会向着哪些方向重点发展，成为了行业共同关心的问题。
最近CVPR2020的论文集合在GitHub火了，CVPR2020-Paper- Code 的项目（https://github.com/extreme-assistant/CVPR2020-Paper-Code-Interpretation）已获得超5.2K Star（截至发稿），甚至一度排在趋势榜的前五名位置。
改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。在给定的人脸图像中，人脸编辑由于其各种应用和娱乐性而不断受到关注。特别地，随着最近生成对抗网络( Generative Adversarial Network, GAN)模型的进步，我们可以简单地通过操作给定图像的潜在特征来完成这一任务。此外，最近，许多基于扩散概率模型( Diffusion Probabilistic Model, DPM )的人脸图像编辑方法也被提出，这些方法显示出高质量和灵活的操作性能。
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉技术在越来越多的场景起到重要的作用，现在的视频异常行为检测就可以今早给予警察预警信息，大大减少暴力事件、游行游街行为、聚集性活动等行为的发生。 01 前景 目前社会中始终会出现多多少少的异常行为，在目前人工智能发展的形式中，几乎人均被几个摄像头拍摄到的情况下，本次热点新闻事件中，经过了较长时间都没有得到警力的帮助，无非就是
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用，以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
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，同时进行部署、推广这一整套流程。主要包括以下六个部分：
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。已有的基于学习的方法中，使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法，然而要么他们的方法是基于人脸的关键点合成特定的表情，要么是基于代表了情绪类别的离散向量，这两种条件通常具有用户参与编辑的方式不够简单（人脸关键点），要么生成结果单一、不可细粒度控制（离散向量）。
为什么要做这个小程序？ 疫情原因，2020年的毕业季也不同了。很多毕业生没有举办正式的毕业典礼，也没有照毕业照，个人觉得这是人生的一大遗憾。为了弥补这一遗憾，我尝试用云开发快速实现一个AI云毕业照小程序，纪念我们的青春年华。 功能实现的思路是：用户上传人脸照片即可生成学士服云毕业照，小程序支持学士服、硕士服、博士服等个性服装,而且可以通过云开发CMS管理系统随时随地管理小程序云开发内容数据。 为什么选择了云开发？ 云开发 CloudBase 是腾讯云首创的云原生一体化开发环境和工具平台，为开发者提供高
2015年的时候笔者开始关注GAN，公众号早期的文章中就有GAN的综述，这些年GAN的相关研究也是持续井喷。这一次咱们学术上的研究撇开不讲，这么多年过去了，GAN有哪些最成功的商业化落地领域？
高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前，使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力，且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
自DeepFakes技术诞生以来，造假脸、假视频的恶搞消息不断，而基于GAN的相关技术让这种恶搞“更上一层楼”——真人？假人？傻傻分不清。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
想要个性化设计高真实感的三维立体人脸，却发现自己并不熟悉专业的设计软件？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！
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。
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。
2021年，广州互联网法院通报了一起因为“刷脸”引发的借款纠纷。客户王兰（化名）在遗失了身份证后，却被人冒用身份通过银行的“人脸识别”贷款，导致王兰因逾期被告上了法庭。经司法笔迹鉴定，认为案涉客户签名并非王兰本人签署，手机号码亦未曾登记在王兰名下。最终，法院驳回银行全部诉讼请求。
AI 科技评论消息，计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，ECCV）于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑召开，今天已进入会议第二日。会议前两日为 workshop 和 tutorial 预热环节，主会将于当地时间 9 月 10 日召开。
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。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作，并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
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。Facebook的研究人员创建了一个人工智能系统，该系统可以用计算机生成的图像来代替闭合的眼睛。
近日，中国人工智能学会(CAAI)公示了2019年年度优秀博士学位论文评选的最终结果。
内容一览：深度合成服务在满足用户需求、改进用户体验的同时，也被一些不法人员用于制作、复制、发布、传播违法信息，诋毁、贬损他人名誉、荣誉，仿冒他人身份实施诈骗等违法行为，如今针对这一技术的管理规定终于发布了。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
本文推荐本周值得关注的已开源论文，包含图像超分辨率、利用疼痛类型之间的域迁移来识别马的疼痛表情的研究、人脸检测识别、图像去噪、分割、手写文本行分割、妆容迁移与卸妆、伪装物体检测等共计 12 篇。
01 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务，通常分为分割，配准，可视化几个子任务。这里贴一张广义的图像分割的图： 存在的困难： 不同目标区域亮度一致，区分度小， 不同目标
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
【新智元导读】亚马逊积极向美国警方推销自己的人脸识别产品， 引发了美国社会大规模抗议。亚马逊员工也给CEO贝佐斯写公开信：请停止武器化我们的技术！
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。而目前基于单张图片特征进行嵌入的方法（FaceStudio、PhotoMaker、IP-Adapter），要么需要对文生图模型的全参数训练或 PEFT 微调，影响原本模型的泛化性能，缺乏与社区预训练模型的兼容性，要么无法保持高保真度。
随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场，不仅有传统OA厂商间的贴身肉博，也有互联网公司的围剿。 最近一组疑似腾讯移动OA的产品界面，引发业界各种揣测，而事实上，互联网公司对于企业级移动应用市场的青睐早现端倪，在腾讯被曝出进军移动OA消息之前，就已经发布过RTX、EC、企业邮箱等B2B产品服务，不仅与
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