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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 data, int width, int height, int format, long timestamp) { //获取摄像头的帧数据,该数据为NV21格式 byte数组 //调用FT人脸追踪引擎的人脸特征查明方法 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop AFR_FSDKFace result = new AFR_FSDKFace(); //人脸特征 //全部已经保存的人脸特征集合 List<FaceDB.FaceRegist> 在获得这个信息后,我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征

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Github项目推荐 | SC-FEGAN:基于GAN的人脸照片涂鸦编辑

Github项目推荐 | SC-FEGAN:基于GAN的人脸照片涂鸦编辑 (使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等) by Youngjoo Jo, Jongyoul 概述 我们学习使用深度网络来编辑人像。我们的网络SC-FEGAN(即本项目)非常适合使用直观的用户输入与草图和颜色生成高质量的合成图像。 GUI中的按钮: Open Image :打开要编辑的图像并重置草图和颜色。 Mask :单击此按钮并在左侧查看器上绘制蒙版。 Sketches :单击此按钮并在左侧查看器上绘制素描线。 Arrange :安排编辑工作。 Undo :撤消之前的编辑工作。 Complete :完成图像生成并在右侧显示。 我们建议你按照以下的步骤使用: 1. 根据原图合理地画出草图。 2. 示例 面部编辑 ? 耳环编辑 ? 面部修复 ? 面部修复(只有草图和颜色) ? License CC 4.0署名 - 非商业国际 该软件仅用于教育和学术研究。

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    Github项目推荐 | SC-FEGAN:基于GAN的人脸照片涂鸦编辑

    (使用用户的草图和颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等) by Youngjoo Jo, Jongyoul Park 《SC-FEGAN: Face Editing Generative 概述 我们学习使用深度网络来编辑人像。我们的网络SC-FEGAN(即本项目)非常适合使用直观的用户输入与草图和颜色生成高质量的合成图像。 GUI中的按钮: Open Image :打开要编辑的图像并重置草图和颜色。 Mask :单击此按钮并在左侧查看器上绘制蒙版。 Sketches :单击此按钮并在左侧查看器上绘制素描线。 Arrange :安排编辑工作。 Undo :撤消之前的编辑工作。 Complete :完成图像生成并在右侧显示。 我们建议你按照以下步骤使用: 1. 根据原图合理地画出草图。 2. 示例 面部编辑 ? 耳环编辑 ? 面部修复 ? 面部修复(只有草图和颜色) ? License CC 4.0署名 - 非商业国际 该软件仅用于教育和学术研究。

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    人脸识别的原理——Haar 特征

    OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。 Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。 Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。 这些计算是重复的,因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点,而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下,并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的,因为卡顿会造成用户体验不好的情况。

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    人脸识别系列一 | 特征脸法

    然后人脸识别的时候需要判断一张图像是不是人脸,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征人脸级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到 就调用特征脸法开始拟合数据,然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。 安装下就好了,安装命令如下: pip3 install opencv-contrib-python 结果 给自己人脸打了马赛克。 ? 特征脸法原理 还记得我们前面讲的机器学习算法之PCA降维吗? 计算协方差矩阵的特征值和特征向量,每一个特征向量的维度与原始图像向量的维度是一致的,因此这些特征向量可以看成是一致的,因此这些特征向量就是所谓的特征脸。 因此,在求特征向量时,特征脸法在PCA的基础上进行修改,不去对协方差矩阵求特征向量。

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    人脸检测的关键特征

    今天跟大家继续说说人脸检测的一些事,我们是否考虑过人脸检测,到底哪些特征是比较关键性的??? ? 面部传达着非常丰富的信息,这对于完整的社会互动至关重要。 为了有效地提取这些信息,需要从复杂的视觉场景中很容易地检测到人脸。在这里,我们询问了哪些特征人脸检测的关键? 这些发现表明,人脸检测取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化,产生虚假的人脸感知,但确保真实的面孔不会错过。 ? 通过将特征等级与人脸等级相关联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是关键。 为了进一步检查眼睛和嘴巴是否确实对于面部检测是关键的,在第二实验中,我们去除眼睛或嘴巴,或者两个不与面部、耳朵或牙齿相关的特征,以及用于编辑的图像的测量的真实性得分。

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    详解LBP特征与应用(人脸识别)

    当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性,只有具备了这些特性,局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测 一:光照不变性 特征对整体光照具有特征不变性,对比度可以保持,LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰,但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。 其本质是基于旋转不变性特征和降维,将LBP的直方图表示从256降到59个BIN即可表示。统一模式的58个LBP表示如下(其中R=1,圆形) ? 而在纹理匹配中,通过傅里叶变换到频域空间,可以得到旋转不变性特征,实现基于LBP的纹理匹配。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ? OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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    判别特征学习方法用于人脸识别

    为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。 Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。 以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。 然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。 通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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    推荐系统可利用的特征

    学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”,“物品信息”,“场景信息”这三大部分有价值数据,通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达 构建特征原则:尽可能地让特征工程抽取出的一组特征,能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息,并且尽量摒弃冗余信息 电影的例子 推荐系统常用特征 1 用户行为数据 2 用户关系数据 强关系(互相关注),弱关系(点赞,评论) 3 属性、标签类数据 4 内容类数据 一般,内容类数据无法直接转换成特征,需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容,再输入推荐系统

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    判别特征学习方法用于人脸识别

    为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。 Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。 以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。 然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。 通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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    Pytorch安装及学习人脸特征点识别

    face_landmarks.csv') 【查看数据格式】 查看前5行数据: landmarks_frame.head(5) 5行137列,去掉第一列图像名字,后面总共136列,每一个点包含x与y坐标,表示总共有68个特征点 【绘制图像特征点】 提取图像名字 n = 4 img_name = landmarks_frame.iloc[n, 0] img_name 输出 '1198_0_861.jpg' 将图像的特征点放到一个数组中 定义特征点绘制方法 def show_landmarks(image, landmarks): """Show image with landmarks""" plt.imshow(image ', c='r') plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated 特征点绘制 plt.figure() show_landmarks

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    人脸识别经典算法:特征脸方法(Eigenface)

    特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。 一旦我们找到了L矩阵的M个特征向量vl,那么协方差矩阵的特征向量ul就可以表示为: ? 这些特征向量如果还原成像素排列的话,其实还蛮像人脸的,所以称之为特征脸(如下图)。 步骤五:识别人脸。OK,终于到这步了,别绕晕啦,上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。首先考虑一张新的人脸,我们可以用特征脸对其进行标示: ? 其中k=1,2...M,对于第k个特征脸uk,上式可以计算其对应的权重,M个权重可以构成一个向量: ? perfect,这就是求得的特征脸对人脸的表示了! 那如何对人脸进行识别呢,看下式: ? 其中Ω代表要判别的人脸,Ωk代表训练集内的某个人脸,两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离,当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第k个脸是同一个人的。

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    基于haar特征+adboost分类器的人脸检测算法----haar特征

    haar特征 1 人脸识别方法 人脸检测由来已久 ,它属于计算机视觉范畴。 在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计。 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。 主要包括模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特性、颜色特征等方法。 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间,根据相似度量来判断人脸是否存在。

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    Markdown编辑推荐–MarkdownPad

    Markdown Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式。 但是在线编辑还是会有点麻烦,实时预览也不方便,MarkDown编辑器有挺多的,但是个人觉得MarkDownPad比较优秀,可以实时预览,自定义样式表 等等。 ? ? ?

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    神盾推荐——特征构造方法

    现在总结一下在推荐系统中比较通用的特征构造方法。 场景分析: 推荐场景一般可以抽象为:内容(Item)和受众(User),其中内容主要是指要推荐的Item,在购物场景中Item就是商品,歌曲推荐中Item就是歌曲,受众是访问当前场景的用户,一般是自然行为人 ;推荐模型一般是计算不同的User-Item对的得分,这个得分反映的是用户点击当前物品的概率,获取得分最高的Top n的Item推荐给用户,所以整个特征关联模型可以抽象为如下图-1所示: ? 图-1 推荐系统关系模型 其中,可以分解为如下几部分:User-Item特征、User特征、Item特征、User-Item属性分布特征,下面具体阐述每种特征的构造方法。 总之,合适模型加上适配的特征特征体系才能获得较好的效果。 小结: 特征工程通常在算法调优中占据了大部分的时间,本文旨在通过梳理推荐系统中常用的特征构造方法,实现快速的特征构造。

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    项目 | 基于GAN的人脸照片涂鸦编辑

    SC-FEGAN:基于GAN的人脸照片涂鸦编辑 (使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等) by Youngjoo Jo, Jongyoul Park ? drive/folders/1VPsYuIK_DY3Gw07LEjUhg2LwbEDlFpq1 Github项目地址 https://github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN 示例 面部编辑 耳环编辑 ? 面部修复 ? 面部修复(只有草图和颜色) ? 转自:AI研习社

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      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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