之前的文章中，我们写过关于《Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别》的文章，并且附带了源码(老版本：基于Spring、jdbc、jsp、json、https、mysql、tocmat等实现)，有兴趣的同学，可以点击阅读。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。 例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后，反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的二分之一，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0.8，归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi，如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。
2018新年贺卡“人脸融合”玩出新高度！腾讯AI开放平台（AI.QQ.COM）上线人脸融合技术接口后广受开发者们热捧，从人民日报的刷屏H5“快看呐！这是我的军装照”，到腾讯翻译君的“四六级考前开运”、江小白的“世界上的另一个我”、爱奇艺的“你好，旧时光”...人脸融合技术可以说是AI界最“接地气”的技术应用之一了，精彩的应用案例应接不暇。新年伊始，人脸融合技术又能将新年祝福玩出什么新高度呢？
（VRPinea 12月29日讯）今日重点新闻：触觉技术厂商bHaptics，发布了全新的VR触觉手套TactGlove，售价299美元；Meta已收购数据合成公司AI.Reverie，将其并入AR/VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。
利是又称利事，即红包，是中国文化传统的一种社交行为。现在，新年开工第一天，很多中国公司也形成了派开工利是的风俗，比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统，今年元宵节李彦宏也系上了围裙，在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日，不难理解：不只是可以起到激励士气的目的，更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日，从元宵节后的第一个工作日开始，一直到本月底期间，举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动，面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
📷 欢迎关注“计算机视觉研究院” 📷 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 明天就是春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。明晚我们计算机视觉研究院会给大家带来红包雨🧧！ 📷 📷 📷 📷 春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。 📷 计算机视觉研究院 提前给你拜年了！ 📷 二零二一 ◆ 开启鸿运 2020 Happy New Year 📷 明晚12点整，计算机视觉研究院准时给大家派送“口令红包”，大家记得准时关注文
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。
2019年7月22日，科创板历史性开闸敲钟，25家中国公司集体IPO上市，其中就有一家低调的AI公司。
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。
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）。
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。
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。
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
（一）可视化展示人体情绪波动图，如上图所示 紧张过度会让人胃口翻腾，尴尬难堪会使人脸颊红润，很显然，情绪对我们的身体具有直接的生理作用。最近，芬兰的一组研究人员对这一过程进行了确切分析，将情绪波动进行了可视化的展现。 为了构造情绪展示图，研究人员向773位参与者传达了不同的文字、故事、电影和表情，并让他们在一张人体轮廓图上标记出情绪反应活跃异常的身体部位。增加活跃度的区域从黑色到红色再到黄色的颜色进行标记，而减少活跃度的区域则由越来越明亮的蓝色表示。 这一项研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上，其
大年初四，又称为“羊日”，是贡迎灶神回民间的日子，传说今日不宜出门的哦！灶神王爷来查户口哈哈。
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
点击上方蓝字关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 扫描二维码获取 更多精彩 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 今晚 福利领不完 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一转眼，又陪伴大家度过了非常有意义的一年，今天也是中国传统节日——除夕。感谢大家一直以来的支持与陪伴，“计算机视觉研究院”今晚会陪伴大家一起跨年，我们也为大家带来了抽奖和红包，请大家时刻关注我们的留言及群消息！ 感谢 首先感谢在一线的抗
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。
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。
近些年来，随着深度学习和对抗生成网络的兴起，图像生成领域取得了巨大的进步。然而，对于计算机视觉领域的生成问题，并非只有生成对抗网络这样唯一的解决途径。在SFFAI22我的演讲中，我们将以两篇工作为例，介绍常见的生成模型，以及对于生成模型中的不同问题我们的解决方案：
下午的时候，配好了 OpenCV 的 Python 环境，OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是 AP
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目，重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域，通过开源自研的方法，方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来，本项目在业界获得了广泛关注，最近TFace发布了新版本，在优化了原有人脸识别模块的同时，新增了人脸安全模块。
AI 科技评论按：2018 年 4 月 14 日-15 日，中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者，提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下，该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾
腾讯与敦煌研究院战略合作1周年 发布数字创意互动“敦煌诗巾”献礼新年 2017年12月29日，敦煌研究院与腾讯达成战略合作，共同发起“敦煌数字供养人”计划。在过去一年中，腾讯基于其新文创战略，整合新文创生态能力，与敦煌研究院一起，通过游戏、音乐、动漫、文创等多元数字创意方式，号召用户参与到敦煌文化的保护和传承中来。在合作一周年之际，该计划推出新年数字创意活动——敦煌诗巾，号召公众通过数字文创手段，成为敦煌数字供养人。在腾讯文创平台上，用户可以通过DIY自己的专属敦煌丝巾，生成个性化的文创创意，供养
classification也要训练的，和auto-encoder一起训练，介样练：
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。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】用GAN模型进行图像合成有一个显著缺点，就是生成的图像不可控制，经常是摘个眼睛把性别都变了。最近Adobe提出新一代GAN模型，能够自由控制35个人脸属性的变化，而不会互相干扰。 图像合成中的一个重要问题就是图像内的纠缠（entanglement）问题。 比如把一个人脸上的胡子全都自动去掉，或者完美地贴上胡子，最后生成的图片或多或少都有违和感，因为胡子和人脸存在某种纠缠的关系。 并且不同物体间的合成、去除的难度也不尽相同。 举几个生活中的例子就很
十八、文字生成图像 55、 DAE-GAN: Dynamic Aspect-aware GAN for Text-to-Image Synthesis 文本转换生成图像是指，从给定的文本描述中生成图像，保持照片真实性和语义一致性。此前方法通常使用句子特征嵌入去生成初始图像，然后用细粒度的词特征嵌入对初始效果进行细化。 文本中包含的“aspect”信息（例如，红色的眼）往往连带几个词，这对合成图像细节信息至关重要。如何更好地利用文本到图像合成中的aspect信息仍是一个未解决的挑战。本文提出一种动态 Asp
今天和大家说的是关于人脸识别及人类部件解析。下面先给大家展示下具体背景及效果图，然后我们开始展开讲解。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】用GAN模型进行图像合成有一个显著缺点，就是生成的图像不可控制，经常是摘个眼睛把性别都变了。最近Adobe提出新一代GAN模型，能够自由控制35个人脸属性的变化，而不会互相干扰。 图像合成中的一个重要问题就是图像内的纠缠（entanglement）问题。 比如把一个人脸上的胡子全都自动去掉，或者完美地贴上胡子，最后生成的图片或多或少都有违和感，因为胡子和人脸存在某种纠缠的关系。 并且不同物体间的合成、去除的难度也不尽
机器之心专栏 作者：网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法，分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来，面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注，其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入，可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中，同时保证在迁移
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
此前，谷歌和波士顿大学的研究者提出了一种「个性化（Personalization）」的文本到图像扩散模型 DreamBooth，用户只需提供 3~5 个样本 + 一句话，AI 就能定制照片级图像。
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
选自arXiv 作者：Ying-Cong Chen等 机器之心编译 参与：乾树、王淑婷 拍的照片看起来太严肃？蓄着胡子有点老？没关系，Facelet-Bank 可以通通帮你解决。近日，腾讯优图研发出一种数字人脸处理技术——Facelet-Bank，可以帮助我们改善图片中的人脸效果。再也不用担心拍照时表情管理失败被做成表情包了呢！ 项目链接：https://github.com/yingcong/Facelet_Bank 引言 数字人脸处理技术旨在改变语义表达和有意义的特征，如微笑和悲伤，或给人脸添加虚拟妆容
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
“这只猪总是用侧脸面对观众，另一面却从来没人见过。奇怪的是，即使从侧颜看去，还是两只眼睛和两个鼻孔。”
转载|ZAKER新闻客户端 报告|Curiosity China 编辑|Miggy 本月中旬，腾讯公布了2015年业绩报告。CuriosityChina则根据这份报告制作了2015微信用户数据，具体如
与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。一般应用在防攻击不高的场景中。而动态活体检测是指通过指示用户做出指定动作动作（读数，眨眼，左右摇头等），验证用户是否为真实活体本人在执行当前的操作。
这项工作提出一种新的逆映射方案，通过引入迭代细化机制，扩展当前基于编码器的逆映射方法。与当前最先进的方法相比，基于残差的编码器 ReStyle 提高了准确性，推理时间的增加可以忽略不计。https：//yuval-alaluf.github.io/restyle-encoder/
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN，通过对 StyleGAN 的生成效果分析，他们对不完美的工作设计了改进和优化方法，使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
今天小 G 给大家介绍一个 AI 黑科技，能够完美实现人脸性别变换，并带有丰富的表情，让你不仅瞬间拥有了对象，更是看到另一面的自己，都怕你一不小心爱上你自己。
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。
Cascade EF-GAN可以更好地保留与身份相关的特征和细节，特别是在眼睛、鼻子和嘴巴周围，进一步帮助减少生成的面部图像中的伪影和模糊。
现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真，在这其中，GANs（生成性对抗网络）和变分自动编码器功不可没。
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