日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
据路透社、CNN等多家媒体报道，在本周二的一次投票中，旧金山城市监督委员会（Board of Supervisors） 的官员们以8票对1票的结果通过一项法令，禁止政府机构购买和使用人脸识别技术。此举旨在加强新技术的监管，并消除个人隐私泄露的隐患。
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。
起步阶段（1950s-1980s），这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究，所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
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。
大家好，有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精萃》，这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍，同时配套有大量实战案例。
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
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
“新冠疫情之下，京东数科、汉王、百度、腾讯、云从科技、中科视拓等众多科技企业纷纷推出或开放了自己“戴口罩状态下的人脸识别”技术。殊不知，方便了居民、秀了肌肉的同时，也带来了新的一波数据安全隐患。
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技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备，还是企业系统平台，都开始集成AI能力，现阶段看，AI融合到各个行业的潜力非常巨大，能够在众多场景中发挥作用，比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中，企业上云成为了新常态，云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术，能够解决很多问题，因此云与AI的融合也是新常态。
顺着自己来的方向回去找一遍？四处联系工作人员求助？或者干脆因为行李证件丢失而错过航班，不得不开始复杂的补办流程？
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
8-Helpful-Everyday-Examples-of-Artificial-Intelligence-1068x656-1.jpg
classification也要训练的，和auto-encoder一起训练，介样练：
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
各位同学，今天有三来发布新书了，本次新书为生成对抗网络方向，名为《生成对抗网络GAN：原理与实践》，本次书籍为我与师弟郭晓洲共同写作，也是第一本有三与人合著的书籍。
不论是免费Wi-Fi盗取位置信息，还是儿童智能手表成为窃听工具，都在揭露一个事实：
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
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。
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
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。
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。
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。”
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。
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。
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？
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/
【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！
近日，顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
