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使用 Java 实现人脸融合

人脸融合正在流行,毕竟这个社会一直都是看脸的时代! 今天周六,抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。...说到这个技术,很多人可能很陌生,但是当提到 AI 人脸识别,AI 换脸,AI 算命,人脸美化等技术,相信都不陌生了。 况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎,国内的人工智能巨头新秀也不例外。...如上图所示,在图片上的人脸中,找出这些特征点(一般,找 68、72 个就可以了)。 ? 如果脸型相同或相近,那么就可以换脸,进行融合了。 ? ? 说起来简单,但是实现起来就涉及到很多算法了。 ?...我的实现也很简单,借助开源类库,加上巨头提供的 API,基于 Java 实现人脸融合。 首先,利用 opencv 获得关键特征点。...做的牛逼一点的,可以从视频中提取图片,再进行融合

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人脸融合?没有想象中难!

颜如玉 颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序,可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果 项目描述 最近随着各种技术的发展,图像方面的人脸处理技术越来越广泛。...天天P图与Face++也都推出人脸处理的 API,不过价格方面就有点不亲民了。于是本人将之前研究完成的人脸融合算法开源出来。 本文会一步步带你了解人脸融合的实现过程。...out_img —— 结果图片输出路径 face_area —— 指定模板图中进行人脸融合人脸框位置。...blur_size—— 模糊核大小,用于模糊人脸融合边缘,减少融合后的违和感 mat_multiple —— 缩放获取到的人脸心型区域 一、 检测及关键的定位 人脸的检测以及关键点定位有多种实现方案 使用开源...) dst_matrix, dst_points, err = core.face_points(dst_img) 二、对齐人脸角度 在待融合图人像不是侧脸的情况下,我们可以同过调整平面位置及角度让其与模特图的人脸重合

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人脸识别还敢闯红灯?人工智能智慧城市

对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展,这个管理难点有可能被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用人脸识别系统,对行人和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。...在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口,屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设:屏上的显示大家都能看到,有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话,情愿接受处罚,保证下次不再闯红灯了,让我们把他的照片撤掉。...宿迁公安局交警支队副支队长 夏建设 10个路口装人脸识别 准确率超90% 而对于行人和非机动车闯红灯的行为,交管部门将分别给予20元和50元的罚款。...目前,宿迁已在10个路口安装人脸识别系统,曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为,人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?

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基于Python实现视频的人脸融合功能

imwrite(save_path + str(num) + '.jpg', frame) num +=1 video.release() return fps, size,frame_num 脸部融合...因为视频可能会有镜头切换,对焦目标可能是观众或者其他人,所以在脸部融合前,需要判断要转换的图片中是否有杨紫,如果有大于0.85的概率确定是杨紫,我们进行脸部融合,如果小于等于0.85概率我们就不进行脸部融合...,下面进行脸部融合。 ​...# 读取原图像 img = cv2.imread(path) # 写入视频 video.write(img) video.release() 总结 到此这篇关于基于Python实现视频的人脸融合功能的文章就介绍到这了...,更多相关Python实现视频的人脸融合内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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卓伟:腾讯云人脸融合技术构建

下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。...这个活动的背后,实际上就是一个人脸融合的常见应用,把自己的照片与模板进行融合。...image.png 这里面当然不仅仅是人脸融合,它的调用量这么,还有高并发的上传、下载、智能分析等等这些技术在里面。什么是人脸融合?...优图实验室前面大家也有所了解,它在国内外人脸评比中都是名列前茅的,我们在人脸融合里用了优图的人脸检测、关键点定位,它能定位人脸上90个关键点,包括眉毛、眼睛、嘴巴甚至瞳孔、轮廓90个点,之后提取特征,做后续的融合...A:视频的操作肯定是异步化的操作,耗时较久做成同步是不合适的,因为这涉及到视频的编解码、截帧、逐帧的人脸检测和特征提取以及替换的过程,我们之前测过900多兆的视频,视频编解码和截帧可能在3到4分钟,这么的耗时

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电商GMV和支付规模预测

在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...本篇文章,就简单地说一说在做大预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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“618”你准备好了吗?

流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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“618”用云量创新高

“618”用云量创新高 后疫情期首次大,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍  腾讯云支持“618”资源创新高 “618”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏...今年“618”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...同时,腾讯云推出的“小程序·云直播”特色解决方案,融合腾讯云直播技术与微信小程序生态优势,提供云端直播能力及全平台打通的直播服务,为电商平台及品牌商家提供了更便捷、更轻量的直播方案。

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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!...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?...腾讯大成网「2018新年祝福流行这样玩」案例 用户进入活动主页选择贺卡场景后,上传自己的照片,即可通过人脸融合技术实现人卡融合,轻松生成专属于自己的新年贺卡。...那么,作为同样是能干会玩的大家,怎么样像腾讯大成网一样,用起腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)上的人脸融合AI能力呢?...话不多说,快上车,让小编带你走 访问 腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)即可体验级调用该功能 不仅是人脸融合,在图片特效相关AI能力方面,我们还开放了人脸美妆、人脸变妆、大头贴、滤镜、颜龄检测等能力

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转化率精准预估优化论文随笔记

这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路:基于历史数据复用的转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,一般很难预估得准确。...整个方案会基于历史分布相似的数据进行融合,基于重要性加权经验风险最小化框架(Importance-Weighted Empirical Risk Minimization)设计了微调方案,通过最小化以下经验性风险来进行模型微调...分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...第一个是查找与99相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88,以及2022年6月14日的618二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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