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CVPR 2021 人脸属性风格

例如,对于人脸属性篡改任务,我们想要给人脸加上刘海,可是却改变了发色或是背景,再例如,我们想要给人脸加上眼睛,结果竟然性别和年龄也改变了。下面是最新模型StarGANv2的结果: ? 利用了原始0-1标签之间存在的互斥性(对同一个语义的不同描述)和独立性(不同语义),HiSD将原始Label转换为了Tag和Attribute,并想要无监督地耦出对应上某个Attribute的风格,比如图中不同眼镜的款式 进一步,我们将各个模型也对应上了这个层次结构,然后每一次只训练一个对应某个Tag的转换器将图像在两个Attribute之间进行转换,然而这样就可以耦出单个Tag的风格了吗? 跟SOTA模型比较,我们有着最好的真实性、耦性和用户最喜欢的多样性。同时还有着对于两种来源的风格编码最为平衡的性能。 ? 论文和代码都已经放出来了。 耦性是如何定量比较的。又如何同时训练噪声引导的风格和参考图像引导的风格的。可能需要感兴趣的同学自行去看啦,也欢迎来和我讨论~

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【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

主题模型的统计方法是利用机器学习识别文本数据语料库中的词之间的关系。然后它基于“主题”来描述语料库,主题是模型推断出的属于一个主题的单词组。 了解使用LDA的主题模型,你将能够对各种文本数据进行建模——推特、研究或专利摘要、报纸或任何其他文本数据语料库。 基于潜Dirichlet分配的主题模型 主题模型如何工作? 分配:在主题模型中,我们为多种目的分配狄利克雷分布。我们为语料库中主题的分布分配了一个。此外,我们分配到每个主题,每个代表该主题中单词的分布。 在这个案例中,我想分析成千上万的专利摘要,涉及一个新兴技术:人脸识别。 自1990年以来,我从世界各地提取了近3500份专利摘要。 这可以让我们知道在过去的二十年中,人脸识别技术的哪些领域(基于每个主题中的单词)得到了发展。利用seaborn的catplot,我们可以将这项技术的发展可视化。 ?

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    【玩转Lighthouse】搭建PhotoPrism开源智能相册——支持人脸识别和主题分类

    且PhotoPrism内嵌Google TensorFlow机器学习引擎,实现了类似Google Photo和群晖Moments之类的人脸识别和主题分类的功能。 PhotoPrism支持多维度的照片管理,如基于地图位置、时间、自动识别的标签、人脸等,同时支持webdav服务端,方便各种移动app同步备份。

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    Android人脸识别app——基于Face++,MVP+Retofit+RxJava+Dagger高度

    前言 最近公司项目比较空,花了点时间写了个人脸识别的app,可以查看你的性别、年龄、颜值、情绪等信息,利用的是 Face++ 的人脸识别API。 主要的功能就是拍照,然后将照片传至 Face++ 服务器,进行人脸识别,获取返回的信息,对信息进行处理。将人脸在照片上标出,并将信息展示出来。 ,我们用方框将人脸标识出来。 获取人脸在照片中的坐标,利用人脸左上角的坐标以及人脸的宽高,在照片中绘制一个方框将人脸标出。 ? 剩余信息我这边采用 RecyclerView 来展示。左右滑动可以查看每张人脸的信息。 由于用了各种框架进行耦,所以代码文件数量变多了,但是单个文件中的代码会变少一点,清晰易读一点,这也是耦的目的,也方便之后的维护。 ?

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    修复群晖Moments 1.3.x无法识别人脸主题的问题

    有部分黑群晖,系统升级到6.22-24922以后,Moments(版本1.3.X)的人物及主题经常识别不出来,经查发现是插件有bug引导的,目前该插件已经修复,替换后则可以识别了,如果你的Moments

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    LADN | 局部对抗缠网络-人脸妆容迁移与反迁移的深度学习模型

    以前基于全局对抗的网络无法实现这样细节迁移,作者通过局部对抗判别器实现在不同的图像两张图像实现来细节迁移,在图像指定ROI区域重叠使用局部判别器实现了人脸的化妆与卸妆效果,图示如下: ? 作者在论文中提到当前各种人脸化妆技术已经广泛应用,其反向的应用,人脸卸妆(反滤镜)技术也越来越受到种视,但是没有一种网络可以同时做到这两点。 给定义一张没有化妆的人脸图像和一张已经化妆的参考图像,问题就变成如何把化妆风格正确的迁移到没有化妆的人脸上,主要难点在于提取妆容风格的潜在不变性变量,这样就要求解缠已经化妆人脸因素各种影响,这种问题常常被看成一个内容风格迁移 已经存在这种类型网络大部分只能对特定区域进行迁移,比如眼睛/嘴纯,无法应用到人脸其它区域,特别是当妆容风格与人脸纹理颜色差异较大的适合,这些方法往往很难取得成功。 第一行,妆容人脸,从a~d妆容效果逐步增强! 第二行,没有使用平滑损失时候的妆容去除效果 第三行,完整网络输出效果 论文地址 https://arxiv.org/abs/1904.11272v1

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    金融科技发力,智能投顾、大数据风控、人脸支付或成主题

    人脸支付、智能投顾、大数据风控,金融科技开始发力 前段时间,淘宝造物节上无人超市的画面让我们至今仍然记忆犹新,或许我们从来就没有想到过科技能够给我们的生活带来这么多的便利,在未来的生活中,我们只需要去超市选购心仪的商品即可

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    文艺复古:CenterNeXt要来了!

    因其简单性且无需NMS,CenterNet及其衍生版CenterFace、DBFace在目标/人脸检测领域的地位还是非常高的,尤其是CenterFace在不少人人脸识别应用中得到了广泛应用。 CenterNeXt应该主要聚焦三个方面: 骨干部分,从可见信息有ResNet18、ResNet50以及最新的ConvNeXt; 损失函数,参考TTFNet使用了focal loss Head,应该是借鉴了YOLOX的耦头 2022年的CV主题真的是“文艺复古”吗?如有其他类似的“技术复古”,各位小伙们可以留言一起交流哈。

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    AITech深圳召开,企业领军人齐聚首,五位IEEE Fellow现场带来主题演讲

    第二位演讲的嘉宾是思必驰联合创始人、首席科学家俞凯,他的演讲主题是对话智能。 五位 IEEE Fellow 带来精彩主题报告 在张宝峰的演讲结束之后,迎来五位 IEEE Fellow 的主题报告,首先出场的是南方科技大学计算机科学与工程系主任、IEEE Fellow、 他提到人脸识别的以下挑战,一是要准确找出人脸位置,但要是人脸很小,就会很难侦测。虽然现在有办法提高分辨率,但很多时候,分辨率提高后无法提高识别效果。 他举了几个例子,比如要侦测一张篮球场照片里的很多微小人脸,还有侦测分辨率非常低的人脸,需要怎么做呢?虽然利用 GAN 可以生成人脸,但也会误产生人脸。如何既增加人脸分辨率又提升人脸检测准确度。 他也提到了目前算法的一些问题,他表示,传统经常使用的 BP 算法,会经常落入 local minima 问题,得到局部最优,而不是全局最优,此外还有 saddle points 问题。

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    优Tech分享 | 人脸3D重建与渲染技术研究与应用

    近年来,人脸3D技术在各个行业和领域得到了越来越广泛的应用,大会上,腾讯优图实验室研究员葛彦昊以《优图3D重建与渲染技术研究与应用》为主题,重点分享了优图3D技术在人脸领域的研究与应用相关内容,阐述了对于人脸 从定量角度来看,可以通过光场采集的数据来面向人脸像素的误差;从定性角度来看,可以通过去除光照之后的人脸纹理,在清晰度、自然度、均匀度方面是否达到“照片级”还原,以及人脸纹理信息相关分量是否被正确耦来评价效果 近年来随着可微分渲染技术的推出,我们可以将一张input的图片理解为一个基于人脸几何形状,配合纹理、光照参数等共同渲染的过程,然后尝试将这个过程反过来去进行梯度反传,进而人脸纹理相关的各个本征分量。 与此同时相比其他无监督学习方法仅可支持理想球协光照模型,优图自研方法可实现对任意环境光贴图(Irradiance Map)进行Relighitng,大幅提升了人脸纹理重建的耦程度,支持基于更加复杂光照模型的物理 ; 02 面向人脸几何ID、表情与姿态,人脸本征纹理与光照更好地耦表达; 03 面向更高性能、更低功耗的人脸3D计算与优化; 044 面向更深入的CV与CG技术跨领域结合,提升重建算法在开放场景下的泛化能力

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    了解DeepFakes背后的技术

    人脸检测和图像生成背后的基本思想是,每一层将逐渐代表核心复杂特征。 例如,在人脸的情况下,第一层可能会检测边缘,第二人脸特征是第三层能够用来检测图像的边缘(如下): 实际上,每一层的响应远非如此简单。 自动编码器可以耦为两个独立的网络:编码器和解码器,两者共享中间的层。这些值[Y_0,Y_1]通常称为基本向量,它们代表所谓的潜伏空间中的输入图像。 生成假脸 训练过程完成后,我们可以将主题A生成的潜在特征 传递给解码器B。如下图所示,解码器B将尝试从与主题A相关的信息中重建主题B。 这意味着使用与主题A相同的表情和朝向为主题B生成面部。 为了更好地理解这意味着什么,您可以看下面的动画。在左侧,从视频(链接)中提取了UI艺术家Anisa Sanusi的脸 并进行了对齐。

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    算法工程师养成记(附精选面试题)

    另外,在人脸识别领域中,PCA 和LDA 都会被频繁使用。 基于PCA 的人脸识别方法也称为特征脸(Eigenface)方法,该方法将人脸图像按行展开形成一个高维向量,对多个人脸特征的协方差矩阵做特征值分解,其中较大特征值对应的特征向量具有与人脸相似的形状,故称为特征脸 Eigenface forRecognition 一文中将人脸用7 个特征脸表示(见图4.7),于是可以把原始65536 维的图像特征瞬间降到7 维, 人脸识别在降维后的空间上进行。 如果我们想要达到更好的人脸识别效果,应该用LDA 方法对数据集进行降维, 使得不同人脸在投影后的特征具有一定区分性。 ? 非参数主题模型的好处是不需要预先指定主题的个数,模型可以随着文档数目的变化而自动对主题个数进行调整;它的缺点是在LDA 基础上融入HDP 之后使得整个概率图模型更加复杂,训练速度也更加缓慢,因此在实际应用中还是经常采用第一种方法确定合适的主题数目

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    深度学习 | GAN模式崩溃的理论解释

    笔者和哈佛大学统计系的刘军教授交流,刘教授告诉笔者最近有麻省理工的学者来哈佛寻求教职,求职学术演讲的主题就是最优传输理论在深度学习中的应用。由此可以,深度学习的最优传输理论解释逐渐被广泛接受。 我们然后计算蒙日-安培方程的Alenxandrov。依随采样密度增加,狄拉克测度弱收敛到目标测度,Alenxandrov收敛到真实。 是生成的人脸图片。 ? 图8. AE-OT生成的人脸图像。 ? 图9. 在隐空间进行插值的结果。 如图9所示,我们在隐空间 ? 中任选两点,然后画一条直线段 ? ,那么 ? 给出了一系列人脸图像,即人脸图像流形 ? 上的一条曲线。如果最优传输映射非连续, ? 有可能和奇异点集相交,即直线段 ? 和某个皱褶相交,不妨设交点为 ? ,那么 ? 在人脸图像流形之外,即 ? 是一幅真实生活中不可能出现的人脸。图9中心显示了一幅人脸图像,左眼为棕色,右眼为蓝色,这是现实世界中几乎不可能的人脸。这意味着 ? 和奇异点集相交,传输映射 ? 非连续,存在间断点。

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    人机交互如何改变人类生活 | 公开课笔记

    第二个人机交互的下一步是人脸+语音的加入,我可不可以根据你人脸知道你是男生女生,你现在的情绪是什么?是长头发短头发,有没有戴眼镜,有没有胡子? 在对话的过程中发现这个人的脸色越来越难看,我赶快停止这个话题,这个东西不应该继续讲下去,是人脸的特征,人脸的情绪跟整个人机交互综合的应用。 7.有人问到对话主题怎么建立? 我这个屏幕有限都是跳着回答,对话主题不算很庞大了,你的主题看你做到几百种几、几千种,主题是有阶层次的关系。就是说你的对话主题做出来之后你如何确定这句话是什么主题? 解决那些问题你打算怎么? 新的bug可能用新的算法来,一群一群去这些问题,才能慢慢前进,这个没有什么快速的方法。

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    中科虹霸2018产品发布会在京举行 两院院士专家齐聚 共话虹膜识别创新应用

    谭铁牛院士《虹膜识别的自主创新之路》主题报告 中科虹霸创始人、首席科学家谭铁牛院士发表《虹膜识别的自主创新之路》主题演讲。 该产品通过AI算法,相机可根据用户身高与距离实现自动调整,快速准确的抓取高质量人脸和虹膜图像,满足高安全、高易用性的身份认证需求。该产品支持多模态识别,包括人脸、虹膜、智能卡的多重身份组合认证。 ? ,以指纹、人脸为代表的生物识别技术已经在公安领域得到了广泛应用。 平台采用集群部署、微服务架构,并支持高并发、多厂商、多模态(包括虹膜、人脸、指纹、指静脉、声纹等)。统一的接口服务,可屏蔽生物识别厂商的接口差异,方便金融业务系统实现规范、统一的耦调用。 该模块还可以集成人脸、指纹等其他生物特征,实现多模态识别。

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    尺度不变人脸检测器(S3FD-Single Shot Scale-invariant Face Detector)

    ---- 现在我们开始进入今天的主题——尺度不变人脸检测器。 Scale-equitable framework 这里将anchor-associated网络层的步长从4到128以2倍方式递增,这样可以保证不同尺度的人脸都有足够的信息用于人脸检测。 ? Scale compensation anchor matching strategy 图像中连续分布的人脸尺寸和anchor离散的尺寸会造成两个相邻的anchor中间尺寸的人脸检测率低。 anchor尺寸是离散的,而人脸尺寸是连续的,这些人脸的尺度分布远离anchor尺度,不能匹配足够多的anchor,导致其召回率较低。 Max-out运算集成了一些局部最优,来降低小脸的false positive rate。 ?

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    CVPR 2021 | GAN的说话人驱动、3D人脸论文汇总

    具体来说,提出交叉重构式的表情耦技术,将语音分解为两个耦空间,即与时长无关的情感空间和与时长相关的内容空间。解开的特征可推断出动态2D表情人脸。 ? 本文主要针对的是,如何生成姿势可控的说话人脸。 ? 运动信息基于一种关键点表示进行编码,其中特定于身份和运动相关的信息被无监督地耦。 ? 二、3D人脸相关 4、Inverting Generative Adversarial Renderer for Face Reconstruction 给定单目人脸图像作为输入,3D 人脸几何重建旨在恢复相应的 3D 人脸网格mesh。

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    高保真人脸交换和重演(FG2021)

    3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment 作者:唐安妮,薛涵,凌军,人脸重演 消融实验 结论 参考文献 摘要 在人脸合成任务中,常用的二维人脸表征(如 2D 人脸关键点,人脸分割图等)通常稀疏且不连续,进而导致无法精确指导人脸的合成。 在换脸和人脸重演任务中,2D 人脸表征(如人脸关键点,人脸分割图等)常被用作指导人脸合成的工具,然而这些表征常常由于过于稀疏而无法精确指导人脸的合成,且完全基于 2D 的表达也无法将人脸属性进行耦(如身份 为了解决上述问题,我们提出使用一种更加稠密的人脸表征:Projected Normalized Coordinate Code (PNCC) [1] 来精确地指导人脸合成并实现人脸属性的耦和控制。 注意到这些方法大都直接采用目标人脸关键点作为主要表征来指导人脸的合成,这容易造成身份泄露的问题。而我们的方法基于三维人脸重建,将身份信息和姿态表情等属性耦开来,从而保证不会产生身份泄露的问题。

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