本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理...》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。...包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。...2、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。...stop) { cap >> frame; //建立用于存放人脸的向量容器 vector faces(0);
AI 科技评论按：人脸识别技术已经进入了大规模应用，个人数据的隐私问题也得到越来越多关注，针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。...隐藏身份的「换脸」 近日又出现了一篇新的论文，来自挪威科技大学的《DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization...，但完全无法识别出原来的人脸身份，也就是「换了一张脸」。...根据作者们的测试，经过他们的模型匿名化的人脸仍然保持了接近于原图的人脸可识别性，普通的人脸识别模型对于匿名化后的图像，识别出人脸的平均准确率只相对下降了 0.7%。...比如奥巴马）仅凭发际线就有机会认得出来，再加上穿着、场景、身边的人（比如有另一些政府首脑）的话，知名人物能够被认出来的可能性大大增加；也有人提出，变成随机的身份，还不如都用 DeepFake 把所有的脸都换成同一张生成的虚拟人脸
01.问题描述 我们有一张源人脸图像Xₛ和一张目标人脸图像Xₜ，我们想要产生一个新的人脸图像Yₛₜ。它具有Xₜ图像中的属性（姿势，照明，眼镜等）和Xₛ图像中人的身份。图1总结了该问题陈述。...图1.换脸的问题描述，所示结果来自FaceShifter模型 02.FaceShifter模型 FaceShifter由AEI-Net和HEAR-Net的两个网络组成。...此矢量编码Xₛ中人脸的身份，这意味着它应提取人类用来区分不同人的人脸的特征，例如眼睛的形状，眼睛与嘴巴之间的距离，嘴巴的弯曲度等。 使用了经过训练的人脸识别网络。...这里的属性表示目标图像中人脸的配置，例如人脸的姿势，轮廓，面部表情，发型，肤色，背景，场景照明等。...培训AEI-Net有4个损失： 1.我们希望它能输出逼真的人脸，因此像任何GAN一样，我们将遭受不利的损失。 2.我们希望生成的脸具有Xₛ的身份。我们拥有的唯一表示身份的数学对象是zᵢ。
人脸识别的需要的数据集可以自己制作，也可以从网上免费下载。我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库，不得不说，我是在CSDN下载的这个库，花了我7个金币来着。...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特征的人脸级联分类器，对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到...人脸识别 OpenCV有3种人脸识别算法，Eigenfaces,Fisherfaces和Local Binary Pattern Histogram。...这几个算法都需要对图像或视频中检测到的人脸进行分析，并在识别到人脸的情况下给出人脸类别的概率。我们在实际应用中可以通过卡阈值来完成最后的识别工作。...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。
2016年, iOS 10 系统发布了自动人脸识别分类功能，自带相册能识别你的照片库中的朋友、家人，并自动作出分类。但其实在 2015年，Google Photo就已经上线了人脸自动分类功能啦。...例如，你可以用“一个月前的照片”作为关键词搜索，它就能将一个月前的照片归类管理在一起；又或者你可以搜索“狗狗”，它就能识别所有包含狗狗的照片，供你查看。...令人意想不到的是，近日Google Photo 团队宣布，小动物的脸也能识别和分类了！这说明， 你们家的主子和你经常云撸的猫猫狗狗们的照片， Google Photo 都能帮你自动归类整理。...在没有人工干预的情况下，机器基于原始数据产生了简单的智能，能够做基本的判断，今天语音、图像等内容的识别就是在这样的指引下学习的。...Google希望能借此开发出全新的人工智能技术，彻底改变图像识别、语言识别等更多领域。~
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。...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）。图里有二十五个特征脸，数量上和训练图像相等只是巧合。有论文表明一般的应用40个特征脸已经足够了。...论文Eigenface for recognition里只用了7个特征脸来表明实验。 ? 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。...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。当遍历所有训练集都大于阈值时，根据距离值的大小又可分为是新的人脸或者不是人脸的两种情况。
链接：http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。...特征提取器（predictor）需要一个粗糙的边界框作为算法输入，由一个传统的能返回一个矩形列表的人脸检测器（detector）提供，其每个矩形列表在图像中对应一个脸。
选自arXiv 作者：Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与：路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧，如 DeepFakes 可以实现视频换脸，且逼真程度很高，...比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。...最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸（face swapping）。这些技术流行的根源在于其轻量级特性，方便在手机上运行。...facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸，从而改变一个人的表情。 身份操纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同，身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。...因此，这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用，这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸，但它使用了深度学习技术。
、人体、手关键点检测、头发语义分割、人像语义分割、人脸检测、图像风格迁移、句子分类等，以下展示的是人脸关键点检测以及换脸算法。...Face Mesh468个人脸部关键点精确定位并支持多个人同时检测，支持关键点3D坐标。...+" ~~ Time:"+str(t*1000) +"ms" cvs.setLbs(lbs) cvs.imshow(frame) sleep(1)Face Swap超好玩的换脸算法...，把明星的脸融合到你的身体上，让你也有星范。...：https://www.bilibili.com/video/BV1Zk4y137c8/换脸算法：https://www.bilibili.com/video/BV1K14y1B7Jk/
做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸，所以只需要获取脸部的特征，其他环境因素对换脸的影响并不大。 ? 在面部抓取的过程完成后，我们可以得到所有脸部图片。...HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中。 此处脸部检测的一个简单过程如下： a、首先使用黑白来表示一个图片，以此简化这个过程（因为我们并不需要颜色数据来检测一个脸部）。 ? ?...转换人脸 ? 在训练完模型后（损失值较低），可以使用以下命令对目标图进行换脸： ? 此处的例子是找的一个视频，所以我们可以先用下面的命令将一个视频以一个固定频率转化为图片： ? 然后执行转换人脸操作。...最后将转换后的人脸图片集合，合成一个视频： ? 下面是两个换脸图（样本A 110张图片，样本B 70张图片，训练时间6小时）： ? ? 嗯…效果不咋样… 建议大家可以增大样本量，并延长训练时间。...这样最后我们用图片B获取到的脸，使用encoder抽取特征，再使用A的decoder还原，便会得到A的脸，B的表情。
近日，微软亚洲研究院提出了一种检测换脸图像的方法 Face X-Ray。...毕竟，大多数操作换脸的方法，都是将生成的图片和已有的图片结合。 这也就是说Face X-Ray不光能判断是否是合成图片，还能指出哪个地方是合成的，即兼备识别+解释两种功能。...此算法与市面上一些二分类换脸检测相比，Face X-Ray更能有效地识别出未被发现的换脸图像，并能可靠地预测混合区域。...而另外两个检测器由 Jigsaw 自己的团队开发，其中一个旨在识别deepfake，也就是这两年引起热议的AI 换脸，该检测器使用机器学习区分真人图像和 StyleGAN 技术生成的 deepfake。...问：Face X-Ray能够识别用修图工具修改的人脸照片？ 答：Face X-Ray的工作重点不是判断是否为原图，而是在“真”与“假”之间衡量，毕竟假视频、图片对社会的负面影响较大。
做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸，所以只需要获取脸部的特征，其他环境因素对换脸的影响并不大。 在面部抓取的过程完成后，我们可以得到所有脸部图片。...HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中。 此处脸部检测的一个简单过程如下： a. 首先使用黑白来表示一个图片，以此简化这个过程（因为我们并不需要颜色数据来检测一个脸部）。...转换人脸 在训练完模型后（损失值较低），可以使用以下命令对目标图进行换脸： ....下面是两个换脸图（样本A 110张图片，样本B 70张图片，训练时间6小时）： 嗯…效果不咋样… 建议大家可以增大样本量，并延长训练时间。...转换人脸的过程 下面简单的聊一下转换人脸的过程。
生成效果 风格合成 一共支持8种风格 视角合成 给定参考姿势图像ref pose，参考图像会生成相同的姿势，即生成给定视角的图像 属性插值 给定2个ref image，将2个图像的人脸按照一定比例融合...多人属性合成 给定2个ref image，在一张图中合成2个人脸 基本原理 通过 Textual Inversion、DreamBooth 和 LoRA 等方法，个性化图像合成取得了重大进展。...样例1 输入参考图像（一定要带脸） 2 输入提示词（不要输入中文，请输入英文） a man, suit 3 输入参考姿势图像（可选项） 输入的Pose姿势图像，可以调整生成图像的面部姿势（朝向） 4
/heat.jpg' # 获取训练好的人脸的参数数据，这里直接从GitHub上使用默认值,注意该xml文档要放在执行目录下 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r...gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 探测图片中的人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(..., minNeighbors=5, minSize=(5, 5), flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print "发现{0}个人脸
AI 换脸实现 科普：我们人眼看到连续画面的帧数为 24 帧，大约 0.04 秒，低于 0.04 就会卡成 ppt。...在此使用旷视科技的人脸识别 API 进行完成。...try: merge_face(image1,image2,image3,100) except: pass test() 这是效果图： 如果是我的脸换到朴信惠或者关晓彤任何一个人脸上会出现违和感...usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/1 8:50 # @Author : cuijianzhe # @File : AI换脸...不过目前是实现了从宋祖儿---> 朴信惠换脸术， ---- 标题：python 实现 AI 换脸 作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles
AI实现视频换脸的方案也越来越多，所以博主挑了其中一个方向来学习，介绍。博主选择的是 faceswap，一个开源的视频换脸模型。...faceswap介绍Faceswap 使用深度学习算法和人脸识别技术，可以将一个人的面部表情、眼睛、嘴巴等特征从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的面部特征进行匹配。...利用深度学习算法和人脸识别技术，获取正常人脸照片、扭曲变换人脸照片、Encoder编码向量、Decoder解码向量、还原正常人脸照片等步骤，实现换脸效果。...，tar 提供替换人脸素材视频。...被替换人脸视频输入文件夹src_out: 被替换人脸视频特征输出文件夹tar_int： 替换人脸视频输入文件夹tar_out：替换人脸视频输出文件夹分别提取两次执行如下图所示：Train(训练)1
人脸识别原理与模型 基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成，第一步是人脸检测与对齐；第二步是人脸特征提取与比对；在第一步中人脸检测与landmark检测，实现人脸对齐，对齐又分为2D/3D对齐；第二步中提取人脸特征数据...整个流程图示如下： OpenCV4.5.4发布中包含了一个新的人脸识别算法支持，算法来自北邮邓伟洪教授团队贡献，SFace模型大小为37MB，属于轻量级的人脸识别模型，输出特征维度是128维。...，封装成了一个人脸检测与识别的通用类，支持人脸注册、检测、识别、FPS显示功能。...、人脸比对、支持1:N与1:1两种模型、支持显示设置、支持图象与视频实时识别。...从注册到识别演示如下： 选择视频，开始识别（可以看到识别结果跟注册的一致）： 其实本人自己也注册，测试了一波，运行图示如下： 人脸检测与识别模型请这里下载：https://gitee.com/opencv_ai
本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。...对于人脸识别数据集而言，如果没有访问外国网站，虽然下载速度相对慢一点，但是还是能够下载的。 sklearn的人脸识别数据集大约200MB，相对而言数据集还是比较大的。...我们通过求出的特征脸： 一方面可以直观的看出来在人脸识别的过程中，我们是怎么看到每一张人脸相应的特征的； 另外一方面通过之前的式子也可以看出来，其实我们的每一张人脸都是这些特征脸的相应的线性组合，...这就是这一小节所介绍的PCA在人脸识别领域中的一个专门的应用特征脸。...此时得到的faces2中，一共有8个人，其中的每一个人在人脸数据集中所拥有的人脸图像数大于等于60。使用这种人脸图片足够的数据集进行人脸识别相对来说就比较靠谱。
Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App，从技术的角度而言，这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用，这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文，但大都是能算是 Demo，没有多少的实用价值，除非在特定领域...一、基本框架 我们先看看 Deepfake 到底是个何方神圣，其原理一句话可以概括：用监督学习训练一个神经网络将张三的扭曲处理过的脸还原成原始脸，并且期望这个网络具备将任意人脸还原成张三的脸的能力。...图像预处理 从大图（或视频）中识别，并抠出人脸图像，原版用的是 dlib 中的人脸识别库（这个识别模块可替换），这个库不仅能定位人脸，而且还可以给出人脸的 36 个关键点坐标，根据这些坐标能计算人脸的角度...人脸识别问题 由于第一个环节是对人脸做预处理，算法必须首先能识别出人脸，然后才能处理它，而 dlib 中的人脸检测算法，必须是「全脸」，如果脸的角度比较偏就无法识别，也就无法「换脸」。...主要源自两点，第一点是人脸识别中断的问题，比如 1 秒钟视频的连续 30 帧的图片中间突然有几帧由于角度或是清晰度的问题而无法识别产生了中断。第二点是算法本身精确度问题会导致人脸的大小发生变化。
车脸识别技术不是靠识别车牌，而是识别车辆外形特征来区分不同车辆。 如今，人脸识别技术已经在很多领域得到应用，包括安检、交通安全、支付等等，那么车脸识别你听说过吗？...最近，来自北京大学信息科学技术学院的研究人员也开发了这种特殊的“扫脸”技术，应用在四轮私家车中。据悉，该项技术能清晰分辨车辆外部特征，并擅长记录和分析，并会根据特征数据搜索到机动车的型号和注册信息。...这项被命名为Repression Network (RepNet)的“车脸”识别技术，通过两种途径来识别车辆：一类是车辆外观的“一般细节”，如颜色、品牌、型号等；另一类是车辆的外观缺陷和损伤。...据该项技术的研究人员描述，该系统具有可拍摄精确外观特征的拍照摄像头，在摄像头获取到车辆信息之后，内部系统会对记录的影像进行识别。...可以想象得到，这套“车脸”识别系统如果配合公共安全系统监控摄像头的大规模使用，肯定能够创造一个庞大的图像和视频数据库，为车辆识别和搜索提供了重要的技术支持。
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