使用ML Kit Swift编辑图像中的人脸轮廓_如何使用Swift、UIkit和CoreML在iOS应用程序中访问图像分类器ML模型的预测结果 - 腾讯云开发者社区

在 5 月 24 日 HDD 大会上 HMS Core 机器学习服务产品经理发表的《ML Kit 高效助力跨语种沟通》演讲中，我们就领略到了 ML Kit 翻译服务的超强能力。...2 ML Kit 不仅只研究语音语言 ML Kit 是一个提供机器学习套件的平台，除了 AI 语音语言类服务，ML Kit 还提供丰富的文本类、图像类和人脸人体类、自定义模型等简单易用、技术领先的 AI...一款以抠图为特色玩法的专业图片编辑 App——Cut Cut 的行业强竞争力就是得益于 ML Kit 图像分割服务的集成。...ML Kit 支持人脸检测比对、活体检测、骨骼点检测、手势识别、人脸检测五大人脸人体类服务。...比如俄罗斯的 Photo Deformer 图像编辑 APP，通过集成 ML Kit 补全了图像中多人脸检测的功能，通过 855 点的人脸轮廓检测，增加了检测精度，扩展了业务场景，为用户提供了更加准确、

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在WebRTC上实现ML Kit笑容检测

实现从流中提取图像我们需要做的第一件事是将ML Kit集成在我们的WebRTC应用程序，以便访问这些图像。...ML Kit 人脸检测实验中帧图像朝上的方向在iOS中，ML Kit支持以UIImage或CMSampleBufferRef格式传递的帧。注意 - 请确保旋转图像以保证图像帧“朝上”。...人脸检测API 一旦你有了UIImage的框架，你可以将它传递给ML Kit人脸检测器。正如我们稍后在大多数情况下会看到的那样，您只会传递一定比例的帧，以减少对CPU使用率的影响。...ML Kit也支持在图像中检测多个面，但我们没有进行太多的测试，因为它在我们应用程序的使用中并不常见。在我们的测试中，算法的决策总是非常接近人类可能会说的那样（至少在我们看来）。...从我们的角度来看，这次评估的两个最有意思的结果是：一，这些模型的准确性之高令人惊讶，二，无法像预期中的在当今典型的移动设备中以全帧速率运行这些算法同样重要的是要注意，这些人脸检测用例中的一些可以用更简单的图像处理算法来解决

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盘点各大厂商的活体检测服务，哪款更适合应用开发者？

而活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，活体检测使用人脸防伪、人脸关键点、人脸跟踪等技术，可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而保障用户的利益。...日常中常用的比如百度金融的活体识别技术应用在很关键的“账号找回功能”里；旷视应用在“支付宝实名和检测”中；腾讯的“微众银行信息认证”；华为的HMS Core ML Kit用在“身份认证”中。...而HMS Core ML Kit 的配合式活体检测支持6种动作，包括眨眼、张嘴、左摇头、右摇头、注视、点头，且支持从6种动作中随机选3个动作进行验证。...但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点...当然不仅是ML Kit，整个HMS Core（华为为其设备生态系统提供的一套应用程序和服务,开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力）也提供了媒体、图像等多项领域的能力，大家有兴趣可以去了解

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苹果新推出的CoreML怎么用？有哪些bug？这里有一份教程

当你把.mlmodel格式的文件拖进App中时，Xcode会为它自动创建Swift wrapper。一些这样的模型文件大小可超几百兆。...△ 众多bug之一：即使你的项目正在被编写，但编辑器仍然认为Swift wrapper不存在接下来，打开ViewController文件。...Vision包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还提供基于图像的Core ML模型wrapper。...例如，项目中的模型可以以图片作为输入，并且返回一个描述性字符串作为输出。对于非基于图像的模型，苹果已经创建了小型示例项目演示它的使用方法，它独立于Vision,只依赖Core ML。...以上就是我带来的iOS 11中轻松使用机器学习的示例项目。苹果链接中的其他三个模型应该都与VNCoreMLRequest兼容。附上这个18岁小码农的个人网站：www.AlexWulff.com。

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教程 | 如何使用Swift在iOS 11中加入原生机器学习视觉模型

一些第三方的 Swift AI 系统已开始在几个应用程序中占据一席之地，但这类框架从未成为开发上的主流。...这其中存在一个 bug：即使项目可编写，编辑器仍会认为不存在 Swift 包装器。接下来打开 ViewController 文件。...这是我在使用 Xcode 9 测试版时，短时间内所发现的许多 bug 之一。 ? 苹果公司还凭借 Core ML 模型推出了自己的机器视觉 API，并命名为 Vision。...Vision 包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还为基于图像的 Core ML 模型提供了包装器。其中一些包装器专属于特定类型的模型。...而对于不基于图像的模型，苹果已经创建了小型的示例项目来演示使用方法，它完全独立于 Vision 之外，仅仅依赖 Core ML。下一个代码块会建立并处理请求。

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GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库

Keras 也包含 Javascript 和 Swift 的接口。 ?...面部检测听起来不太吸引人，因为我们可以在 iOS 和 Android 上使用 Core ML 或 ML Kit 轻松地完成这项工作。...使用 Keras CNN 模型和 OpenCV 在 fer2013 / IMDB 数据集的进行实时人脸检测和情感/性别分类。...这还提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！ ▌Deep photo style transfer ?...与此列表中的许多项目相比，这个项目相当简单，但它是学习神经网络如何工作的良好起点。项目实现是在没有任何库的纯 Swift 中，并且很容易模仿。

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GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库

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人工智能如何用于静态生物特征验证

技术原理静态生物特征验证需要 RGB 摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和面罩的图像或屏幕截图）照片）在相机拍摄的图像中。...然后缩小模型的封装尺寸，使其更便于集成。应用场景活体检测通常在人脸验证之前使用。例如，当用户使用面部识别解锁手机时，活体检测首先确定捕获的面部是否真实。...如果是，则人脸验证将检查人脸是否与系统中记录的人脸匹配。这两种技术相互补充，以保护用户的设备免受未经授权的访问。...整合程序准备工作调用服务有两种模式：通话模式活体检测过程活体检测界面功能默认查看模式由 ML Kit 处理提供的确定一张脸是否真实。...* 在相机预览流中，静态生物特征验证确定人脸是否在图像中间。为提高通过率，建议将人脸框置于屏幕中间，并将活体检测区域设置为略大于人脸框。 * 2. 设置是否检测掩码。 * 3. 设置结果回调。

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SwiftUI、AR 3 、ML 3

Swift加入了新的框架SwiftUI，可以直接在Xcode 11中调整UI外观，操作体验类似于Playgrounds。...Swift UI支持实时预览应用，在预览中的更改能够实时反映在编码中，直接在敲代码的时候完成设计。所见即所得的完成UI设计，而且还无缝对接到代码。...02 AR kit3 利用 ARKit 3，新的 RealityKit 框架，还有新的 Reality Composer app 中的非凡进步，轻松制作原型，创造先进前沿的 AR 体验。...AR开发必备文档： https://developer.apple.com/augmented-reality 03 机器学习无需机器学习的专业知识，使用 Core ML 3 和新的 Create ML...包括新的机器视觉、自然语言处理、语音识别 04 踩坑指南正好这阵子在用swift、ARkit、Core ML开发app ，回头可以不定期更新踩坑指南。范围涉及设计及代码，再加点AI算法。

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这 25 个开源机器学习项目，一般人我不告诉 Ta

Magenta 是一个研究项目，探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。这主要涉及开发新的深度学习和增强学习算法，以生成歌曲、图像、绘图和其他材料。...Face detection 这听起来可能并不有趣，因为现在我们可以很容易地在iOS和Android上使用Core ML或ML Kit。但更深入的观察显示这是多么的棒。...它不仅能识别人脸，还能识别情绪和性别。实时人脸检测和情感/性别分类使用fer2013/IMDB数据集与Keras CNN模型和OpenCV。 ?...这个工具为面部识别提供了简单的api。它能发现面部特征，并能猜出照片中的人是谁。使用dlib最先进的面部识别技术进行深度学习。该模型对自然环境中被标记的人脸的测试准确率为99.38%。...EmojiIntelligence 与这个列表中的许多项目相比，这是相当简单的，但是它是学习神经网络如何工作的一个很好的起点。这个实现是纯Swift的，没有使用任何库，而且很容易模仿。 ?

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【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的实现一个“霉霉”检测器，来自动从一堆手机照片中找出“霉霉”。专知内容组编辑整理。...TensorFlow对象目标检测API demo可以让您识别图像中目标的位置，这可以应用到一些很酷的的应用程序中。有时我们可能会拍摄更多人物照片而不是景物照片，所以可以用同样的技术来识别人脸。...将图像转换为TFRecords格式，从而用作API输入； 3. 在Cloud ML引擎上使用MobileNet训练模型； 4. 把训练好的模型导出，并将其部署到ML引擎中以提供服务； 5....▌第4步：使用Firebase和Swift构建预测客户端 ---- ---- 我在Swift中编写了一个iOS客户端来对我的模型进行预测请求（因为为什么不用其他语言编写TSwift检测器？）...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?

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快乐学AI系列——计算机视觉（6）人脸检测和识别

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。人脸检测是指在一张图像中定位出其中的人脸，并标出其位置。...一般情况下，人脸检测分为两个步骤：首先使用特征提取算法提取出人脸所具有的特征，然后利用分类算法对图像进行分类，判断是否为人脸。...基于特征的人脸识别将人脸图像转换为特征向量，再利用分类算法对其进行分类；而基于模型的人脸识别则使用统计学模型、神经网络等算法，对人脸图像进行建模，以达到识别的目的。...在本节中，我们将使用OpenCV实现一个基于颜色直方图的目标跟踪算法：我们将跟踪视频中的一个蓝色物体。...这些标准都采用了一些常见的压缩技术，如运动估计、帧间预测、离散余弦变换（DCT）等。视频编辑视频编辑是指对视频进行剪辑、合并、添加音轨等操作，以制作出符合需求的视频。

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Stable Diffusion的魅力：苹果亲自下场优化，iPad、Mac上快速出图

除了通过文本 prompt 生成图像，开发人员还发现了 Stable Diffusion 其他创造性的用途，如图像编辑、修复、补全、超分辨率、风格迁移。...这次发布的版本包括一个 Python 包，用于使用 diffusers 和 coremltools 将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 转换到 Core ML，以及一个 Swift...包，用于将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式，并使用 Python 版的 Hugging Face diffusers 执行图像生成； StableDiffusion，一个 Swift...用 Python 生成图像使用基于 diffusers 的示例 Python 管道运行文本到图像生成。...Swift 生成图像构建 Swift 项目需要： macOS 13 或更新版本安装了命令行工具的 Xcode 14.1 或更新版本。

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一文看尽苹果WWDC大会：今年有亮点，但都不“硬”

还重点推出了AR Kit 2.0和Create ML两大开发者工具。有亮点，但不“硬”。究竟怎么一回事，量子位带你一文打尽。...别急，我们一个一个看~ △ 苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi AR Kit 2.0：发布AR三件套率先推出的是一款与皮克斯共同开发的WYSIWYG编辑器：USDZ，它可以让开发者将...此外，Finder（资源管理器）更强大了，将提供预览功能，可以对图像等文件进行预览，也能对照片新增了快速编辑，甚至批处理。还新增笔记功能。直接在文件夹中就能操作。增强了截屏功能。...Craig Federighi说，Create ML通过Swift进行编程，并且可用自己的定制数据训练视觉和自然语言处理模型，简单到采用拖拽等简单操作来训练。...Memrise就是个很好的例子，Create ML将iMac Pro的图像识别训练从24小时减少到18分钟。

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讲解 Vision 图像识别框架 API详解

所以可以这样理解： Vision库里本身就已经自带了很多训练好的Core ML模型，这些模型是针对上面提到的人脸识别、条形码检测等等功能，如果你要实现的功能刚好是Vision库本身就能实现的，那么你直接使用...Vision就是建立在Core ML层之上的，使用Vision其实还是用到了Core ML，只是没有显式地直接写Core ML的代码而已。 Vison 的应用场景图像配准矩形检测 ?...人脸检测：支持检测笑脸、侧脸、局部遮挡脸部、戴眼镜和帽子等场景，可以标记出人脸的矩形区域 ? 人脸特征点：可以标记出人脸和眼睛、眉毛、鼻子、嘴、牙齿的轮廓，以及人脸的中轴线 ?...使用中的角色有： Request，RequestHandler，results和results中的Observation数组。...Vision Demo ，此Demo比较简单，演示了基本的一些Vision的使用图像识别：人脸识别、特征识别、文字识别 http://cc.cocimg.com/api/uploads/20170801

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GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库

的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。...面部检测听起来不太吸引人，因为我们可以在 iOS 和 Android 上使用 Core ML 或 ML Kit 轻松地完成这项工作。...使用 Keras CNN 模型和 OpenCV 在 fer2013 / IMDB 数据集的进行实时人脸检测和情感/性别分类。...这还提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！ ▌Deep photo style transfer ?...与此列表中的许多项目相比，这个项目相当简单，但它是学习神经网络如何工作的良好起点。项目实现是在没有任何库的纯 Swift 中，并且很容易模仿。

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CVPR 2020 | 将深度学习算法应用于移动端最新研究汇总

KFNet:使用卡尔曼滤波学习瞬时摄像机重新定位与单镜头重定位通过聚焦静止图像来估计姿态不同，瞬时相机重定位根据序列中每一帧视频来估计姿态。本文旨在提高时域再定位方法的姿态估计能力。...在联合优化框架中，利用事件流和来自事件摄像机的低帧率强度图像流，设计了一种运动捕捉算法。这在以下阶段发生：在二维空间异步跟踪事件，重建相邻亮度图像帧之间的连续时空事件轨迹。...框架由两部分组成：统一Landmark转换器(ULC)，采用编码器 — 解码器的架构，在一个潜在的landmark空间转换表情。这减少了源图像和目标图像之间的面部轮廓的差距。...人脸重现面临两个主要挑战：首先，通过统一的网络实现多身份面部表情的转换，其次，在保持姿势、色调和光照的同时，再现逼真的、身份一致的目标人脸。源人脸和目标人脸之间的轮廓差距也构成了严重的挑战。...为了解决这些难题，作者使用了一个landmark探测器来将人脸编码到潜在的landmark空间中。利用landmark转换模块将源图像转换为潜在landmark空间中的目标人物。

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程序员们，快把这款AI“魔法”做到手机相机里，求求了

以这个“一键微笑”为例，别看只是一个微笑的动作，背后涉及的算法环节就包括：人脸检测面部关键点识别面部属性识别目标表情驱动 …… 而具体到细节，关键的一步，就是要把人脸图像分割成高度精细的语义块，...使得图像与像素级语义分割相匹配。...其中媒体领域的视频编辑服务（Video Editor Kit）提供了专属滤镜、AI着色、人物追踪等多种AI能力。而一键微笑能力正是来自于此Kit能力。...第二步就到了集成HMS Core视频编辑服务（Video Editor Kit）的视频编辑原子能力SDK。...需要说明的是，视频编辑服务（Video Editor Kit）的SDK不仅支持华为手机，也支持非华为设备，具体版本要求如下。另外小小地提醒一下：人脸算法千万条，安全守法第一条。

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CVPR2021 | 五官复原效果惊艳, 腾讯ARC利用GAN人脸先验来解决

机器之心发布机器之心编辑部人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。...它不仅包含了丰富的五官细节, 还有人脸颜色, 此外它能够把人脸当作一个整体来对待, 能够处理头发、耳朵、面部轮廓。...为了进一步平衡输入图像的信息和 StyleGAN 中的信息, GFP-GAN 进一步将通道拆分为两部分, 一部分用来调制, 一部分直接跳跃过去。..., 用来判断局部的人脸五官是否清晰, GFP-GAN 还考虑了纹理细节多且较难恢复的左右眼睛和牙齿；为了保持人脸 identity 的一致, 使用了人脸 identity 一致损失函数, 即在人脸识别模型的特征空间中去拉近...亚马逊云科技技术专家以及各个行业合作伙伴将现身说法，讲解 AI/ML 在实现组织高效运行过程中的巨大作用。每个热爱技术创新的 AI/ML 的爱好者及实践者都不容错过。

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谷歌最新人工智能研究：仅利用稀疏轮廓位置“重构”图像

编码到我们模型中的语义知识和输入的稀疏性允许使用轮廓作为用直观界面，以进行语义感知的图像处理：轮廓域中的局部编辑转换为像素空间中的长期和连贯变化。...右下:通过粘贴一组从参考图像中拷贝出来的毛发轮廓，进而合成头发。经过编辑的轮廓用绿色标出，而原轮廓用红色标出。...具体来讲，我们假设轮廓和纹理之间的相关性被很好地封装在一类图像当中，例如面孔、狗和鸟。例如，已知一个轮廓是人脸轮廓，那么我们的模型可以基于一组面部图像训练统计的相关性来填充毛发和面部表情细节。...源图像（a）是对（b）中标记为红色的相同边缘像素中的不同稀疏表示进行重构得到的，使用的方法如下：（c）基于扩散的解决方案对在轮廓两侧采样的RGB值进行传播；（d）仅使用二进制轮廓作为输入的Pix2pix...局限性：（a）在进行面部训练时，使用我们的模型重构小狗的图像（b）相反显示（c）与极端编辑的效果相同，由于轮廓限制导致结果没有语义含义。

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