背景 我们不妨想象下面的几个例子： 输入一张商品的图片，从商品库中匹配出相似的商品，这是以图搜图的一个例子； 输入一小段音乐，从音乐库中匹配出对应的音乐出，这是MIR的一个例子； 输入一张人脸，从人脸底库中匹配出对应的人 ，这是1:N 人脸识别的一个例子； 像这样的例子还有很多，事实上，以神经网络对样本进行特征的提取，然后在海量的特征库里进行特征相似度的搜索/比对/匹配，已经是AI技术落地的一大领域。 Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似度匹配和聚类的库。 本文将从最基本的特征比对说起，然后落脚到我们为什么需要Faiss，以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。 blob/master/examples/a_resnet_project/test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库，之后，待搜索的图片就和该特征库来做相似度匹配 内存的使用量确实降下来了，但是如果特征库只包含centroid ID的话，怎么进行向量的相似度计算呢？只有centroid ID的话，怎么计算L2距离呢？？？
网络总结构 如上图所示，我们的目的是比较两幅图片是否相似，或者说相似度是多少，因此我们构建的卷积神经网络模型的输入就是：两幅图片，然后网络的输出是一个相似度数值。 其实我觉得，用“计算相似度”这个词有点不合适，我觉得应该翻译为匹配程度。 因为文献所采用的训练数据中，如果两张图片匹配，输出值标注为y=1，如果两张图片不匹配，那么训练数据标注为y=-1，也就是说，这个训练数据的标注方法，根本就不是一个相似度数值，而是一个是否匹配的数值。 我们打个比方，有三样物体：钢笔、铅笔、书包，那么在训练数据中，就把钢笔和铅笔标注为y=1，而不是用一个相似度数值来衡量，比我钢笔和铅笔的相似度我们把它标注为y=0.9……，所以说用于用相似度这个词有点不合理 这样算法的最后一层直接是全连接层，输出神经元个数直接为1，直接表示两张图片的相似度。
精美礼品等你拿！
本文将会整合近几年来比较热门的一些文本匹配模型，并以QA_corpus为测试基准，分别进行测试，代码均采用tensorflow进行实现，每个模型均会有理论讲解与代码实现。 数据集为QA_corpus，训练数据10w条，验证集和测试集均为1w条 其中对应模型文件夹下的args.py文件是超参数 训练： python train.py 测试： python test.py 词向量 word2vec.py，该版本是采用tensorflow来训练词向量，训练完成后会保存embedding矩阵、词典和词向量在二维矩阵的相对位置的图片， 如果非win10环境，由于字体的原因图片可能保存失败 测试集结果对比
最近，碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似度”进行匹配的问题。 最关键的是：“相似度”怎么定义？目前，最常见的说法应该是：相同的字数越多，代表相似度越高。 虽然就我的理解来看，这个定义并不是太可靠，但也许对于很多人来说，这个定义也能得到一些比较满意的匹配结果，所以，就搞一搞试试。 又或者说，对于你的数据来说，相似度是怎么定义的？欢迎留言。 首先，看看要进行匹配的两列简单数据，如下图所示。 接下来排序，加索引固定排序结果： 最后，分组并修改代码提取相似度最高的数据（每组第1行），如下图所示： 结果如下： 至此，整个操作过程完成，每一个步骤以及涉及的函数其实都不复杂
一个文本匹配流程的描述 接下来我们看看一个文本的匹配流程，假定要查找的字符串为P=”ababaca”, 被查找的文本为T=”abababacaba”. 在每一个步骤中，我们都需要从P的第一个字符开始，看看最多能连续读取几个字符，使得他们能成为S的后缀，假设P的字符个数为m, 那么这个读取过程最多需要读取m个字符，于是复杂度为O(m). 用于字符串匹配的自动机 假定字符串P和文本T只由a,b两个字符组成，也就是字符集为 ∑ \sum={a,b,c}, P含有m个字母，于是，我们要构造的自动机就含有m个状态节点。 O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环，循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂度为O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说， 构建跳转表的复杂度是：O( m3 m^3| ∑ \sum|)。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章对你有用，请戳底部广告支持 NCC概述 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段 依靠索引表查找计算结果，NCC就可以实现线性时间的复杂度计算，而且时间消耗近似常量跟窗口半径大小无关，完全可以满足实时对象检测工业环境工作条件。 把彩色图像转换为灰度图像 预计算模板图像和目标图像的积分图 根据输入的窗口半径大小使用积分图完成NCC计算 根据阈值得到匹配或者不匹配区域。 输出结果 检测结果： 标准合格电路板作为参照模板： ?
得到的结果准确度符合我们期望的结果，每一张和其他图片的相似度基本在0.8以上： ? ? 其中第二张图片的杯子和第一，第三，第六张最相似，但相似度最高没到0.8，应该是因为背景的干扰造成的。 ? 然后我用一张包含了SAP logo但不是杯子的图片和这10个杯子图片比较，做negative test，结果也符合预期：最高的相似度也只有0.62 ? ?
昨天，百度推出宠物（狗脸）面部识别系统SAFI: http://safi.baidu.com/ ? ? ? ? ? ?
上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（machine learning）在他们的在线交友平台中的应用。 核心问题 在线约会的核心问题有太多的可挑选对象。为了防止用户无所适从，我们需要提供智能匹配。 基于统计数据、文本功能、视觉功能等来计算潜在匹配之间的相似性（affinity）。 基于相似性，就可以找到最佳的匹配，然后通过日常电子邮件发送给用户。 这时候，匹配就用来使得每个人都开心了。 潜在相似性匹配 最后，我们必须给用户最佳匹配。系统设置了每个人有6到10个匹配对象，它使用了CS2算法来最大化有向无环图中的流——相匹配的人的相似性分数总和。
人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。 人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。 Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别 ，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。 图像中的人脸检测与定位； step4：归一化处理，并载入样本人脸库数据； step5：将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间； step6：计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离； step7：根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人
⭐灵感库⭐ ▌线上相术大师-在线娱乐命理测试 ▌新年运程-2019新年运程测试~ ▌CP速配-测测你和谁最有夫妻相？ ▌星座八卦-现代人鸡汤生活指南。 ⭐灵感库⭐ ▌智能广告机-捕捉受众对广告内容好恶度，针对性推送 ▌看脸推荐商品-线下门店根据顾客情绪推荐食物商品/搭配套餐等 ▌社交APP-依情绪推荐歌曲/匹配歌单，搭配交友互动 ▌线上测评/表情PK游戏 长脸、倒三角脸、菱形脸；上扬眼、下垂眼、圆眼等面部特征数据。 ⭐灵感库⭐ ▌在线试妆/发型设计-线上试妆，如眉形眼影等；依不同脸型设计发型 ▌饰品搭配-在线搭配眼镜、耳环、丝巾等饰物 ▌医美整形-脸型眉形分类诊断及在线微调 ▌名人换脸、颜值PK大赛等互动游戏 ▌特效相机 ⭐灵感库⭐ ▌体感游戏/智能家居 ▌视频插件-识别视频人物动作，自动匹配特效 ▌舞蹈健身-健身班及舞蹈房动作校准，课程辅助 ▌体育赛事-花样滑冰/体操等动作识别及打分辅助 ▌视频分类审查-识别动作进行舞蹈
来自布拉德福德大学的研究团队的最新研究在不完整面部识别方面，取得了突破性进展，实验使用最先进的基于卷积神经网络的架构以及预先训练的VGG-Face模型，使用余弦相似度和线性支持向量机来测试识别率。 然后使用两个分类器，即余弦相似度（CS）和线性SVM来测试识别率。下图表现了特征提取步骤的概述： ? 遮挡脸部的示例图片 ? 值得注意的是，该层是完全连接的层，位于神经网络的末端，这意味着提取的特征代表代表了全脸。 特征分类：为什么使用余弦相似度和线性SVM 本次实验中，研究团队使用了余弦相似度（CS）和线性SVM分类器。 余弦相似度 两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出： ? 给定两个属性向量， A 和B，其余弦相似性θ由点积和向量长度给出，如下所示： ? 这里的Ai和Bi分别代表向量A和B的各分量。 使用CS进行正确匹配的结果，对于嘴的部分 ? 使用CS测量的错误匹配的结果，对于嘴的部分 ?
人像匹配：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。 核验场景下，人脸识别的应用过程 登录验证场景下，人脸识别的过程就是在采集或提取的人脸图像特征与数据库中预先的模板进行照、匹配，根据相似度与提前设定的阈值结果比较。 强制采集：去售楼处看房人脸信息被“无感”抓拍、出入居住的小区被要求强制“刷脸”、高校门禁使用了人脸识别系统进出、动物园公园刷脸进入等都是强制采集。 盗用收集：美国面部识别公司Clearview AI未经网站或被收集照片本人同意的情况下，从社交网络和其他在线资源获取超过100亿张图像，以建立其人脸数据库。 2021年4月7日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所倡议发起成立“可信人脸应用守护计划”，旨在通过标准制定、测试评估、行业自律等手段，增进行业和社会共识，促进产业健康发展，为人脸识别技术和应用“正名
添加测试套件批量执行脚本 ⑦ 设置定时任务执行脚本 ⑧ 查看回放结果和测试报告 第二章：使用技巧和问题处理 ① 异常：初始化 Driver 失败！ ② 修改已经添加的控件 ③ 打开、关闭应用操作的 App 包名获取方式 ④ 图像相似度定位 ⑤ 一系列动作组合公共步骤 ⑥ 公共参数设置 ⑦ 应用安装 [ 文章推荐 ] Python 地图篇 - 使用 开源移动端云真机测试平台 - 设备中心接入安卓设备实例演示，Agent 端服务部署过程详解 ③ Sonic 开源移动端云真机测试平台 - 用例编写与回放流程实例演示，任务定时执行、图像相似度定位、公共步骤 ④ 图像相似度定位 控件快照可以将屏幕截图快速添加为图片定位控件。 也可以选择上传本地图片的形式来添加控件。 添加用例步骤时就可以选择相似度匹配的定位方式来检查页面或点击控件了。
真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 这是谁的脸？ 在线验证系统被攻破后，各种欺诈行为都会带来非常负面的后果，所以人们对检测和打击冒名顶替者尤其感兴趣。 微调时将前四层的权重进行冻结，以避免数据的过度拟合生成与训练数据集过于相似的人脸图像。 尽管用基本的StyleGAN模型可以获得不同于原始人脸的图像，但基线模型的结果从质量上看与训练数据集的图像比较相似（多样性较差），而且分辨率较低（保真度低）。 到了验证环节，作者先是随机挑了1000个人脸图像，找出哪些在本地测试验证通过的人脸，然后再测试使用GAN生成的图像能否再匹配成功。 下图左为作者照片，中间为验证失败的照片，右为验证成功的照片。
融合的方式可以是相似度结果的直接加权或者是模型的串行融合，比如先用easy负样本训练模型进行初步的筛选，再用hard负样本训练模型进行最终的召回。 特征的模型来召回，这样可以保证文本的匹配。 脸书"的召回，还有其他难点，"人"的特征，在"脸书"的搜索尤其重要。 Hard正样本挖掘 正样本选择相关度最高的，即用户点击过的样本和相似度高的潜在正样本作为Hard正样本。 这里做法和百度的Mobius中的做法很是相似了。 ? 整个框架分为两个阶段，数据增强阶段是绿色箭头的部分，采样并利用样本中的用户请求与广告构造出更多样本，教师网络计算相似度后将低相似度的样本输入学生网络去预测CTR，通过采样的方式得到高CTR低相似度的样本存入
让网友一度以为于正成功逆袭了！ 你以为这就很强了？ NO、NO、NO，更惊艳的还在后面。 眼镜对换脸的效果影响不大，甚至添加了一丝书卷气。 接下来，是李彦宏： 相对于马化腾，李彦宏换脸后稍微有点认不出的感觉。 而且一开始的粉色套装，换脸后的面具感有些重。 背后原理 这一次AI换脸术，和之前爆火的肌肉金轮非常相似。 都是可以将选定的人脸替换到特定的视频模板中去。 此前有人透露，这样逼真的效果可能是源于一个知名换脸开源项目DeepFaceLab。 训练过程主要分为DF和LIAE两部分，会通过共享的编码器和交互器，实现src和dst的泛化，从而解决面部不匹配问题。 最后，就是把人脸替换再合成视频。 清华博士、一流科技CEO在线分享，从AI的局限与能力出发、探讨人工智能的商业机会，扫码报名~ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
一、前言 上一篇文章写了在线调用人脸识别api进行处理，其实很多的客户需求是要求离线使用的，尤其是一些事业单位，严禁这些刷脸数据外泄上传到服务器，尽管各个厂家号称严格保密这些数据，但要阻止这些担心，唯一的解决办法就是设备离线使用 百度人脸识别在线版和离线版SDK的封装： 离线版要求支持C++11的编译器，而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 在线版中的密钥等信息，务必记得换成自己申请的。 facebaidusdk目录下的TestFaceApi.exe为百度提供的测试程序，先要将USB摄像头插到电脑上，会实时找人脸框。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 人脸搜索的返回结果包含了原图+最大相似度图+相似度等。 人脸比对同时支持两张图片和两个特征值比对。 相关功能自定义一套协议用于客户端和服务端，可以通过TCP通信进行交互。
并进行主观测试，询问受试者给定三元组中哪一个与其他两个最不同。如上图中 Triplet 1 中所示，三个人都面带微笑，但是左边的两个人的微笑比右边的人大一点，所以右边的人可能会被标记为最不相似的表达。 假设有一堆不同表情的人的照片，需要根据面部表情对它们进行排序，所以你开始一张张放置图片，总是试图把相似的面部表情放在一起，比如微笑的人在右边，然后越靠近中间，微笑变得有点不太明显，甚至会变成一张悲伤的脸 检查这些三元组中有多少可以正确分类，这意味着两个更相似的面部表情具有更小的距离。结果表明我们的模型实现了 84.5% 的三元组预测准确度，高于之前工作的 81.8%。 拿一张显示感兴趣的面部表情的脸会将其添加到数据库中，然后比较这张脸，计算与其他脸的距离，获得最接近的匹配的脸。可以看到它们看起来都非常相似，这意味着系统真的学会了区分这些面部表情。 FaceQA） FaceQA 现在我们考虑视频中的应用，由于从视频中提取的质量比照片低，因此，我们需要一种自动过滤掉低质量人脸的方法，在本文中，我们提出了一个自动人脸质量评价，它主要基本上评估了清晰度和侧脸角度
腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征，支持单脸、多脸、选脸融合，满足不同的营销活动需求……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
