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。...可以说谁先占领了 AI，谁就在下一代浪潮中立身于不败之地。 说回技术本身，我也只是略懂皮毛。下面说一下，具体的实现思路。 ?...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。...说白了，我不具有核心技术，我就是一个 API 调用工程师。核心算法我一概不懂，专业造轮子。 做的牛逼一点的，可以从视频中提取图片，再进行融合。
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。...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...结果展示 三、再次取点后融合脸部 对步骤二转换后的带融合图片再次取关键的，然后与模特图的关键点一起做三角融合成新的图片 dst_img = morph_img(src_img, src_points,...结果展示 五、将融合后的脸部贴到模特图上 最后一步是将融合后的新图片脸部区域用泊松融合算法贴到模特图上。
图片提取 为了方便技术展示，我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频，用例仅为技术交流演示使用，不针对任何指定人。...上一环节我们已对视频进行了图片提取，我希望演员杨紫可以有杨幂一样的眼睛，长得更像杨幂一点。...，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！
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。...说简单点就是换脸，自己的照片与底图的照片进行换脸，稍微专业一点说，这里面涉及到一些人脸的算法，比如这里面通过人脸识别的算法和深度学习的引擎，和这个照片进行一个人脸的检测和特征的提取，之后根据这个特征进行一个融合...image.png 这里面跟大家分享一些这方面的技术，首先这是整个人脸融合的全流程，从这个图上可以看到，上面是一个个人的照片，下面是模特图，要生成军装照，首先是根据人脸识别去做人脸检测和关键点的定位，...这里给大家一个建议的架构，比如这里采用静态文件加速和负载均衡，还有云上CVM和对象存储，为什么这里推荐大家采用云上架构呢？...image.png image.png 简单介绍一下人脸融合怎么去接入。我想给大家普及一下几个概念。
人脸融合是否有接口自己上传素材图片？有没有大佬告诉我下下，我没找到啊！！！
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！...这是我的军装照」，到腾讯翻译君的「四六级考前开运」、江小白的「世界上的另一个我」、爱奇艺的「你好，旧时光」...人脸融合技术可以说是AI界最"接地气"的技术应用之一了，精彩的应用案例应接不暇。...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？...2018年的新年（也就是昨天），腾讯大成网为成都网友们带来一款别致的新年贺卡，这款贺卡的别致之处在于它应用了腾讯AI开放平台（AI.QQ.COM）的人脸融合接口，将传统的贺卡与新颖的AI技术相融合，为用户们带来...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？
One-Hot编码的另一个特点就是导致特征空间大。 同时通过观察大量的样本数据可以发现，某些特征经过关联之后，与label之间的相关性就会提高。...FFM主要用来预估站内的CTR和CVR，即一个用户对一个商品的潜在点击率和点击后的转化率。 CTR和CVR预估模型都是在线下训练，然后用于线上预测。...categorical特征需要经过One-Hot编码成数值型，编码产生的所有特征同属于一个field，而特征的值只能是0或1，如用户的性别、年龄段，商品的品类id等。...除此之外，还有第三类特征，如用户浏览/购买品类，有多个品类id且用一个数值衡量用户浏览或购买每个品类商品的数量。...： label field_id:feature_id:value field_id:feature_id:value field_id:feature_id:value … field_id表示每一个特征域的
58同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于： 如何满足用户对于不同品类的兴趣？...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好，还是推荐不同品类的混排？( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性？...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
（读论文）推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析 特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题，但他们仍停留在二阶交叉的情况。...GBDT+LR比FM重要的意义在于，它大大推进了特征工程模型化这一重要趋势，某种意义上来说，之后深度学习的各类网络结构，以及embedding技术的应用，都是这一趋势的延续。...1.3 树模型对稀疏离散特征，处理较差 参考： 腾讯大数据：CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了，没有推广性，...2 LightGBM + LR融合案例 一段核心代码，整体流程为： 源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集...print('开始归一化...')
还记的这篇OpenCV即时上手可学习可商用的项目 接下来准备把其中的代码公开，欢迎一起交流学习 人脸识别是个说小不小的工程，在完成这个项目之前，先把人脸检测熟悉一下。...人脸检测用到的函数如下： void detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect...; namedWindow("display"); imshow("display", img); /*********************************** 1.加载人脸检测器...******************************/ // 建立级联分类器 CascadeClassifier cascade; // 加载训练好的 人脸检测器（.xml）...='k') ; destroyWindow("display"); destroyWindow("face_detect"); return 0; } 效果如图： 打开相机进行人脸检测
在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法，以及这篇文章（作者是章凌豪）。对于两位提供的信息，感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码，比如这篇。...这张图，如果你能一下子就能看懂，那就OK。 如果一下子看不懂，就麻烦了，在接下来的一段时间内，你就会卧槽卧槽地持续懵逼...... 因为这张图极具‘误导性’。（注意！...我把图改了一下： ? 对于每一轮的 5-fold，Model 1都要做满5次的训练和预测。 Titanic 栗子： Train Data有890行。...我们可以得到一个 5 X 418 的预测值矩阵。然后我们根据行来就平均值，最后得到一个 1 X 418 的平均预测值。...，现在加上一点点注解，希望对你有帮助： ?
NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...一般使用知识图谱有三种模式，如上图： 「依次学习（one-by-one learning）」 使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量（TransR方法等），引入推荐系统再做后面的处理...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去，即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了，训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...不存在一个推荐算法，在所有情况下都胜过其他的算法。而融合方法的思想就自然而然出现了，就是充分运用不同分类算法各种的优势，取长补短，组合形成一个强大的推荐框架。俗话说就叫“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 交叉融合法的思路是“各花入各眼”，不同算法的结果着眼点不同，能满足不同用户的需求，直接穿插在一起进行展示。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。
平台基于云边端一体化架构，支持海量视频资源的轻量化接入、汇聚与管理、视频分发等，可实现的视频功能包括：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、服务器集群、智能分析等。...目前EasyCVR只有一个总开关来开启和关闭告警消息，这样不能精确地控制告警的类型、告警的设备。因此，我们近期针对该场景需求进行了新功能的增加。新增的告警预案功能在于解决上述的场景需求。...告警预案可以根据告警类型、告警级别、告警方式、告警事件类型等信息，来具体分类获取告警信息，如下图展示效果：后端设计逻辑：1）创建告警预案表数据：2）新增告警预案接口：EasyCVR视频融合平台部署轻快、...近期我们针对视频监控场景中的智能检测与识别需求，推出了结合EasyCVR视频融合平台与AI智能分析网关的“基于AI视频智能分析与识别技术的视频监管行业解决方案”，可实现的智能检测识别功能包括：人脸识别、...平台通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析、结果汇聚、智能预警、辅助决策等
用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题，提出了几种建议技术，并考虑了辅助信息，提高了评级预测精度。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解（convmf），将卷积神经网络（cnn）与概率矩阵因式分解（pmf）相结合。...因此，convmf捕获了文档的上下文信息，进一步提高了评级预测的准确性。我们对三个现实数据集的广泛评估表明，即使在评级数据非常稀疏的情况下，convmf仍显著优于最先进的推荐模型。...完整复现源码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 推荐系统 即可获取。 ?
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...不存在一个推荐算法，在所有情况下都胜过其他的算法。而融合方法的思想就自然而然出现了，就是充分运用不同分类算法各种的优势，取长补短，组合形成一个强大的推荐框架。俗话说就叫“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2） 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。
对于接入摄像头不是很多的现场，用户可以通过手动配置对视频进行转码，如图： 但是对于摄像头接入路数比较多的场景，如果通过手动逐一配置，就很消耗时间。...除此之外，EasyCVR平台也支持通过接口配置通道转码，具体可以查看这篇文章：《视频融合平台EasyCVR如何通过接口配置通道转码？》。...EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，借助大数据分析的决策判断，为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理等能力...近期我们正在积极研发基于AI视频智能分析的云边端融合智能协同平台。
例如，Haar级联分离器认为倒置的人脸图像和正立的人脸图像不一样，且认为侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。...在OpenCV的源代码的副本中会有一个文件夹 \sources\data\haarcascades。...该文件夹包含了所有OpenCV的人脸检测的XML文件，这些文件可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的人脸。 ? 假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。...下面的例子我们来检测静止图像中人脸，视频帧流中人脸检测的方法也大致一样。 ?...minNeighbors 是每个人脸矩形保留尽量数目的最小值，整数。越小越可能检测到更多的人脸。 minSize 和maxSize 可以加入尺寸过滤。
不管按什么收费，在广告排序的时候一律按照期望收益排序，将最有可能赚钱的排在前面。 对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...比如说设计了一个融合方案是x* pctr + y * pcvr，即给pctr和pcvr各自设置了一个权重。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。
因此，如果用一句话来形容即将到来的这样一个双十一的话，笔者更多地认为，一边在改变，一边在失去，无疑是再合适不过的了。...这一点，我们可以从一些电商平台不再公布双十一相关的数据，看出一些端倪。 无论是私域运营的加速，还是平台与上游产业链的深度融合，我们都可以非常明显地看出，留量开始取代流量成为双十一的新战场。...找到双十一以及电商的新变化，或许才能真正了解和把握以往的发展新红利。 双十一，正在成就一个全新的电商 当双十一开始与以往的发展告别，我们完全可以有理由相信的是，一个全新的自己将会出现。...有了这样一个改变之后，电商平台可以说不再是以往经典意义上的平台，而是成为了一个与产业上下游都产生了深度融合与联系的存在。...值得注意的是，在虚拟经济与实体经济融合的大背景下，电商不再是第三方更加具备了先天条件。以此为开端，电商行业的发展将会真正告别以往的发展模式和逻辑，从而真正进入到了一个全新的发展阶段。
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