配备了后置双摄像头，而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...网友：你们都说你们的oppo这不好那不好，可是我的oppo r7s还好好的呀，我15年12月份买的，用到现在了，摔了好几次了，屏都没有碎，就是钢化膜碎过两三次，手机也就偶尔卡过几次，还是因为我操作的原因卡的...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。...这个过程可以分为以下几个步骤： 第一步是要找到脸在哪里 第二步是找到五官的位置 第三步是把关键人脸区域提取出来 第四步是用特征提取器F把图像变成特征向量（y=F（x）） 第五步对比向量y1、y2的相似度是否足够高...，据此来进行判断 在这里面最核心的其实有三个步骤，第一个是找到脸在哪里，第二个是找到五官在哪里，第三个是f（x）函数的设置，这也是人脸识别系统中最本质的三个内容。...不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题： 有没有？ 在哪里？ 2014年以来的变迁 ?...“有没有”部分 从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习 从二类分类转变为多类分类 “在哪里&有多大？”
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...那么在人脸图像中，又用在了哪里呢？大家或许不知道技术，但是不可能没有接触过，那就是人像美颜，熟的不能在熟的磨皮美白大法。 ? 其中常见的方法包括均值滤波，双边滤波，引导滤波，以及针对这些方法的改进。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
AI 科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。...MDFR模型的结构，包括双代理生成器，姿态归一化模型，以及双代理判别器。...（1）双代理生成器 双代理生成器包含一个人脸复原子网络(Face Restoration sub-Net, FRN)和一个人脸转正子网络(Face Frontalization sub-Net, FFN...其中每个子网络均包含一个编码器和解码器，前者用来将输入映射到特征空间，而后者主要将编码后的特征重建为相应的目标人脸图像。两个子网络具有相同的网络结构，但是输入有所不同。...FRN的编码器对输入的人脸图像进行编码，随后解码器对编码器的特征进行解码。FFN的解码器的输入除了人脸的编码特征外，还包含人脸两种姿态的编码残差，如图2所示。
之所以如此选择，是因为有太多元器件需要隐藏，比如红外照明元件和红外相机，用于红外人脸解锁，可以实现在全黑环境下可以解锁，并且防止人脸的照片模型视频解锁——但这本质上是一个2D人脸解锁。...雷军介绍说，完成这个功能需要3D建模勾勒面部特征，找到面部中轴线和每个特征点，在不同区域精雕细琢，最终把照片“整形”出“芭比小翘鼻”、“苹果肌”等效果。 怎么样，拍照更进一步了吧？...AI视频剪辑 在各类短视频火热的时候，如果能用AI把用户从剪视频、编辑这种繁重的工作中解脱出来，想必是个十分有价值的功能。...雷军在现场说，这会是全球第一款L1+L5双频双路定位手机，精度至少提高3~5倍，误差大约在3~5米左右。 定位精准到什么程度？...最快下个月，米粉不光可以买小米的硬件，还能买小米的股票啦。 你会成为小米股东吗？
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。...本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。...方向8 视觉及多媒体计算 课题8.1：大规模无监督视频表示学习（地点：深圳） 无监督表示学习可以学到更一般的特征，特征的质量十分依赖输入到模型中的数据量。...课题8.6：人像编辑生成与驱动技术研究（地点：上海） 近年来面向人像的生成对抗网络（GAN）编辑生成技术以及3D重建驱动技术快速发展，逐步从理论研究走向行业应用阶段。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力
哪里是眼睛鼻子嘴，学界称之为人脸特征点定位？最后才是提取前面说到的具有判别性的特征进行身份的识别，即狭义上的人脸识别。 ?...在回顾“浅”时代人脸识别方法历史时曾经介绍了基于几何特征的方法（图2）和基于判别性特征的方法（图4）。下图这些特征无疑都是针对人脸的某种抽象。...在建立祖母模型家族的初期，我们选择了模型能力相对较强设计又相对简单的局部双分支型网络ResNet来构建优图人脸识别的祖母模型族。...当选定了祖母模型的网络结构后，我们将其在数据量最大的互联网生活照数据集上训练，以保证祖母模型的通用人脸识别能力，图12所示。 ?...图12：优图人脸识别祖母模型 在基于局部双分支模型族建立完成后，我们也开始尝试使用更复杂的局部多分支组件来进一步提高模型效率，丰富我们的祖母模型族。
21.SemanticComponentDecompositionforFaceAttributeManipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...这不仅允许用户基于他们的偏好来控制不同部分的编辑强度，而且还使得有效去除不想要的编辑效果。 此外，每个语义组件由两个基本元素组成，它们分别确定编辑效果和编辑区域。...24.DSFD:DualShotFaceDetector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院PCALab与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。 其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
B站主页为：AXYZdong的个人主页 文章目录 一、实现步骤 二、心得体会 三、人脸识别脚本 参考文献 导语：Maix Bit 是基于K210(RISC-V架构64位双核)设计的一款AIOT...其实这只是第一步，烧录 key_gen_v1.2.bin 只是为了获取 Maix Bit 开发板的机器码，版权很重要的，盗版的 Maix Bit 应该是没有机器码的，所以买这种类型的开发板就要到官方指定的店里购买...加载人脸五点关键点检测模型 task_fe = kpu.load(0x400000) # 从flash 0x400000 加载人脸196维特征值模型 clock = time.clock() # 初始化系统时钟...() # 将图片转为kpu接受的格式 record_ftr=[] #空列表 用于存储当前196维特征 record_ftrs=[] #空列表 用于存储按键记录下人脸特征， 可以将特征以txt等文件形式保存到...[j], feature) #计算当前人脸特征值与已存特征值的分数 scores.append(score) #添加分数总表 max_score
token和SSH密钥安全在哪里？ 首先需要了解，只用账户和密码进行身份验证会有什么隐患。 互联网上，每天都有大量网站遭受黑客攻击，导致数据外泄，这些数据中就包括不少用户的账号密码。...为了防止密码撞库，网站会采取更多手段验证身份信息，像GitHub就推出了双因素身份验证、登录警报、设备认证、防用泄露密码及支持WebAuth等措施。...双因素身份验证，是指在秘密信息（密码等）、个人物品（身份证等）、生理特征（指纹/虹膜/人脸等）这三种因素中，同时用两种因素进行认证的过程。...generating-a-new-ssh-key-and-adding-it-to-the-ssh-agent 参考链接： [1]https://github.blog/changelog/2021-08-12...-git-password-authentication-is-shutting-down/ [2]https://www.theregister.com/2021/08/12/git_proxyshell_gigabyte
12....Semantic Component Decomposition for Face Attribute Manipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...DSFD: Dual Shot Face Detector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院 PCALab 与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
双赛道并行 共同探索计算机视觉技术革新之道 赛道一：宠物生物特征识别竞赛 随着宠物经济的迅猛增长，AI 技术赋能宠物产业也逐渐成为了业界关注的热点，例如通过技术手段进行宠物身份认证，在宠物管理、交易、...赛道二：图像篡改检测竞赛 图像处理技术的发展，让数字图片可以轻易地被编辑和修改。...网易公司：基于数据增广和模型融合的高泛化性篡改检测 该团队凭借在人脸编辑和生成方面的深厚算法和数据积淀，创新性地提出了一套以魔法打败魔法的解决方案—— DAME: Data Augmentation and...在比赛训练数据的基础上，基于面部重演、换脸、人脸属性编辑、人脸卡通画及艺术化滤波等算法对训练数据进行增广和扩充，生成了近 40 万假图，极大地丰富了训练集的多样性，为模型的泛化性奠定强力基础。...AIM 本质是一种 self-blending 的在线伪造增强方式，基于掩码将原图划分为人脸前景和背景，并仅对人脸区域进行加噪、模糊、颜色抖动等各种数据增强操作，模拟了图像篡改可能存在的色彩差异、分辨率差异
在人体骨架点检测以及目标检测、图像语义分割、人脸 关键点检测等视觉问题上取得了领先的结果，被同行广泛接受和使用。该论文发表在CVPR 2019。...12....，使用较深的网络提取低分辨率输入图像中的全局特征信息，使用较浅的网络提取高分辨输入图像中的细节特征信息，再将二者结合用来估计高分辨率的深度。...在本文中，研究员们提出了一个基于cGAN的框架，可以分别对眼睛、鼻子、嘴、皮肤和头发进行编辑。我们的模型有许多应用，例如人脸编辑，改变发型，放大眼睛，或者使其微笑。...此外，研究员们可以局部修改现有人脸的外观。 27.
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...03-合成攻击：基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑的人脸攻击，包括整脸生成，人脸替换，表情驱动，属性编辑等类型。...02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征，我们将人脸图像特征解耦为两部分：活体相关特征和活体无关特征[1]。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉
机器之心专栏 机器之心编辑部 想复制专业的打光技巧，拿图片来 AI 学习一下就有了。 真实人脸的三维建模、合成与重光照是计算机图形学领域中具有较高应用价值的研究方向。...但是，这些生成模型本身是无条件生成，并不能对人脸的光影进行解耦控制。 已有工作有的通过对三维人脸生成网络隐空间中隐变量编辑的方式实现三维人脸光影控制，但是难以保证超出人脸区域的几何一致性。...给定几何与材质三平面和光影三平面之后，原本的解码器从几何与材质的三平面中采样的特征解码出密度 σ 和反照率 a（对应于原本的颜色，但是赋予了不同的含义），而新构建的光影解码器从光影三平面中采样的特征解码出光影...加粗了第一的指标，用下划线标注了第二的指标，和双下划线标注了第三的指标。...Part 4 结语与致谢 数字内容生成在工业制作和数字媒体领域有着广泛的应用，尤其是虚拟数字人的生成与编辑，在近期受到了广泛的关注，而三维人脸光影的解耦真实编辑就是该领域的一个重要问题。
2 Deepfake的理论与方法 Deepfake技术在总体上可以分成两类[2]：基于图像域特征编码的方法和基于隐变量编辑的方法，其中基于图像域特征编码的方法中又可分为面部替换和属性编辑两大类，面部替换旨在用原始人脸面部替换目标人脸的面部区域...2.1.2 属性编辑 属性编辑是人脸深度伪造技术中另一类重要算法。该类算法以人脸属性为对象进行篡改，不涉及到目标人物身份信息的改变。...通常，属性编辑可以改变视频人物的外观或动作表情特征，这类方法的输入可以是成对人脸视频，来实现目标人脸对原始人脸表情的模仿，也可以是单一的目标人脸加上某一指定的条件，将目标人脸的某种属性改变为指定的条件，...2.2 基于隐变量编辑的方法 在人脸伪造相关技术中，有一类方法通过编辑人脸图像的隐空间变量实现篡改，这类方法大多基于生成对抗网络（GAN）来实现。...与基于图像域特征编码的方法不同，基于GAN隐空间实现人脸语义篡改的方法依赖于已训练好的GAN网络，探索人脸图像在隐空间中对应的隐变量，找到待篡改的语义方向，再利用预训练好的GAN生成器来生成编辑后的人脸
·介质检测 针对纸片面具、硅胶头模、手机屏幕翻拍等以物理介质呈现的攻击进行防御，并提出特征解耦，自适应特征学习等方法，有效提升模型精度和泛化能力。...·内容取证 针对基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑的人脸内容进行取证，同时研发图像取证和视频取证算法，全面覆盖整脸生成，人脸替换，表情驱动，属性编辑等类型。...02/人脸安全算法介绍 ·介质检测 1、ANRL 一种自适应选择特征正则化的域泛化活体检测算法，发表于ACM MM-2021。...文章链接： https://arxiv.org/abs/2112.13522 2、STIL 一种关注视频帧间不一致性的视频编辑检测方法, 发表于ACM MM-2021。...，优化了TFRecord数据格式的读取速度和DataLoader的内存占用，在训练数据存储在cephfs分布式系统的情况下，相同训练任务，提速约12%。
https://github.com/BillyXYB/TransEditor 12、Styleformer: Transformer based Generative Adversarial Networks...本文设计一种新的双分支端到端融合网络，它以一对 RGB 和不完整的深度图像作为输入来预测密集且完整的深度图。...为了解决这个问题，提出一种新的双任务姿态Transformer 网络（ Dual-task Pose Transformer Network，DPTN），引入一个辅助任务（即源到源任务）并利用双任务相关性来提升...具体来说，设计了一个双判器模块，包括一个序列判别器和一个图像判别器，以分别评估字符放置轨迹和合成文本的渲染形状。...解开的潜码产生丰富的生成特征，这些特征混合产生合理的交换结果。通过对潜在空间和图像空间实施两个时空约束，进一步扩展到视频人脸交换。
该物体在哪里？ 当然，聪明的人可能会立即想到第三个问题：“该物体在干什么？”这即是更进一步的逻辑及认知推理，这一点在近年来的目标检测技术中也越来越被重视。...Jones在没有任何约束(如肤色分割)的情况下首次实现了人脸的实时检测[8][9]。...VJ检测器采用最直接的检测方法，即滑动窗口(slide window)：查看一张图像中所有可能的窗口尺寸和位置并判断是否有窗口包含人脸。...2）特征选择：作者没有使用一组手动选择的Haar基过滤器，而是使用Adaboost算法从一组巨大的随机特征池 (大约18万维) 中选择一组对人脸检测最有帮助的小特征。...基于卷积神经网络的双级检测器 随着手动选取特征技术的性能趋于饱和，目标检测在2010年之后达到了一个平稳的发展期。2012年，卷积神经网络在世界范围内重新焕发生机[15]。
近日来自日本东北大学与Laboro.AI公司的研究人员公开一篇改进的单阶段人脸检测算法论文，其不仅保持了速度的优势而且在主流的人脸数据集上达到与双阶段人脸检测算法相当的精度。 作者信息： ?...按照算法流程划分，在目标检测领域一直存在着两大分支： 1.双阶段（Two-Stage）目标检测。...在基础网络不同的深度提取特征图，每一层特征图都有与其对应的预定义的anchors，在这些特征图上直接进行目标分类和位置回归的卷积操作，得到最终的目标检测的结果。比如SSD算法。...双阶段目标检测算法往往能取得更高的检测精度，但单阶段的算法速度往往比较快，这在实际工程中是很重要的。 在人脸检测领域同样有如上的两条路线。...尤其对小人脸特别明显，本身可区分度不高，上下文信息缺失更加难以检测。 2.感受野太大。大的感受野提供了冗余信息。 3.分类和检测共享相同的特征图。网络难以平衡分类和回归的损失函数。
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