人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。 随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。...利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段，相比其它人类生物特性，它具有直接、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。...最后的实验结果，Gender accuracy 在86.8%，Age预测精准的值准确率在50.7%，预测年龄段准确率在 84.7%，使用的数据集是Adience； 基于传统方法也有，比如基于LBP，亮度...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类，先对人脸进行对齐操作，用深度网络的方法进行分类，在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验，识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来，人脸性别因为实际场景的需求，如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。
人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。...作者&编辑 | 言有三 1 遮挡人脸检测与识别 遮挡人脸的检测和识别是一个很常见的现实问题，不论是姿态等带来的自遮挡还是外物带来的遮挡，都会严重损害人脸识别模型的性能，值得对相关领域感兴趣的朋友深入关注...年龄的变化使得人脸的图像特征发生很大的变化，跨年龄的人脸识别无疑也是一个很难的问题，同时也是一个具有重大社会价值的课题。...从年龄不变特征提取到年龄仿真，相关的研究非常多，这个综述可以作为一个好的开始。 文章引用量：很新 推荐指数：✦✦✦✦✧ ? [3] Sawant M M, Bhurchandi K M....ACM Transactions on intelligent systems and technology (TIST), 2016, 7(3): 37. 4 妆造人脸识别 年龄的变化会导致人脸的生理特征发生变化
以往说到驼背的危害，听到的都是体态、气质上的变化，最严重的也就是影响运动能力，“变傻”还是头一次。 （吓得我赶紧挺直了腰背） 驼背让人变傻？但其实更准确地来说，驼背可以作为“变傻”的一个征兆。...一个人驼背了，可能他正在“变傻”。怎么说？ 不妨来看看这个研究。 在男性中还和年龄有关 在这项研究中，研究人员选取了411名50-89岁的实验对象，其中男性202名，女性209名。...再将其分为不同的年龄段，并对其进行认知评估和简易精神状态测试，最终获取到不同性别、不同年龄阶段的认知状态。 然后测量不同性别、不同年龄阶段的矢状脊柱平衡状态，对比并探讨它与认知功能之间的相关性。...而在女性中，年龄就没有这么大的作用了，只要SVA≥70mm，便更有可能出现认知能力下降。 看来驼背真的能判断一个人是不是在“变傻”，那可以避免吗？...One More Thing 对于“变傻”的研究可不只有这一个，之前就有项研究表明熬夜也会让人变傻，并且登上了《Science》。
近年来的研究发现，大脑不同区域之间共同作用形成了不同的大脑子网络。其中，结构协变网络就是其中一种研究大脑大尺度协作关系的研究手段。很多研究指出结构协变网络能够反映跨脑区的遗传发育和同步成熟。...在此基础之上，很多研究也发现利用结构协变网络研究神经退行性疾病和神经精神病网络级上异常的可能性。...近期，发表在《Cerebral Cortex》杂志上的一篇研究论文结合结构协变网络和机器学习来构建模型预测脑年龄，并且该模型能够检测出相关疾病的脑加速化衰老现象。...利用广义线性模型计算了4D GMV数据和结构协变的成分的回归分析。系数被当成对应成分的整合系数。高的整合系数代表了对应成分在个体水平上的高表达。...四、结论 本文探究了利用VBM结构协变网络结合机器学习方法进行脑年龄预测的可能性，不仅得到了稳定可靠的预测模型，并且能够很好地揭示了精神疾病和神经退行性疾病脑加速衰老的疾病特征。
张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1代表男性，0代表女性 从10000张图片中抽取约1000张（男女比例相当）作为测试集，其余作为训练集 模型结构...性别预测分支和年龄预测分支共用ResNet50主干，年龄预测分支和性别预测分支各包含三层卷积层 性别预测分支使用交叉熵损失函数 年龄预测分支使用均方差损失函数 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx... 然后回复 人脸 即可获取。...\middle\models\test-best.pth --mode video 训练过程的记录 这是对一张组合图像的处理结果（组合的四张图片选自imdb-wiki数据集的原始图像） 机器学习算法...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享人脸属性编辑的核心技术点。 作者&编辑 | 言有三 ? 1 人脸表情编辑 人脸表情编辑即更改脸部的表情属性，包括嘴唇、鼻子等区域。...2 人脸年龄编辑 人脸年龄编辑，即更改人脸的年龄属性，可以用于仿真人脸随着年龄变化的过程，从而在相关领域进行应用。比如在影视等作品中预测年轻演员变老后模样，或者反之。...另外，它也可以用于辅助跨年龄的人脸识别问题，从而在寻找丢失多年的儿童等应用中提高算法的精度。 ?...6 其他 总的来说，人脸编辑有非常多的研究方向，包括： (1) 统一的人脸属性编辑框架，如StyleGAN等。 (2) 多属性人脸风格化框架，如StarGAN等。 (3) 各种人脸年龄编辑框架。...以上内容，如果你不想自己学习，可以去我们知识星球的网络结构1000变板块—GAN与人脸板块阅读。 ? ?
作者&编辑 | 言有三 1 GAN与人脸年龄编辑 跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。...表情与年龄一样，也会对人脸识别算法构成一定挑战，年龄和表情编辑同时还是一个兼具娱乐性的应用方向，GAN在其中大有可为。...有三AI知识星球-网络结构1000变 FFGAN ? FFGAN是一个人脸姿态编辑GAN，可以实现任意姿态到正脸的生成。...具体的模型结构如下： ? 整个损失函数包括5部分，除了人脸重建损失，全变分平滑损失，GAN的对抗损失以及人脸识别身份保持损失之外，还添加了一个人脸对称性的约束作为对称损失，其定义如下： ?...随着GAN的流行，更多的个性化操作变得可行，比如人脸的妆造迁移。 有三AI知识星球-网络结构1000变 BeautyGAN ?
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。 ?...作者认为，出现人脸特征点距离真实位置偏移过大，是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒，于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置，结合3D人脸姿态估计与重投影确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成...通过深度学习+几何重投影方法初始化，结合传统特征点定位的回归模型ERT，在各个数据集上几乎都达到了最好的性能。 请看官方视频，在突然有遮挡的时候，特征点跳变明显减小。...2.计算3D人脸模型，通过POSIT计算人脸3D姿态，并将3D特征点使用计算得到的姿态矩阵重投影到人脸图像中，作为下一步的特征点提精的初始位置； ?...清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB，LAB比该文的精度要高。可能LAB发表的时候，该文作者没有看到。
作为身份认证的重要手段之一，人脸识别已经成为智慧城市建设中的重要组成部分。...这之后，随着亚马逊、微软等相继被曝出与政府之间也存在着“人脸识别”技术相关的项目合作，包括将人脸识别用于视频监控和警察佩戴的相机镜头等等，“人脸识别”技术一时间被推上了舆论的风口浪尖。...还是提供人脸识别技术的公司？ 又比如人们上传至网络的各类照片，基于这些照片的人脸数据被谁拿走了？多数情况下会保存在各个平台的服务器中以作他用。...这类服务是将人脸识别应用放在了明处，而人们更为担心那些不知不觉中发生的人脸识别应用。 ? · 我的人脸数据被用在了哪里？...以微软为例，当美国关于“人脸识别”的舆论愈继续发酵的时候，这家公司悄然删除了它们于2016年发布的人脸识别数据库MS-Celeb-1M，这是全球最大的“公开”人脸识别数据库，其中涉及百万名人的千万张照片
人像变换 让我们瞬间回到童年的就是人像变换，该技术基于深度学习不同年龄段人群的共同高维特征，生成一张目标年龄的人脸图片。...与此同时，依托腾讯优图强势的人脸识别能力，腾讯云神图会尽量保证，最终生成的结果与最初上传的人脸图片最大比例保持相近，以此确保年龄变换后的人脸即满足目标年龄的年龄特征，又与输入人脸长相相似，提升用户使用体验...人脸融合 11.jpg 让我们造型百变的是人脸融合，基于腾讯优图人脸定位和重建技术，将输入人脸的关键点坐标与待融合人脸的关键点坐标进行有效对应，然后进行图形学坐标变换和像素融合，达到人脸融合的效果。...同时，近期新推出的换脸版融合引入了深度学习中的对抗生成网络模型，让神经网络自动学习出人脸融合后的理想长相分布，并以此进行“推理想像”，生成最终自然且逼真的融合结果。...产品矩阵 腾讯云神图产品矩阵逐步完善，目前，腾讯云神图已陆续发布了人像变换、人脸试妆、人像分割、人脸识别、人脸融合、人脸性别变换、跨年龄识别等多项实用功能，满足政务、商业、娱乐、安保等行业多样化需求，具有识别精准
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统，能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库，用于训练这个系统。...不仅如此，这些偏差还包括大致的年龄、性别和脸部长度等参数。 但是，这样也有一个问题。因为世界上的人脸千变万化，要将所有人脸与平均人脸的偏差都存储下来，3DMM 需要集成许多面部的信息。...目前为止所采用的方法是扫描大量人脸，然后人工仔细标记所有的特征。也因此，目前最好的模型也只是基于几百张人脸——大部分还都是白人，而且模型在模仿不同年龄和种族人脸方面的能力十分有限。...Brunton 评论说，在人脸上做标记实际上是很难的事情，“你以为打标签就是点一下鼠标很容易，但嘴角究竟在哪里很多时候是说不清楚的，所以即使是人工打标签也会发生错误。”...不仅如此，他们的模型还能根据面部形状自动将人脸按年龄分类。
这款应用可以自动检测人脸，仅需上传一张照片，就可以实现改变表情、变年轻、变老、改变性别等各种效果，当然也少不了最为基本和实用的美颜滤镜。 ?...使用 FaceAPP 模拟出的，苹果公司 CEO 蒂姆·库克年轻时的样子。 ? 众多好莱坞影星完成了「年龄挑战」，很多明星甚至主动参与其中。...除了上面的这些特征，我们还特意尝试了年龄的变换效果，免费版也支持所有年龄变换的。 ?...为了进行换脸，人工智能算法也需要经过大量标注后人脸图像的训练。所以说，AI「预测」出你未来 30 年的样貌是在数据库中几率最大结果的叠加，似乎靠谱，但并不严谨。 最后，也有人工智能也搞不定的人脸。...有网友对好莱坞著名演员摩根·弗里曼的照片用了 FaceAPP，结果如下： ? 看起来并没有什么区别……或许 FaceApp 设定了变老年龄了吧。
由于不断增长的法医研究、安全控制、人机交互（HCI）和社交媒体的多种潜在应用的需求，人们对根据人脸图像进行年龄评估越来越感兴趣。...虽然这个问题已经被广泛地研究过，但目前机器根据人脸图像自动评估年龄的准确率和可靠度仍然远远落后人类表现。 ? 图 1：（a）不同的人在相同的年龄下的外貌特征的巨大区别。...（2）人脸的成长在不同的年龄以不同的方式进行，例如，面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形，在成年时期的变化主要在于皮肤纹理（如图 1 b）。...为了构建这样一个树模型，研究人员采用交互优化策略：首先固定叶节点，通过反向传播优化分离节点和 CNN 参数处的数据分区；接着固定分离节点，通过变分边界优化叶节点处的数据抽象。...2）基于变分边界，我们的更新规则在 DRF 叶子结点上的收敛是有数学保证的。 3）在三种标准的年龄评估基准测试中应用 DRF 方法，全部达到了当前最佳的结果。 ? 图 2：深度回归森林图示。
其实，通过你的收藏，也是可以判断你高度敏感的个人特征的。例如性取向、生活满意度、智力、情感稳定性、宗教信仰、过度饮酒习惯、年龄、性别、种族、政治观点等。...对用户的头像进行人脸识别后，脸书会检索整个互联网，看看这些照片还在哪里出现过，看看是否出现在别人的合影中，猜测你可能会认识哪些人，从而向你推荐一些二度三度的朋友。...基于该技术，当遇到陌生人时，谷歌眼镜通过拍照，把人脸上传，丢到脸书上进行人脸识别。从而匹配到该陌生人的职业、年龄、生日、动态、朋友圈、日志、状态和最近的兴趣等。...在脸书上，每个人的头像都不会一成不变的，间隔一段时间，大家就会采用新的头像或自拍照。你在进行头像更新时，脸书就在思考另外一件事，即他们通过人脸识别技术，判断前后头像是否存在差别，即你是否变胖了。...通过这个救灾地图，就可以得知，谁需要什么、谁需要食物、尸体在哪里、哪里有流离失所的人、哪里受到的灾难较为严重、什么医院损伤最小。从而为救灾提供了最一手、最新鲜的信息。
人的语义理解可以了解你今天的着装，为你挑选自己喜欢的衣服。再缩小到人脸的语义理解范畴，它可以知道你的鼻子在哪里，眼睛在哪里，为你进行智能美妆、妆容迁移，甚至跨年龄的人脸合成。...您刚才提到，图像的像素级语义理解可以应用在人脸解析上，比如智能美妆、妆容迁移、人脸年龄迁移，这个是如何做到的？ 我们定义一下这里所说的人脸解析问题。...针对人脸年龄变换，仍然是先通过人脸解析提取人脸的主要部分，然后使用图片以及对应的年龄信息训练一个生成对抗网络（GAN）。...您刚才还提到在人脸的语义理解上还可以做到“人脸年龄变换”，这个具体是如何做的？ 是的，我们可以实时生成10年后、20年后，或者小时候的样子，这个技术不仅可以用于娱乐，还可以做一些人的身份比对。...比如下图中，第一列是原始的人脸图像，从第二列至最后一列是合成的不同年龄段人脸图像。
其实，通过你的收藏，也是可以判断你高度敏感的个人特征的。例如性取向、生活满意度、智力、情感稳定性、宗教信仰、过度饮酒习惯、年龄、性别、种族、政治观点等。 ?...对用户的头像进行人脸识别后，脸书会检索整个互联网，看看这些照片还在哪里出现过，看看是否出现在别人的合影中，猜测你可能会认识哪些人，从而向你推荐一些二度三度的朋友。...基于该技术，当遇到陌生人时，谷歌眼镜通过拍照，把人脸上传，丢到脸书上进行人脸识别。从而匹配到该陌生人的职业、年龄、生日、动态、朋友圈、日志、状态和最近的兴趣等。...在脸书上，每个人的头像都不会一成不变的，间隔一段时间，大家就会采用新的头像或自拍照。你在进行头像更新时，脸书就在思考另外一件事，即他们通过人脸识别技术，判断前后头像是否存在差别，即你是否变胖了。...通过这个救灾地图，就可以得知，谁需要什么、谁需要食物、尸体在哪里、哪里有流离失所的人、哪里受到的灾难较为严重、什么医院损伤最小。从而为救灾提供了最一手、最新鲜的信息。
人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。 光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节： StyleFlow，牛逼！...曾经风靡一时的 StyleGAN，给人们带来很多震撼，逼真的肖像，你根本分不清，哪张图片是算法生成的。 看一下 StyleGAN v2 人脸生成的效果： ? 这些人脸，都是算法随机生成的。...有人还特意用 StyleGAN v2 做了一个酷炫的网站，随机生成百变的人脸。 你每刷新一次网页，它都会给你一张随机生成的人脸肖像。...思想就是，在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性。 简单点解释就是，一副人脸图片，是由多维特征组成的，比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。...按上图的步骤，即可调整人脸的各种属性。 动起手来，一起体验一下吧~
PTI 大家都知道，用 StyleGAN 可以做一些人脸属性编辑的算法。...比如，我写过的，去掉猛男的胡子： 就是这篇文章： 让猛男娇羞的AI算法 PTI 也是利用 StyleGAN 来“搞事”的，它“搞事”的维度有三个：微笑、年龄、姿态。...效果如下： 比较有意思的是微笑和年龄的效果。 比如比较出名的假笑特效，PTI 就是一种实现思路。 假笑面具，被人玩坏了。 当然，某音的特效不只是这个，后面有机会再细聊。...改变年龄，这个也很有意思。 LeCun大神的效果： 谁还没年轻过？ 再看吴恩达老师： 就很萌！ 磨皮、去褶、小脸，火力全开。 当然，年龄这个维度，变老、变年轻，都是可以控制的。...我们先看下效果： 猜猜这位“金轮”，他是谁： 简单解释下原理： 左半部分：将源人脸的身份特征向量通过 AdaIN 嵌入到特征中，对目标图像进行编码-解码生成，直接得到身份替换后的图像。
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