本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇,本系列的特点是内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!
该论文是出自于CVPR2022关于GAN的最新文章。要知道虽然目前GAN可以在某些领域的理想条件下能够生成逼真的图像,但由于发型、服装和姿势的多样性,生成全身人体图像仍然很困难,之前的方法一般是用单个GAN对这个复杂域进行建模。
一:局部二值模式(LBP)介绍 局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用来实现2D图像纹理分析。其基本思想是用每个像素跟它周围的像素相比较得到局部图像结构,假设中心像素值大于相
RGB、normalized RGB、HSV、YIQ、YES、CIE XYZ、CIE LUV等.
特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像(虽然是25个不同人的人脸的图像,但是看着怎么不像呢,难道我有脸盲症么),如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量(是的,没错,一个像素一个像素的排成一行就好了,至于是横着还是竖着获取原图像的像素,随你自己,只要前后统一就可以),然后把这M个向量放到一个集合S里,如下式所示。
人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验。
上一篇我们讲了使用OpenCV进行人脸识别的最基础操作。但是从最后的效果可以看出,识别率、效率都很低,而且误检率比较高,识别过程中,系统资源占用相当大,实在是没办法在实际场合中使用。在opencv3.4 版之前自带的人脸检测器是基于Haar算法实现的,不仅检出率低,而且脸的角度稍大一些就检测不出来。但是随着深度学习领域的发展,涌现了一大批效果相当不错的人脸检测算法。
在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下:
LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中,在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法,Opencv实现了LBP特征的计算,但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。
📷 Teaser 本文作者均来自 Pinscreen,即杀马特🧑🏻🎤教授黎颢创办的专注于真实感虚拟角色生成的人工智能公司。文章提出了一种从任意人脸图片,生成 normalized avatar (即中性表情、标准光照下的3D人脸虚拟化身)。 论文:arxiv.org/abs/2106.11423 Method 文章的流程如下图所示,主要包含两个阶段: Inference Stage:输入一张人脸图片,首先使用预训练的人脸识别网络 FaceNet 提取人脸面部特征,然后该面部特征通过 Identity Re
在计算机视觉领域,特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如,人脸检测中,我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸,人脸验证中,我们需要在两个人脸区域分别提取特征,来判断他们是不是同一个人,如下图所示,深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务,图片来自Openface
计算机视觉在人脸检测领域的应用已经较为成熟,但依然存在较多难点。其中一大难点是光照问题,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。如何解决光照问题对人脸检测带来的影响呢?
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损失,实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕,同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系,作为一个强有力的正向化监督信号,进而生成了更加逼真的正面人脸,同时也保留了更多的细节信息,实验结果表明,本文方法达到了SOTA效果。
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中,SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
因为JetBot上用的是树莓派摄像头,所以我们也首选考虑使用树莓派摄像头,当然USB摄像头是亲测可用的。
从今天开始,温度开始回升,我们科研的热情也开始高涨起来,接下来我们会开始一段目标检测识别(人脸)的学习,希望大家持续关注!
刚刚英伟达最新推出的升级版StyleGAN 3,因为一组合成艺术作品刷爆Twitter,不少网友感叹:AI 制造了人类无法理解的恐怖!
这两天,ZAO 太火了。而它的背后却是 Deepfakes,作为程序员,我们很有必要来体验一把 Deepfakes !
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法,它来源于github中eyelike项目,C++语言实现,依赖OpenCV库。 关于代码的编译,作者提供了CMakeLists.txt文件,同时支持Windows,Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能,没有3维信息,也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV,其中有一段演示视频,可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章:《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
ResNet-101 + R-FCN:83.6% in PASCAL VOC 2007 test datasets
AI 开发者按:谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行,并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中,例如:2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果,AI 开发者将其编译如下。
谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行,并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中,例如:2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。
近年来,深度神经网络的各种架构改进使得实时目标检测成为可能。实验室可以不计一切地开发各种算法追求逼近极限的精度,而实际应用中,响应速度、能耗和精度都重要。这就要求算法的复杂度要低、适合硬件加速。
人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。本文作者定义了一种新的评估方案,称为“修复游戏”,通过生成一个网络注意力图,为量化评价哪些图像区域有助于人脸匹配提供了基本事实。
转载:https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致,包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例,展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时,本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络,包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么
6月5日—6日,2021全球人工智能技术大会(GAITC 2021)在杭州成功举办。本次大会,旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时,与世界建立互通共享的沟通桥梁,在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识,同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展,造福人类生活。
几年前图片美颜教育了市场,到了直播时代,美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜,那只能靠更精致的妆容来补,而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了2.
本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅,文中略去了对具体参考文献等的引用,读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免,有不当的地方还请各位读者多多包涵,并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快! 这是
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
原文链接: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.
们生存的这个星球上,居住着70多亿人。每个人的面孔组成部分相同,它们之间的大体位置关系也是固定的,并且每张脸的大小差异也不大。然而,它们居然就形成了那么复杂的模式——即使是面容极其相似的双胞胎,也能由微妙的差别区分出来。人脸特征如同指纹一样,无法找到完全相同的存在。那么,区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?是否可以设计出与人类一样能够自动识别人脸的机器?这是近几十年来被广泛研究着的热门问题。随着AI技术的发展,也取得了显著的突破。
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除此之外,我们使用了1亿到2亿张训练人脸缩略图,其中包含大约800万个不同的身份。人脸检测器在每张图像上运行,并在每张人脸周围生成一个紧密的包围框。这些脸部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。在我们的实验中,输入大小的范围从96x96像素到224x224像素。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼,就问能不能来点儿阳间的东西?
雷锋网按:本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享,在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场,到了直播时代,美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜,那只能靠更精致的妆容来补,而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段,打个比方,如果美颜 1.0 只是化妆(磨皮、祛痘、肤色调整)的话,美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大,把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
对于第二个和第三个任务,可以以某一个很小的方框依次扫描整个图,从每一个采集到的图像中,送到识别器中,看是否是想要的。然后把方框逐渐变大,再从头到尾扫描。
在这一新研究中,科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上,就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错,这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击:
近几年随着功能强大的深度学习框架的出现,在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易,甚至只需要一行代码就可以完成。
这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量,实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好,并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在,乔装打扮也不会让你变得更 Gay 了。
但每年研究关注的内容都有所变化,有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文,其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
2017 年,斯坦福大学的一篇《深度学习通过面部识别判断性取向超越人类》曾引发了极大争议,其通过 AI 算法仅需「看面相」即可判断一个人是不是同性恋的方法让众人感到一丝恐慌,也让技术研究者们对于算法的偏见提出了很多意见。
文:shirly(腾讯云前端开发高级工程师) 直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活,随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验,其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 此类技术在原生应用已经十分成熟,而由于Web的功能和性能瓶颈,使得实现Web端上的AI人脸识别与实时渲染成为了一种挑战。而随着Web技术的不断成熟,AR技术在Web上的实现成为了一种可能。笔者总结了在Web端实现此功能的几个技术要点,跟大家一起探讨一下。 技术实现 抽象整体的实现思路如下,使用AI检测模型检测输
2020 年 8 月 7 日,第五届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)在深圳正式开幕。
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
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