SCNView主要作用是显示SceneKit的3D内容，在iOS系统上是UIView的子类，所以它可以添加到我们的视图中去，如果我们做一个应用想要加点3D元素，SceneKit绝对是首选。
1.SCNView SCNView主要作用是显示SceneKit的3D内容，在iOS系统上是UIView的子类，所以它可以添加到我们的视图中去，如果我们做一个应用想要加点3D元素，SceneKit绝对是首选。 2.SCNScene SCNScene是游戏中的场景，简单来说，就是放的游戏元素（地图，灯光，人物的游戏元素）的地方。 3.SCNNode SCNNode称作节点，一个大型的游戏场景结构就是由无数个小的节点组成，它有自己的位置和自身坐标系统，我们可以把几何模型，灯光，摄像机和游戏中的真实元素，吸附到S
近两年随着AR/VR逐渐火热,企业为了给自己的产品中加入新的元素,有可能会将3D元素添加到应用中去,对于IOS 工程师,你有三种选择 OpenGL ES / Metal/SceneKit ,按照性能排名 Metal 第一位,SceneKit性能相对来说没有前两者高,但是对于开发难度来说,SceneKit的难度最低,因为他是面向对象的,对于iOS 开发者,学习成本是最低的。
之后，填写完项目信息后，选择Content Technology为SceneKit，当然也可以选择SpriteKit，不过在3D空间中就不是那么立体了。 开发语言选择Swift，Swift天然亲和ARKit，很多网上的Demo都是用Swift写的，这样也方便移植和借鉴。
SceneKit_入门01_旋转人物 SceneKit_入门02_如何创建工程 SceneKit_入门03_节点 SceneKit_入门04_灯光 SceneKit_入门05_照相机 SceneKit_入门06_行为动画 SceneKit_入门07_几何体 SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画 SceneKit_中级02_SCNView 详细讲解 SceneKit_中级03_切换照相机视角 SceneKit_中级04_约束的使用 SceneKit_中级05_力的使用 SceneKit_中级06_场景的切换 SceneKit_中级07_动态修改属性 SceneKit_中级08_阴影详解 SceneKit_中级09_碰撞检测 SceneKit_中级10_滤镜效果制作 SceneKit_中级11_动画事件 SceneKit_高级01_GLSL SceneKit_高级02_粒子系统深入研究 SceneKit_高级03_自定义力 SceneKit_高级04_自定义场景过渡效果 SceneKit_高级05 检测手势点击到节点 SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标 SceneKit_高级07_SCNProgram用法探究 SceneKit_高级08_天空盒子制作 SceneKit_高级09_雾效果 SceneKit_大神01_掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字
第一个壶的表面是由256多边形组成的 第二个壶的表面由1024个多边形组成的 第三个壶的表面是由14400个表面组成的
#####研究目的 sceneKit里可以绘制几种几何模型，但那些不规律的形状如果不想使用模型，那么就要自己绘制了 #####demo效果 [1.gif] [Untitled.gif] #####原理和步骤 1.定义 模型的 顶点坐标 纹理坐标 法线 骨骼顶点 骨骼动画 等数据 2.调用以下方法画出模型 根据顶点坐标和模型类型画出模型，模型类型可以是点、线、三角形 为什么是三角形呢？因为三角形是最小边几何图形 + (instancetype)geometrySourceWi
该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程，包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中，作者通过学习Apple的官方文档，了解了Objective-C以及Swift编程语言，并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区，了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架，并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面，作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面，作者通过使用GitHub进行版本控制，与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用，作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践，并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时，作者通过总结与收获，逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n
有幸去 Cupertino 苹果总部参加了 iPhone X 的封闭开发，本文主要分享一下iPhone X上使用 ARKit 进行人脸追踪及 3D 建模的相关内容。
演示代码 ARKit和CoreLocation：第一部分 ARKit和CoreLocation：第二部分 ARKit和CoreLocation：第三部分
1.创建工程(略) 2.加载场景文件(略) 3.添加框架SceneKit/Scenekit.h 4.创建场景资源对象
在我们的第一个hello world ARKit应用程序中，我们设置了我们的项目并渲染了一个虚拟3D立方体，可以在现实世界中渲染并在您移动时进行跟踪。
写在前面 其实准备ARKit已经很久了，确切地说当WWDC开始介绍时就开始了。其后参加了苹果的ARKit workShop，加上自己有点事，所以文章一直没发出来，现在再发一篇上手文章，也没什么意义。
增强现实（Augmented Reality）是一种在视觉上呈现虚拟物体与现实场景结合的技术。Apple 公司在 2017 年 6 月正式推出了 ARKit，iOS 开发者可以在这个平台上使用简单便捷的 API 来开发 AR 应用程序。
本文主要介绍了3D渲染中材质的相关知识，包括材质的通用属性、材质球结构、材质实例、材质属性、表面着色、光照模型和材质配置等。同时，也介绍了在渲染过程中，如何通过设置材质属性、光照模型和材质配置等，来实现模型的逼真渲染。
此示例应用程序运行ARKit世界跟踪会话，其内容显示在SceneKit视图中。为了演示平面检测，应用程序只需放置一个SCNPlane对象来可视化每个检测到ARPlaneAnchor对象。
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
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容，分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
苹果大中华区董事总经理葛越在乌镇世界互联网大会上发表演讲，再次推介了苹果努力打造的 AR 体验，并以天天 P 图为例介绍了 AR 的好玩之处。“腾讯打造的这款天天P图的 APP 正是结合了这一系列的软硬技术让大家都能体验到川剧变脸的乐趣。”她说。 今年 9 月，iPhone X 惊艳登场，除了震撼的全面屏，同样引人注目还有 FaceID 和 AR 功能，苹果在现场演示了人脸解锁，还有好玩的 Animoji。 3D AR 自拍到底有什么不同？ 要说 P 图美颜，早在 iPhone X 之前就有众多 App
今天我要谈谈 Deep Fake ?，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像
来源：DeepHub IMBA 本文约1000字，建议阅读5分钟 看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 今天我要谈谈 Deep Fake，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像真的）并且最近一段时间出现了许多应用程序，这就是我们应该担心的原因。但是我们这里只讨论这种技术。 Deep Fake 包括以下步骤来制作换脸视频： 首先，两人的数千张面部照片将通过一种称为编码器的人
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
上篇文章iOS - SceneKit显示与交互3D建模（一）中我们介绍了sceneKit的简单使用，还提到一个需求，就是要从沙盒中动态加载场景 猜想阶段 将素材拖至沙盒的Documents文件夹下
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造，提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能。 一：背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展，以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时，也带来巨大的安全隐患。与之对应的，人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理，使用softmax loss[1] 监督网络在自然
现如今，人脸识别技术的应用可谓是非常广泛，被应用于身份认证，监控，安全检查，机器学习，面部表情识别，虚拟现实及虚拟导航等领域。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
这篇第一篇文章将使用ARKit创建一个非常简单的hello world AR应用程序。最后，我们将能够在增强的世界中定位3D立方体，并使用我们的iOS设备移动它。
几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔的四十年。
今天小编给大家介绍一个AI黑科技，能够完美融合任意两张人脸，并带有丰富的表情，让你不仅凡尔赛地炫个技，还能巧妙风趣地表个白：我觉得咱俩挺合适，可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。
声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
本文提出了一种端到端可微的人脸检测方法，通过结合3D Mean Face Model和CNN实现。首先，通过学习一个3D Mean Face Model，将2D图像映射到3D形状。然后，使用一个CNN来估计3D模型的参数，同时预测人脸的十个关键特征点。最后，在AFW和FDDB数据集上进行了实验，取得了不错的效果。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频？来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场（Controllable Radiance Fields，CoRF），在保证生成动态的人脸同时，可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司，专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页：https://p
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