负责移动端视频拍摄趣味玩法的技术预研和工程实现，进行抠背，3D，视频挂件，实时美容美妆等功能开发，并优化算法的准确率、稳定性及效率 负责优化视频和照片拍摄各步骤和流程，包括相机参数调节，滤镜、美白磨皮和人脸形变算法...岗位要求： 计算机相关专业，研究生以上毕业； 计算机基础扎实，熟悉OpenCV等常用图像算法库； 有较强的文献阅读和算法实现能力，关心图像处理领域新动态； 2年以上在图像算法、人脸图像处理、深度神经网络等技术方面实战经验...后台开发工程师 岗位职责 负责天天P图、微视产品的后台架构设计、服务程序研发； 负责运营支持系统的建设和研发工作，确保相关系统稳定可靠运行； 岗位要求： 本科以上学历，3年以上相关工作经验； 精通至少一种后台开发语言...WEB前端开发工程师 岗位职责： 负责腾讯天天P图、微视WEB产品的研发； 负责相关运营活动WEB、Hybrid App产品、小程序产品、大数据平台的研发。
活动上线28小时，参与人数就破亿，助力天天P图登上了App Store总榜第一。 这组来自天天P图APP的独特创意素材，既不取自图库，也未委托供应商，而是内部设计师全权承包。...为了让更多用户参与进来，我们定了三个要素： 1、多角色——让用户拥有更多不同个性； 2、男女通吃——不同以往以女性主题为主的变脸，这次希望平时不P图的男用户也能参与进来； 3、老少咸宜——选经典的角色扮相...实战 在会议室临时搭建影棚 相机连台机，实时查看效果，边拍边优化 模特的拍摄和动作指导 另外这次拍摄的8位模特中有5位是我们鹅厂员工，其中还有我们天天P图的设计师小姐姐和开发小哥哥。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 近期“天天P图”合作迪士尼公主系列IP，推出“为自己加冕”的主题营销推广，从创意剧情出发，配合精致细腻的动画特效，搭建了效果华丽的自拍...目前的压缩方法会使得图片精度减少很多，但是P图这边在魔法抠图模块和趣动视频模块已经使用了新的视频压缩方式，使得长视频相机素材也可以在保留高精度的同时，保持稳定的相机性能与较小的文件大小。...后期我们P图团队也将继续推动技术来进行相机模块资源的优化与压缩。...Part 07 体验时刻 天天P图与迪士尼的合作，此次除了3款剧情AR素材，同时也一齐推出了4款妆容结合精致边框的公主系列妆容素材、3款梦幻城堡为主题的海报相框素材、以及丰富的公主系列套装贴纸，欢迎大家下载体验
天天P图的工程师闻讯急忙停下手中正在写的bug，不，写的需求，前来围观！ ? P图的工程师看了这个需求，比自己的产品经理提的需求有趣多了，都纷纷打算出手挑战下这个需求！ ?...不一会儿，天天P图的工程师就想出了实现方案！ 方案A-体态方案： 用户对着一面镜子拍摄，app采集到用户图像后利用体态识别技术得到用户手的位置，进而得到手机壳的位置，提取出手机壳的颜色。...方案B-人脸方案： 根据摄像头拍摄到的用户人脸，提取出眼睛里反射的手机壳图像，分析手机壳的颜色。 ? 基于深度学习的人脸识别技术，能精确识别眼睛的位置： ?...看来天天P图的技术的确很牛！平安的产品经理是嘛？来一打！ 如果你是一个热爱折腾的程序猿，请来P图坐坐，海量需求等着你！来一张P图的妹子图！ ?...天天P图是由腾讯公司开发的业内领先的图像处理、相机美拍的APP。欢迎扫码或搜索关注我们的微信公众号：“天天P图攻城狮”，那上面将陆续公开分享我们的技术实践，期待一起交流学习！
不过本文不教你如何做一个爆款H5，而是介绍天天P图在“军装照”活动过程中，如何面对10亿流量时的后台承载。...天天P图智能换脸 这款H5于7月29日晚一经推出，浏览量就迅猛攀升。...1、制定测试目标 根据之前多次H5活动经验，天天P图对活动流量通常都有一个稳定的预期。...活动，最为重要的一个接口就是用户上传图片到天天P图“人脸融合”后台的接口，通过完成接口地址的配置，天天P图技术团队完成了压测的配置。...压测数据结果（demo数据） 在完成了服务器架构的最佳优化之后，天天P图在“军装照”活动爆红之后，依赖腾讯云海量处理能力和灵活扩展性，天天P图团队紧急在腾讯云调动服务器，进行弹性扩容，从一开始的400台
02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
类似这样的运营活动突然涌入的巨大流量对天天P图后台造成的冲击不可小觑。...另外，随着天天P图人脸融合这一极具创意的技术知名度越来越高，也越来越多的第三方想和我们进行合作，使用我们的人脸融合能力。针对不同的第三方给予不同容量的后台处理能力也是很有必要的。...图11 频控效果监控图 ---- 作者简介：jianghongwu(吴江红)，天天P图后台开发工程师 文章后记： 天天P图是由腾讯公司开发的业内领先的图像处理，相机美拍的APP。...欢迎扫码或搜索关注我们的微信公众号：“天天P图攻城狮”，那上面将陆续公开分享我们的技术实践，期待一起交流学习！ ?...加入我们： 天天P图技术团队长期招聘 (1)图像处理算法工程师，(2)Android/iOS开发工程师，期待对我们感兴趣或者有推荐的技术牛人加入我们(base在上海)！
在上班路上刷朋友圈，技术小哥哥突然发现一个有意思的情况，有一位朋友放了一张打上马赛克之后的复联4剧透图。 ? 还有被打了马赛克的各个主角结局描述图。 ?...这激起了在图像处理方面有深入研究的天天P图开发小哥哥的浓厚兴趣，有没有一种办法可以去除马赛克呢？于是在到了公司之后，立即着手研究起了马赛克还原技术。安排！！ ?...建训练集，训练，卷积，卷积，反卷积...喂图测试...... ? 一顿操作，结果很赞，看看各位主角大大的去马赛克效果吧！ ? ? ?
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现如今人脸识别已经越来越贴近我们的生活，那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的人脸识别技术吗？？？ 可在下方留言让大家看看你的眼力见??...如今人脸识别这些技术这么贴近生活，研发的产品也越来越多样化，作为质量保证者测试工程师一职的我们如何去测试人脸识别呢，我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ?...02 影响人脸识别性能因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。
02 影响人脸识别性能的因素&解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用，方便的同时也带来了一些问题，怎么做好人脸识别的测试，还是一个需要思考和深挖的课题。
本发明涉及生物特征识别，特别是涉及人脸识别中的特征建模方法。...背景技术： 人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说： 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据...人脸识别过程受到很多因素的干扰，准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。...技术实现要素： 本发明所要解决的技术问题是如何提高人脸情绪识别的准确度，具体的： 本发明实施例提供了一种人脸识别中的特征建模方法，包括步骤： S11、预设22个关键特征点；22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点...图1为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的步骤示意图； 图2为本申请中所述人脸识别中的特征建模方法的又一步骤示意图。
本文给出最简单的人脸检测测试代码，与常见的场景不同的是，需要从互联网抓取图像，并非本地上存在的图像。...所需依赖： OpenCV NumPy urllib 检测思想 首先使用urllib库从URL获取图像地址，并将其转换为图像，然后调用cv自带的Haar人脸检测，判断图像中是否有人脸。
想知道我们是如何设计出一种可以从人脸图像上移除口罩的 ML 工具的吗？ 本文将指导你完成构建深度学习 ML 模型的整个过程——从初始设置、数据收集和选择适当的模型，到训练和微调。...当前，市面上有很多人脸图像数据集，主要用于训练人脸检测算法。我们可以采用这样的数据集，在人脸上绘制口罩——于是我们就有了图像对。 ? 我们尝试了两个数据集。...这个网络具有泛化能力，并且似乎 可以很好地识别情绪，从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面，这里当然也有改进的空间。...我们期望这可以添加有关人脸及其特征的更多信息，以帮助 U-net 的上采样部分进行人脸修复。.../lfw/ [2] https://arxiv.org/abs/1505.04597 [3] Wang, Zhou; Bovik, A.C.; Sheikh, H.R.; Simoncelli, E.P.
给照片或者视频中的人物头发换颜色，这个技术已经在手机app诸如天天P图，美图秀秀等应用中使用，并获得了不少用户的青睐。如何给照片或者视频中的人物头发换发色？换发色算法流程如下图所示： ?...下面，我们给出天天P图和美妆相机对应紫色的换发色效果： ?...与之前HSV颜色空间的结果对比，我们明显可以看到，天天P图和美妆相机的效果要更浓，更好看，而且对近乎黑色的头发进行了完美的换色； 由于上述原因，我们这里需要对图像中的头发区域进行一定的增强处理：提亮，轻微改变色调...可以看到，基本与美妆相机和天天P图类似了。 HSV/HSL/YCbCr颜色空间换色 这一步比较简单，保留明度分量不变，将其他颜色、色调分量替换为目标发色就可以了。...本文效果除了实现正常的单色染发，混合色染发之外，还实现了挑染，如最下方一组效果图所示。
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。...标签：人脸识别 攻击 安全性 GAN 人脸识别技术作为一种在机场和其他高安全场景下识别人群的方法，正在飞速发展和普及，但它距离“万无一失”还有很长一段路要走。...同时，他们使用人脸识别算法去检测CycleGAN生成的图像会被识别成谁。在生成了上百张图片后，CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A，但是人脸识别系统识别成B的图像。 ?...人工智能公司Kneron的研究人员还展示了面具如何能欺骗那些已经在世界各地投入使用的人脸识别系统。 McAfee的研究人员说他们的目标最终是证明这些AI中的固有漏洞，并明确人类必会处在这个循环之中。...两个判别器会一直努力的挑出赝品直到难以区分出生成的美景图和真的美景图为止。
期间，人民日报与腾讯旗下的天天P图达成了合作，后者负责提供图像处理支持和后端服务器支持。 有报道称，天天P图使用了业内首创的“人脸融合”技术，才使得这次的合成照片看起来比较自然。...从左至右：李彦宏、马云、马化腾 不过，天天P图到底是怎样实现人脸融合的？为什么很多照片的违和感依然很强？用户的图片上传之后会泄露隐私吗？...AI科技大本营：“人脸融合”是怎样的实现的？ 答：军装照H5中，最关键的一环就是将用户照片合成军人形象。而天天P图就是提供了这项名为“人脸融合”的图像处理技术。...天天P图首创的人脸融合技术，是指将用户上传的照片与特定形象进行脸部层面融合，让生成的图片效果既有用户的五官特点，也呈现出对应形象的外貌特征。...答：首先是最基础的人脸识别技术，这项技术对五官和脸型进行精准的定位，为人脸融合的实现打造了基础。这依托于腾讯优图实验室提供的快速稳定，业内领先的人脸识别技术。
人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。
那些人把原理”介绍“得头头是道但却根本没有给出一行代码，因此在我看来那些技术文章“装逼”的性质远多于技术探讨，我想把刚动手实现过的系统，其设计原理，特别是如何编码实现娓娓道来，在技术实践上，代码是唯一的通行证...言归正传，人脸识别基本分为三步。第一步是要掌握如何从图像中识别出人脸。...第一个网络叫P-NET，它的目的是识别出图片中可能包含人脸的区域。算法对它的要求是，可以识别错误但不能遗漏，也就是P-NET扫描图片后会给出一系列矩形区域，它认为这些区域里面的图像就是人脸。...算法不要求P-NET非常精准。它可以识别出错，也就是它可以将某部分不是人脸的区域识别为人脸，但它不能遗漏是人脸的区域。...P-NET赋值筛选出一系列有可能是人脸的区域，R-NET对这些区域进行过滤，去除那些不属于人脸的区域，O-NET与R-NET作用相同，只不过它作用在R-NET的输出结果上，O-NET最终输出结果就是系统识别出的人脸所在区域
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