像YouTube Stories这样的应用程序可以在人脸上叠加动画面具，眼镜和帽子，但它们究竟是如何做到如此真实的？谷歌AI研究部发布的深度研究，使它不再那么神秘。...在博客文章中，公司的工程师用Stories和ARCore的Augmented Faces API的核心技术描述AI技术，这可以模拟光反射，模型面部遮挡，模型镜面反射等等，所有这些都是用一台相机实时进行的...谷歌的增强现实管道，利用TensorFlow Lite，用于硬件加速处理，包括两个神经网络。第一个检测器对相机数据进行操作并计算人脸位置，而第二个三维网格模型使用该位置数据来预测表面几何形状。 ?...下一步需要使用平滑技术将网格网络应用于单帧摄像机镜头，从而最大限度地减少滞后和噪声。该网格是从裁剪过的视频帧生成的，并在标记过的真实数据上预测坐标，提供3D点位置和人脸出现的概率，并在帧内对齐。...根据Ablavatski和Grishchenko的说法，最快的“全网格”模型在Google Pixel 3上推理时间小于10毫秒，而最轻的模型将推理时间降低到每帧3毫秒。
六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神经网络简介 十一、附录 A：使用“曲线”过滤器弯曲颜色空间 使用计算机视觉实战项目精通...OpenCV 零、前言 一、Android 的卡通化器和换肤器 二、iPhone 或 iPad 上基于标记的增强现实 三、无标记增强现实 四、使用 OpenCV 探索运动结构 五、使用 SVM 和神经网络识别车牌...六、非刚性人脸跟踪 七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计 八、使用 EigenFace 或 Fisherfaces 的人脸识别 OpenCV 安卓编程示例 零、前言 一、准备就绪...3 部分：模块 3 十六、增强现实 十七、过滤器的乐趣 十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象 二十、使用运动结构重建 3D 场景 二十一、跟踪视觉上显着的对象...零、前言 一、过滤器的乐趣 二、使用 Kinect 深度传感器的手势识别 三、通过特征匹配和透视变换查找对象 四、使用运动结构重建 3D 场景 五、跟踪视觉上显着的对象 六、学习识别交通标志 七、学习识别面部表情
结合人脸识别技术，AR特效相机可以在人脸上添加各种萌萌的动物挂件，与此同时，AR特效功能还会匹配相应的背景音乐，从而吸引用户生成有趣生动的AR内容。...在玩AR投篮机时，用户需要在手机屏幕上定位篮球的位置，在这一特效的三维空间里面放置一个AR模型，微视的水平AR技术就用到了视觉定位技术，研发人员使用了ORBSLAM、VINS、SVO等SLAM算法来计算...当用户在扫描一个图案后，其中的纸片人算法会把图案中的轮廓提取出来，同时通过骨骼绑定算法再给这个3D模型加上起身、跳跃、摆手等动作，如此画中人就可以“动次打次”起来了。...3D人民币，识别多张纸币的大好山河 当你使用3D人民币特效时，将摄像头对准第五套人民币的背面拍摄即可体验。 在识别人民币后，会有凤凰飞旋在人民大会堂、布达拉宫、桂林山水等3D画面上方。...你不光能看到精致的画面 ，还能不断变换角度观看3D场景细节。 PBR渲染、骨骼动画技术之外，3D 人民币主要使用了微视研发的MarkerAR技术。
至于如何生成这类效果，快手技术团队介绍，需要用到基于物理的真实感渲染算法，让Kmoji上的金属、皮革等模型看起来更拟真。 ?...之后，因为生成的3D卡通图像是会随着人的表情而变化的，需要分析人脸表情，才能在卡通形象上展示出一模一样的表情。...另外的一个问题是，如何让模型在手机端（乃至低端手机上）跑起来？ ?...人像3D打光 快手上的另外一个AI应用则是人像3D打光，就像是短视频版的“逆光也清晰”，在光线不好的情况下，自动“打”一束光到用户脸上，让生成的图像效果有非常自然、符合面部形状的光线。 ?...人像3D打光主要利用了实时人脸三维重建技术，利用了人脸参数化先验模型，根据输入图，自动匹配人脸几何信息，得到人脸3D模型参数，获得人脸3D网格模型。
在本课程中，您将了解到ARKit，您将学习如何制作自己的游乐场。您将能够将模型甚至您自己的设计添加到应用程序中并与它们一起玩。您还将学习如何应用照明并根据自己的喜好进行调整。...增强现实 增强现实定义了通过设备的摄像头将虚拟元素（无论是2D还是3D）集成到现实世界环境中的用户体验。它允许用户与自己的周围环境交互数字对象或角色，以创建独特的体验。 什么是ARKit？...无论是将动物部位添加到脸上还是与另一个人交换面部，你都会忍不住嘲笑它。然后你拍一张照片或短视频并分享给你的朋友。...场景理解 了解场景意味着ARKit会分析摄像机视图所呈现的环境，然后调整场景或提供相关信息。这使得能够检测物理世界中的所有表面，例如地板或平坦表面。然后，它将允许我们在其上放置虚拟对象。...渲染 ARKit使用技术处理3D模型并在场景中呈现它们，例如： 金属 SceneKit 第三方工具，如Unity或虚幻引擎 先决条件 为了体验增强现实，ARKit需要最低限度的A-9处理器硬件和iOS
利用活体检测破解 FaceID 研究人员专门研究了活体检测如何扫描用户眼睛。他们发现，活体检测对人眼的抽象化处理是在黑色区域（人眼）上嵌上白点（虹膜），即以黑区+白点的形式来模拟眼睛和虹膜。...也正是因为这个原因，很多手机品牌还没有将人脸解锁应用到银行、支付等安全性要求较高的 APP 中。...之前有测试表明，苹果的人脸识别技术要安全一些。去年 12 月，《福布斯》的记者们决定使用 3D 打印「石膏」人脸攻击手机的人脸识别功能。...在识别时，手机会使用其中的传感器、摄像头和点阵投影仪，投射出 3 万多个点，以形成一张完整的 3D「模型」来识别用户脸部。...为了探索人脸识别在支付场景中的安全性，机器之心也进行过一次测试。
一个传统的办法，就是在现有的人脸图像上“贴”上口罩。 但这样处理后的实验效果并不明显，原因是在真实场景中，人脸姿态会有变化，并且不同场景采集的图像存在一定的差异性。...优化了识别效果之后，在佩戴口罩情况下人脸识别，准确率出奇的高，速度出奇的快！ 但单从理论上解决难题是不够的，应用到急需的场景中才是关键。...PyramidBox，引入基于anchor的上下文辅助方法，用于半监督学习人脸上下文特征。 DAFBox，基于注意力指引的语义增强特征融合框架来学习各个尺度的具有丰富语义特征金字塔。...例如在解决戴口罩人脸识别问题时，就采用了飞桨的大规模分类库PLSC，快速对数百万ID的训练数据进行训练，还采用了飞桨模型压缩库PaddleSlim进行模型搜索与压缩，产出高性能的人脸识别模型，使用飞桨Paddle...十牛科技将百度大脑发布的口罩检测与戴口罩人脸识别技术，更新至校园安全管理系统中，为学生复学做好万全准备。
我们可以使用该矩阵来放置虚拟3D模型以实现贴合到脸部的效果（如果使用SceneKit，会有更便捷的方式来完成虚拟模型的佩戴过程，后面会详述）。...我们可以在人脸node上添加其他3D模型（比如3D眼镜）的node使其跟随人脸移动，可以达到非常逼真的效果，SceneKit支持多种格式的模型加载，比如obj、dae等。...因此我们需要渲染一个用来遮挡的node并实时更新其几何信息，使用户在头歪向一边的时候3D眼镜的镜架能被人脸正确遮挡。...需要注意的是，由于ARKit只对人脸区域进行建模，在3D模型设计的时候还需去掉一些不必要的部件：比如眼镜的模型就不需要添加镜脚，因为耳朵部分并没有东西可以去做遮挡。...3D模型设计的时候还需去掉一些不必要的部件效果视频 如果要做类似上面视频中的镜片反射效果，使用SceneKit也十分方便，只需要将镜片的反射贴图（SCNMaterial的reflective属性）映射到
苹果iphone5s使用了电容式指纹识别，其说明的信息里有说到是 500dpi的阵列。那么如何让手指带电？...苹果公司在iPhone X中使用了"TrueDepth摄像机系统"（"齐刘海"部分），通过里面的传感器和点阵投影仪，投射出3万多个点，就能形成一张完整的3D"脸谱"用来识别用户脸部。...苹果的FaceID，采用的是结构光双摄方案，通过将3万多个红外光点的网络投射到人脸上，并随着用户转动头部以映射脸部3D形状，最终形成的是一个三维图像，这也是目前安全性最高的人脸识别方案。...3.虹膜识别 虹膜识别技术的过程一般来说分为： 虹膜图像获取（使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储）；图像预处理（由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息...比对部分包括鲁棒的特征编码算法和特征比对算法，其中特征编码算法是将眼纹特征转换成一个不可逆的密码，保护用户隐私同时保证足够的安全性。 随着互联网的发展，人们的隐私在智能设备中显得更加的重要。
在一项对比试验中，他们用一张孩子的照片创建这个孩子的 3D 人脸模型。使用 LSFM，模型看起来与照片上的孩子很像。...但是，使用当前最常用一个变形模型——这些模型的数据是完全基于成年人的——生成的模型看起来像一个跟照片上孩子无关的成年人。...至于更偏公众向的应用，你也可以使用这一系统根据历史人的肖像画制作 3D 的这个人物出来。...论文：使用全卷积网络还原“in-the-wild”人脸 摘要 本研究中，我们提出了一种数据驱动型的方法，解决如何从一张单独的浓缩照片中预测整个一般平面，特别聚焦于人脸。...中间一列是 3D形状重建，右边一列是将图像中采样到的纹理转换为形状。
我们可以使用该矩阵来放置虚拟3D模型以实现贴合到脸部的效果（如果使用SceneKit，会有更便捷的方式来完成虚拟模型的佩戴过程，后面会详述）。...该变换矩阵创建了一个“人脸坐标系”以将其它模型放置到人脸的相对位置，其原点在人头中心（鼻子后方几厘米处），且为右手坐标系—x轴正方向为观察者的右方（也就是检测到的人脸的左方），y轴正方向延人头向上，z轴正方向从人脸向外...创建人脸AR体验 以上介绍了一下使用ARKit Face Tracking所需要了解的新增接口，下面来详细说明如何搭建一个app以完成人脸AR的真实体验。...我们可以在人脸node上添加其他3D模型（比如3D眼镜）的node使其跟随人脸移动，可以达到非常逼真的效果，SceneKit支持多种格式的模型加载，比如obj、dae等。...需要注意的是，由于ARKit只对人脸区域进行建模，在3D模型设计的时候还需去掉一些不必要的部件：比如眼镜的模型就不需要添加镜脚，因为耳朵部分并没有东西可以去做遮挡。
在这个实例中，用户只需上传一张照片就可以生成一个“千人千面”的卡通虚拟形象，之后可以将卡通形象下载到手机接入各种应用中。...第一步是对人像的三维人建模并进行特征提取，然后用结构化的人脸信息进行三维人脸风格的迁移，最后生成卡通形象。这里我们使用的是多任务网络来完成。...美发方案中，我们通过语义分割网路完成了高精度的头发分割模型，将分割出的区域进行变色、绘制等功能。...在虚拟主播的技术方案中，输入是一段文本，经过TTS语音合成一段音频和文字一起进入STA模块。针对虚拟机器人的方案中，就是在上述操作前接入了智能问答系统。...我们要渲染一个人的皮肤需要模拟很多信息，首先是皮肤底色，其次是模拟光线照射到的阴影，嘴唇，脸上等的油光等，次表面散射模拟皮肤通透质感，还有一些增强皮肤纹理的，以及其他一些基于真实感的皮肤渲染，还有就是头发的模拟我们也做了很多工作
机器之心专栏 机器之心编辑部 3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。...为了使其可解，研究者将人脸先验引入重建，降低求解难度的同时能以更少的参数来表达人脸 3D 形状，即参数化人脸模型。...它通过虚拟的骨骼点与人脸上的 Mesh 顶点相连，由蒙皮权重决定骨骼对 Mesh 顶点的影响权重，使用时只需要控制骨骼的运动即可间接控制 Mesh 顶点的运动。...传统的骨骼 - 蒙皮模型中蒙皮权重由动画师绘制得到，并且蒙皮权重一旦得到，在使用时将不再发生改变。...我们提出的新参数化人脸模型显著增强了人脸表达能力，将多视角人脸重建的精度上限提升到了新的高度。该方法可用于游戏制作中的 3D 角色建模、自动捏脸玩法，以及 AR/VR 中的虚拟形象生成等众多领域。
然而包括 Android、iOS和 macOS在内的操作系统，以及设备相机模块中的硬件芯片，都已经有表现不俗的特征探测器，如 Android上的人脸探测器或iOS通用功能检测器。...图形检测API的使用场景 图形检测API目前支持人脸，条形码和文本的检测。以下列出了这三个功能的使用场景： 人脸检测 社交网络或是图片社交网站通常给用户提供图片中对人物进行编辑标记的功能。...文本检测 社交网站可以在没有更多图像描述的情况下将图像中检测到的文本设置为图片的 img alt 属性, 提高图片的可读性。...构造函数是否存在是不够的，因为在Linux和Chrome OS上的Chrome在图形检测API不起作用的情况下仍然会暴露出探测器接口（这是个bug），在这种情况下，我们建议使用以下特征检测的临时方案。...并不是所有的平台都支持这些功能，所以一定要进行特征检测检查支持情况，并把图形检测API视为渐进增强的功能。
消费者如果遇到一些“拍照”场景有摇头、张嘴等特殊动作要求的情况，就应该提高警惕，看清屏幕中是“拍照”还是“人脸识别”。...人脸识别算法不精准戴上眼镜、帽子、面具，或者制作高仿模型、将2D人脸照片3D建模、利用AI技术将静态照片变成动态照片等，骗过人脸识别算法和活体监测算法。...人脸改造：戴上眼镜、帽子、面具等伪装手段，或者制作高仿模型、将2D人脸照片3D建模、照片活化等方式，骗过人脸识别检测。技术换脸：通过AI算法，将视频中的人物面容替换为他人面容。...或者通过AI换脸技术，将一张普通的静态照片，转化生成一张表情生动的人脸，甚至可以轻松地贴在另一个人的脸上，随着另一个人的动作和表情自动变化。...基于纹理的方法分析人脸图像样本中的微观纹理图案，进一步增强照片和真人的识别度；通过计算头发而非面部的傅里叶光谱，增强人脸视频检测的精准度。
一时间，社会话题之外，“口罩”也成了AI圈的热议词汇。 2 ? 在讨论AI能否识别戴口罩的群体之前，我们先来谈谈人脸识别的使用场景。...这两大类场景对于技术的要求维度截然不同，消费类场景看中技术精度，涉及到金融支付的手机解锁等场景对于AI识别准确率要求之高让人咂舌，通常四个九起步。...据悉，此前他们在某边疆省份落地3000多套3D设备，并建立了省级规模的人像数据库，使用将近5年的过程中，采集得到的实战数据千亿级别，累计ID近3000万，里边涉及太多个性化识别，在解决部分面部遮挡方面有很多的技术积累...由此也可以得出结论：口罩识别等小众需求在某些场景已是大众问题，随着AI使用场景的愈加多元，相关技术也定会不断革新。...6、相关方案对使用环境的大小、优劣有要求吗？ 由于3D技术的优势，我们的方案支持大库建库以及精准识别，可以在学校、医院、校区等人流量较大的场景使用。 7、疫情之后，对于技术发展趋势，你如何判断？
这些包括但不限于机器人技术，图像检索，增强现实和自动驾驶汽车。...— Google AI博客 Objectron在MediaPipe（因此得名）中实现，MediaPipe是用于管道的开发和维护的开源和跨平台框架，从本质上讲，Objectron为用户提供了3D视角，了解如何在日常...作为运行在边缘设备上的复杂模型，当将其应用于每个帧时，可能会发生抖动和滞后（主要是由于预测的3D边界框的含糊性）。该框架将减轻在每个输入帧上运行模型的需求。...此外，该公司的新颖方法AR综合数据生成可以将虚拟对象放置到保存AR会话数据的场景中。它还导致了高质量合成数据与现实环境的无缝集成。...由于具有如此出色的初始用法，因此3D建模有望使虚拟对象放置变得更加智能和更具吸引力，并且在产品放置的边缘视觉领域将获得类似的不断发展。 想尝试一下吗？
增强脸部 API 提供高精度的由 468 个点组成的密集 3D 脸部网格，追踪嘴部动作、眨眼、点头和一些复杂的细节。...加上几行代码，通过将 AR 对象锚定到 2D 图像中，让用戶不需要扫描，就可以放置虚拟物件并进行互动。...学习过程中，孩子们不仅可以将精致模型投射在家里，从各种角度进行观察，放大缩小或移动；还可以点击模型上的中英文词框，或点进查词结果页，查看中英单词的权威释义，使形象和字义深刻联结。...不依赖任何特殊硬件，所以在大部分兼容 ARCore 的设备上都是可以使用深度API的。 Depth API 的一项最关键功能就是“遮挡”：虚拟物体能够准确地出现在现实物体后面，与场景真正融合在一起。...全新的持久云锚点则加强了这个功能，让用户将虚拟内容“储存”到任意现实场景中，将了文字、影像信息、或3D人物虚拟内容的和现实世界地点关联起来，永久保存共享。
Face ID的应用有利于Apple服务和生态系统的推广，更为重要的是，以Face ID为代表的人脸解锁技术将继续引爆3D视觉在手机端的应用，并开拓安全支付、3D美颜、3D整形等广阔场景，让3D为手机带来的更多能力...与苹果并存的安卓阵营中，旷视等靠CV起家厂商在整合技术、构建完整产业链，试图靠“AI+3D”实现跑马圈地，落地多种场景。...七成Top20国产手机使用旷视方案，3D+AI能出现杀手级应用 OPPO最新旗舰手机Find X采用旷视科技Face++移动端3D人脸识别解决方案，Face++为提供了识别检测、活体检测和注意力检测三个主要算法模型结构...Bellus 3D 是最早采用“ active stereo”（主动式立体）深度感测技术打造3D面部扫描相机的企业，通过将 Bellus3D Face Camera Pro与智能手机或平板电脑连接就可以检测人脸上的...50万个3D点，在几秒钟内创建出高分辨率和高精确度的面部模型，同时扫描后的面部模型可以进一步应用于人脸的识别、分析和动画制作。
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