当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
目前，没有可用的大型戴口罩人脸图像数据集允许检查面部是否正确遮挡。事实上，由于不良行为或个人（如儿童、老年人）的原因，许多人没有正确地戴上口罩。由于这些原因，一些戴着口罩的活动打算让人们了解这个问题和良好的做法。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
本文针对遮挡人脸检测问题，提出了一个基于CNN的遮挡人脸检测方法。首先，建立了一个包含30,811张带有遮挡的人脸图像的数据库，并提出了用于检测遮挡人脸的CNN网络LLE-CNNs。该网络包含一个Proposal模块、一个Embedding模块和一个Verification模块。Proposal模块用于生成候选区域，Embedding模块用于修复被遮挡的人脸特征，Verification模块用于验证人脸候选区域并调整其位置和尺度。实验结果表明，该方法在遮挡人脸检测任务上取得了较好的性能。
内容提要：武汉大学免费开放了全球首个口罩遮挡人脸数据集，包括近 10 万张真实戴口罩与正常人脸图像，以及 50 万张模拟戴口罩人脸图像。
昨天，雷锋网AI掘金志其中的一个安防社群因为一个话题引发了不小的争论：“AI产品能否高效地实时识别出戴口罩的人是谁？”
文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
好久没有和大家进行学术交流，本平台也很久没有给大家推送最新的技术和知识，在此想所有关注我们平台的朋友说声抱歉，但是，我们一直在努力，为大家呈现最好的推送，今天我们推送的内容关于FACE++的一个先进技
本文主要探讨了人脸对齐的检测方法，包括基于传统计算机视觉方法（如Haar级联分类器、Dlib库、基于深度学习的卷积神经网络等）以及基于深度学习的方法（如双目深度估计、姿态识别网络等）。同时，本文还对人脸对齐的检测方法进行了分类，包括基于传统方法的改进、基于深度学习的单张图像人脸对齐方法、基于深度学习的实时人脸对齐方法等。本文还对人脸对齐的检测效果进行了评估，并提出了提高人脸对齐检测效果的改进方法。
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。
近期全球新型冠状病毒肆虐，疫情严重地区（如武汉）几乎人人戴口罩，具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集，并向社会开放，为当前及将来可能的类似公共安全事件智能管控积累的数据资源。基于口罩人脸数据，设计相应的口罩遮挡人脸检测和识别算法，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站，机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。
1，2017-CVPR: A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 摘要 如何学习对遮挡和变形不敏感的物体检测器？当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。 但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？作者认为，像类别一样，遮挡和变形也有长尾分布问题：一些遮挡和变形在训练集是罕见的，甚至不存在。 提出了一种解决方案：学习一个对抗网
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
随着企业复工复产的临近，如何避免大规模的复工带来的感染风险成为了防疫的关键。目前，全国各地目前开始大规模使用人体测温系统。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。
Portraiture3和Portraiture4这两个版本大家用的比较多，那是因为这两个版本是中文比较全的版本。portraiture是一款强大的64位PS磨皮滤镜，利用该PS滤镜插件可以对图片中的人物进行润色，磨皮等操作，处理皮肤材质、头发等。帮您消除了选择性遮蔽与逐像素处理的繁琐手工劳动，帮您实现卓越的人像修饰。不仅磨皮全面，并且还可以增强肤色的质感，是人物处理不可缺少的外挂滤镜，使用简单，小白也能立即刻手，分分钟去除脸上的痘痘、疤痕，可以平滑与去除缺陷，同时保留皮肤纹理与重要的人像细节，功能十分强大。全新4版本，升级AI算法，并独家支持多人及全身模式！
来源：极市平台本文多干货，建议收藏本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。 小目标检测 1. AI-TOD航空图像数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5MjlYk AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比，AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素，远小于其他数据集。 2. iSAI
AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比，AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素，远小于其他数据集。
所谓滤镜，最初是指安装在相机镜头前过滤自然光的附加镜头，用来实现调色和添加效果，也就是硬件滤镜。
隐私信息与用户画像 隐私是一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息，当事人不愿他人干涉或他人不便干涉的个人私事，以及当事人不愿他人侵入或他人不便侵入的个人领域。 信息泄露这件事情，从人类文明产生就已经存在了。古龙说过，有人的地方就有江湖。无论是中国古代各国群雄之间的硝烟战火，还是后宫佳丽之间的勾心斗角，都存在着线人、卧底、碟中谍、无间道……更何况，在科技愈来愈超出常人想象的现代。 什么是江湖？人心就是江湖。有人侠肝义胆，为国为民，就有人见利忘义，卖国求荣。人心向背，无可断决。
随着互联网的发展逐渐进入 “深水区”，基础研究与应用研究融通创新发展已引发业界广泛关注，协调产学各方资源，加速培养更多创新型研究人才变得尤为重要。腾讯自2017年开启“犀牛鸟精英人才培养计划”，借助其独特的数据资源和平台优势，联动高校共同培养新时期创新型研究人才，助力科技创新及应用成果落地。 目前2018年度精英人才培养计划已进入收尾阶段，并将在2019年10月18日CNCC大会期间完成奖学金评选，届时，14位优秀学生将对他们的学习成果进行公开答辩，竞选本年度一至三等奖学金、个人风采奖及勤奋好学奖。 在为
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
目前AI领域是互联网中薪资最高的，也是最赚钱的一个领域了，在AI相关的岗位划分中，我们一般可以将其划分成三大类。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
当你在一个圈子之外时，看问题的角度肯定是不同，比如站长圈，没有深入了解会感觉到很神秘，当你有兴趣踏入一只脚之后，你就会发现相同的问题有不同的解答，而一些站长圈的秘密将部分呈现于你的眼前，为此我们今天就要讨论一些站长圈的秘密，让你少走弯路。
这篇综述文章，A Survey on Contextual Embeddings[1]提供了有关学习上下文嵌入的方法简要概述，论文中还回顾了其在迁移学习，模型压缩方法和模型分析中的应用。
她说：虽然我肤白貌美，智情商双高，男友们趋之若鹜前仆后继，但依靠他们总归不是长久之计。我想还是要通过自身努力，才能成为真正的万中无一的白富美。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
天涯美景时,化妆两小时 拍照一分钟,修图半小时 发圈犹豫时,再修半小时 ...... 追求美、美、美、美 在互联网时代得到前所未有的释放 甚至成为一代的人“生理需求” 当妆容已不再满足于美的需求时 技术美颜 便成了新的期待和依赖 盛世美颜 NEW 年上新了 2021年2月2日 腾讯云人脸美颜离线SDK即将上线 精准进化全局、局部美颜 一秒提升面部立体感 一起来~看~看！ 多版本可选 SDK包括基础人像美颜和高级人像美颜两部分 可以覆盖更多场景美颜SDK需求 基础版提供美白、红润、
夏珍，腾讯多媒体实验室视频处理技术负责人，张国荣《热·情》演唱会修复技术负责人。14年入职腾讯，负责QQ音视频通话的画质优化，业界首推低码率的实时视频美颜，在toC上服务QQ、QQ空间、QQ音乐、微视、全民K歌等产品，18年后负责视频处理技术包括画质修复和画质增强等算法的探索、研发、应用和落地，重点服务腾讯云音视频、媒体AI中台、数据万象、腾讯会议、腾讯视频、腾讯影业等业务。 吴洪声，人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长
主讲人：袁野 | 旷视研究院研究员 屈鑫 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月27日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第四期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的Face Attention Network论文。 本篇论文所提出的Face Attention Network，是基于分层注意力机制的人脸图像区域检测器，能够在不影响速度的情况下显著提高被遮挡的人脸检测问题的召回率。 本期主讲人为旷视研究院研究员袁野，同时也是论文共同一作，wider face l
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
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。
我们常吐槽手机（尤其是苹果）原相机丑，其实并不是原相机丑，是“耿直”，不对拍摄出的图片做出任何修饰，镜头怎么歪就怎么扭曲图像、不能自主实现左右翻转、没有磨皮效果且镜头高清，不给美白并对细节真实还原，照出你的全部缺点。如何解决该问题？给耿直的手机原相机加个美颜特效SDK，一切问题都能迎刃而解。
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
指纹考勤机注意事项-警惕-小常识篇:对指纹考勤机使用注意事项及相关问题的总结介绍.以下内容由买购网整理.提供给您参考
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。
美颜、美型、滤镜等功能已经是拍照类APP的标配，直播系统开发中也更是离不开这些功能。拍照拍视频或者开启直播时，总希望能够加一些萌萌的兔耳朵，或者一些更复杂的3D人脸面具等特效。但是由于这类技术涉及人脸追踪，以及图形渲染等技术，想要自己从零开始研发，调试会消耗大量的时间和成本，而所有成解决方案的服务一定都是成本最低的，那么拍摄类、视频社交类APP都会使用第三方SDK来实现这些功能。通过加入美颜SDK让直播源码作为直播行业生命力具体的展示。我们来看一下加入美颜SDK后，直播源码作为一块基石，是怎样得到广大用户的喜爱的？
在英国脱欧后，谷歌计划让英国用户的账号脱离欧盟的隐私监管政策，改用美国司法标准。尽管这样的修改让数千万英国用户的个人信息置于较少保护之下，但这些信息更容易被英国执法部门获得。
暑假结束回到学校时，你可能会觉得前一年学过的东西已经统统忘光了。但如果你像人工智能系统那样学习，你会真的忘光光——当你第一天在课堂上坐下来时，你的大脑会把这当作一个提示，将过去一笔勾销，一切从头开始。
本次我想给大家分享一篇我阅读的一篇论文总结，希望可以给做人脸表情识别和深度学习的同学带了帮助，谢谢！也感谢“计算机视觉战队”平台可以给我这样一个机会。 这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络（ConvNets），且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。主要根据四个面部表情数据库（CK+，JAFFE，KDEF和Pain expressionsform PICS）建立了一个面部表情数据库含
在非约束性环境(如大量人群)中捕获的人脸照片，仍然对当前的人脸识别方法构成挑战，因为人脸经常被前景中的物体或人遮挡。然而，很少有研究涉及到识别部分面孔的任务。
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？
本文内容取材自公众号【网罗灯下黑】和【机器之心】。 参考链接： 1.https://mp.weixin.qq.com/s/H3RuhtMyb5ijcZQ70bfDLw【网罗灯下黑】 2.https://mp.weixin.qq.com/s/j8DiiYWMTsadnesYydK5oA【机器之心】 过去几天，你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。不管是在抖音、微博，还是在朋友圈，人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。 先给大家来个视频版的。 你看，再稳重的科技界大佬也在这种特效下也会一秒破防。 还有四
始于1993年，历经29年将近100多个版本的迭代更新，会声会影终于迎来了2022最新版本。模板素材一键套用，电子相册即时创作，一拖一放间完成精美视频创作，简单易用的特点深得广泛创作者的喜爱。不知道会声会影2022这次会为我们准备什么惊喜呢？做好准备，下面就为大家介绍会声会影2022的最新功能！介绍开始！
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