面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 1. 如何对人脸表观图像（输入）建模 2. 如何对人脸形状（输出）建模 3.如何建立人脸表
论文 1：Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking Styles
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
本文对人脸对齐的综述，介绍了人脸对齐的定义、发展历程、方法、挑战和未来方向。主要包括人脸对齐的两种方法：生成方法和判别方法。生成方法包括基于形状的生成方法和基于纹理的生成方法，判别方法包括基于距离的判别方法和基于相似性的判别方法。生成方法具有较好的对齐效果，但计算复杂度较高；而判别方法计算复杂度较低，但效果相对较差。文章还介绍了人脸对齐的评估方法，包括基于距离的评估方法和基于相似性的评估方法。最后，文章探讨了人脸对齐的应用，包括人脸检测、人脸识别、人脸表情识别等。
通知：这篇文章有9篇论文速递信息，涉及人脸、目标检测、显著性目标检测和图像分割等方向 往期回顾 TensorFlow.js人脸识别—玩转吃豆豆小游戏 [计算机视觉论文速递] 2018-03-31 YOLOv3：你一定不能错过 Face [1]《Learning to Anonymize Faces for Privacy Preserving Action Detection》 Abstract：人们越来越担心计算机视觉设备通过录制不需要的视频会侵犯用户的隐私。一方面，我们希望相机系统/机器人能够通
今天应该是“计算机视觉战队”人脸专集的第2期，我们主要涉及目标检测与识别，主要在人脸领域做更多的详解。
在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键点位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。
本文介绍了人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点，并介绍了当前有哪些对齐算法和深度网络模型，最后列举了人脸对齐在移动端选择对齐算法时需要考虑的几个问题。
在游戏中，亲手创造一个与众不同的角色，乐趣不言而喻。但有时往往是“游戏五分钟，捏脸两小时”。
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
在传统计算机图像学里，渲染一张真实的人脸需要对人脸进行几何建模的同时，还需获得复杂的环境光照条件和人脸皮肤表面的反射材质，因而通过以图像渲染结果与真实图片之间的误差来优化可变形的人脸模型的过程中会进行繁琐的求导和不稳定的优化过程，而简单的利用卷积神经网络的回归特性来学习人脸模型和图片直接的转换过程会丧失比较多的生成细节，从而难以通过该方式比较高效地从拍摄图片获得人脸 3D 模型。
随着人脸识别技术的广泛落地，为了提高识别的准确率，针对人脸重建的技术也在不断迭代升级，重建精度越来越高。
机器之心专栏 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究者，提出了一个鲁棒且易于实现的基于视频序列的人脸胖瘦参数化方法。即使在侧脸、长发、戴眼镜及轻微遮挡等极端情况下，该方法依旧能够取得连续稳定的结果。 短视频的流行催生了基于视频的人脸编辑需求。尽管基于图像的人脸编辑方法已经比较成熟，但直接将基于图像的编辑方法应用于人脸视频通常会产生不稳定、不连续的结果。 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室在人脸胖瘦参数化研究领域有着较为丰富的经验，他们曾
今天继续上期的《人脸关键点检测》，精彩的现在才真正的开始，后文会陆续讲解现在流行的技术，有兴趣的我们一起来学习！
1.概述 文章名称：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 文章来源：2014CVPR 文章作者：Vahid Kazemi ，Josephine Sullivan 简要介绍： One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees算法（以下简称GBDT）是一种基于回归树的人脸对齐算法，这种方法通过建立一个级联的残差回归树（GBD
近日，商汤-港中文联合实验室提出基于风格化对抗生成器的人脸渲染器，用于取代传统图形学基于栅格化的渲染器来进行3D模型的重建。该方法构建了一种从输入3D模型到生成图像的平滑梯度，同时可以以低精度建模获得渲染更高质量的图像。与此同时，通过对生成网络式的渲染器反向传播算法，能够获得更具有图像细节特征的重建人脸3D模型。
大家好，今天给大家分享一篇人脸算法领域非常知名的paper，RetinaFace(RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild)。同时也在文末附上开源项目的链接。 跟着我一起读这篇论文，希望论文的思路能够对你有所启发，如果觉得有用的，帮我分享出去，谢啦！
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，给视频人物“喂”一段音频，他就能自己对口型了，就像这样： 原声其实是出自这里： 这是一种利用音频生成视频人物口型的新方法，出自慕尼黑工业大学Wojciech Zielonka的硕士论文。 用这种新方法对口型，只需2-3分钟就能够训练目标角色，生成的视频保留了目标角色的说话风格； 并且不受语音来源、人脸模型和表情的限制。 新方法与Neural Voice Puppetry、Wav2Lip、Wav2Lip GAN的生成效果，对比起来是这样的：
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。
本文提出了一种不需要人脸检测的人脸对齐方法。该方法分为两个步骤：1）Basic Landmark Prediction Stage，通过人脸特征点检测；2）Whole Landmark Regression Stage，基于人脸特征点位置，使用一个 Pose Splitting Layer 生成人脸的姿态。该方法可以用于任意姿态的人脸对齐，不需要人脸检测，且在实验中取得了不错的效果。
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「二维图像GAN」，即可直接下载。
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
熟悉游戏的小伙伴可能认出来了，这一套AI捏脸术，来自网易伏羲人工智能实验室和密歇根大学。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题，其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近，这个问题被描述为一个回归问题，并用卷积神经网络来解决。
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
据统计，今年共计1300篇论文被CVPR 2019 接收，相比去年被接收论文数量增加了32.8%。今年的接收率为25.2%。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
漫画可被定义为通过素描、铅笔笔画或其他艺术形式以简化或夸大的形式描绘人物的形式（通常是面部）。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐，作为礼品或纪念品，也可由街边艺术家创作。艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。
Adobe 出品的photoshop现在已经全民化了，但还是没有停止他们进行，每过一段时间便会更新一些新功能，而这一次他们没有更新PhotoshopCC这个名称，而是改进了好几项大功能，真得值拥有。每一项都减掉了不少人群的烦恼.... 先看下面这个动图，了解下第一个功能. 第一个值得推荐的一个功能，这真是的网红的福音，这个功能可以识别照片中的人脸。 可以针对嘴巴，进行调整理，拍照时说笑得不好看，没关系，后期一键让你笑得开心，笑得自然，看下GIF图 眼睛，你想大就大，有些人笑起来眼没了，不要怕，
C3F 的开源使得人群计数领域终于有了自己的框架。（开发者就在我们52CV行人群里哦）
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法，该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数，包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明，该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
---- 新智元报道 来源：2018 中国图灵大会 演讲人：朱珑（依图科技联合创始人、CEO） 【新智元导读】主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会5月19日在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。 在美国学习
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
作者：吴欣 「暴火」了两年多之后，在中国人工智能领域，渐渐有了更多理性思考的发声。在 5 月 19 日召开的 2018 年中国图灵大会上，依图科技 CEO 朱珑博士就讲到：AI 发展太快，全球研究的积
一个致力于造假，一个专注于打假；光是听起来，就不禁让人联想到「矛」与「盾」的故事。那到底哪个更胜一筹呢？VB 发布了的相关内容介绍了这两个成果，我们将其整理及编译如下。
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
主题为“引领人工智能，创造无限可能”的2018年中国图灵大会在上海召开，于1966年由国际计算机协会（ACM）设立的“图灵奖”，当之无愧是计算机界最负盛名、最崇高的奖项，因而有“计算机界的诺贝尔奖”之称。今年的中国图灵大会，更是汇聚了学界、业界的“最强大脑”，嘉宾阵容可谓豪华。在5月19日的论坛上，依图CEO朱珑博士给大家带来了一场深刻而又发人深省的关于AI时代的演讲。
本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM，重新拟合成新的图片 📷 load model 3DMM的表达式： 📷 𝑆̅ ∈ 𝑅3𝑛是平均人脸形状，𝐴 脸扫描训练得到的身份基，𝛼𝑖𝑑是人脸的身份参数。𝐴𝑒𝑥𝑝是表情基，𝛼𝑒𝑥𝑝是人脸的表情参数。这个公式只要我们确定199维的形状参数和29维的表情参数就可以得到一张三维模型。 bfm = MorphabelModel('Data/BFM/Out/BFM.mat') 这里面是使用牙买加人脸，200个人脸，男生与女生个100个训练出来的。这个mode里
论文名称：《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
AI 科技评论按，日前，美图影像实验室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位，该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动，也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下：
想象一下，在一堆数码照片中快速搜索你想要的人或图像。或者在不拿笔的情况下，画出你喜欢的人的样子。一台能读懂你的大脑的计算机会在日常生活中提供很多帮助。现在，科学家们已经创造出了第一个这样的算法，能够解
近年来，三维人脸重建成为计算机视觉、图像识别等研究领域中的热点问题。三维人脸重建技术分为基于不同视角的多幅图像的重建和基于单幅图像的三维人脸重建。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
