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深度学习教你重建三维人脸

三维人脸重建技术分为基于不同视角多幅图像重建和基于单幅图像三维人脸重建。...实现效果如下图所示: 基本介绍 针对单幅图像三维人脸重建,传统方法有基于模型方法、基于明暗形状恢复方法等。...Feng Y等人设计了一个名为UV位置图二维表示方法,记录UV空间中完整面部三维形状,然后训练一个简单卷积神经网络,从单个二维图像中回归。...其中UV映射图维度是一个三位矩阵,前面两个维度上输出纹理图维度,最后一个维度表示纹理图每个像素在 3D 空间中位置信息。...,即事物或空间精确数字记录,主要关于表面点集合。

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用Python讲述冯绍峰和爱情故

昨天刷头条时得知当妈妈了。作为一名程序员突发奇想,不如用Python简单叙述一下冯绍峰和爱情故事,于是有了本文。...下面说一下用到变量、函数和编程思路。 首先定义了全局变量“甜蜜指数”love_value,这是主线,整个故事进程都是随着它走。...为增添生动性,在整个程序中插入了他们主要合作两部影视剧,并在每次合作后增加20到30之间随机甜蜜值。...因为两人结婚是既定事实,所以小编将love_stat随机数设置在-10到20之间,因此他们感情可能有波折,但一般都能走向大团圆。同样,因为有随机数,所以程序每次打印结果都不一样。...有兴趣网友可以多运行几遍,说不定可能得到意料之外结果哦(坏笑)。

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公布婚讯致博瘫痪, 新浪程序员转发:能否提前打个招呼!

此次突然陷入崩溃,也让大家明白了冯绍峰还有的人气指数究竟有多火,算是让网友真正见识到了!...而后来我们看到,除了这两个人婚讯消息爆掉了之外,就连关晓彤给祝福博都爆掉了,就因为两个很一般小表情。 ?...而与此同时,大家注意到了极其好笑一点,那就是新浪一个程序员居然公开转发了这样一条消息,他转发是关晓彤评论博。 ? 这个程序员写道,如果可以的话,希望右边能否提前打声招呼!...博客户端号称一次性可以承载“8个明星同时出轨,如今一个就让系统崩盘了,看来工程师们还要更深做好更大PC端啊,不然随随便便爆一个,那就没完没了了! ?...当然,能有这个能力,也是因为她国民度高,毕竟出演了那么多爆款电视剧,就连身边叔叔阿姨甚至奶奶们都知道有这个人存在,至于鹿晗,可能年轻人关注比较多,相比国民度肯定还是更胜一筹,听歌老一辈没多少

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冯绍峰结婚官宣!深扒2人10亿商业关系:女方年入过亿,男方是乐视股东

冯绍峰晒结婚证, 于是博又瘫了... 10月16日,冯绍峰在女方31岁生日当天宣布结婚,双方一同在博晒出了二人结婚照,官宣正式结婚。 ?...八一八冯绍峰10亿体量商业关系 现在的当红艺人,一般都会从经纪公司中独立出来成立自己个人工作室,而据天眼查数据,和冯绍峰两位可不是成立工作室这么简单,两位都是名副其实大老板: 去年收入过亿...另外有趣是,犀利网友发现,一家手机厂商或许能趁着冯绍峰宣布结婚博来赚一波广告.........网友们注意到,双方公开婚照所发博都拖着一个小尾巴,其中是“荣耀10 AI变色更潮美”,这正是所代言手机品牌。 ? 今年4月,荣耀手机在上海发布荣耀10,代言人分别是和胡歌。...博崩溃后,以至于后来网友发图称,有博程序员在新婚现场被抓去修复博。 ? 等都有着海量粉丝群体,这也是手机厂商将他们作为代言人原因。

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「官宣」——博瘫痪,新浪程序员哭苦我想开溜!

此次突然陷入崩溃,也让大家明白了冯绍峰还有的人气指数究竟有多火,算是让网友真正见识到了!...而后来我们看到,除了这两个人婚讯消息爆掉了之外,就连关晓彤给祝福博都爆掉了,就因为两个很一般小表情。  ...而与此同时,大家注意到了极其好笑一点,那就是新浪一个程序员居然公开转发了这样一条消息,他转发是关晓彤评论博。   这个程序员写道,如果可以的话,希望右边能否提前打声招呼!...博客户端号称一次性可以承载“8个明星同时出轨,如今一个就让系统崩盘了,看来工程师们还要更深做好更大PC端啊,不然随随便便爆一个,那就没完没了了!  ...当然,能有这个能力,也是因为她国民度高,毕竟出演了那么多爆款电视剧,就连身边叔叔阿姨甚至奶奶们都知道有这个人存在,至于鹿晗,可能年轻人关注比较多,相比国民度肯定还是更胜一筹,听歌老一辈没多少

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【热点】爬了3000万QQ用户数据,挖出了花千骨QQ号

于是乎我就写了个从我QQ空间开始蜘蛛网式爬虫程序,程序断断续续运行了两周。...江苏是我上学地方,有点琢磨不透是四川和我非情非故居然排第3名,我朋友们,你们是谁播种?站出来!...另附我在该问题下答案“用爬虫监测她(他)知乎动态”,仅做技术玩乐,求别再喷我猥琐了。 如果当我们拥有海量QQ空间最新说说,和sina博数据。...张杰QQ:419998 花千骨QQ:427794 谢娜QQ:500746 杨幂QQ:456773 范冰冰QQ:88597 周杰伦QQ:332661 ? 6.3 最为用户喜爱手机品牌 ?...我觉得一个美妙程序一定是高度模拟现实,就像飞机模仿蜻蜓,雷达模仿蝙蝠一样。 这次程序设计就是模拟工厂生产线。附个设计图吧 ? ? ?

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胡歌领跑明星影响力指数排行榜,快来看看你偶像排第几?

导读:胡歌、黄渤、,谁是第一? 星爷在95后网民中,到底是怎样一种存在? 有多少人会反对追星? 明星代言商品,有多少人会买?...在流量明星轮番上阵时代, 我们用什么,丈量明星全面影响力? 演技、唱功、颜值、票房……这些都是衡量明星能力和名气标准。...而随着互联网和移动互联网全面渗透向中国各级城市和各年龄段人群,网络已经成为明星不可或缺表现舞台,甚至是最核心传播渠道——对娱乐明星影响力衡量,也不能仅局限于一两个简单维度。...因此,我们结合明星大众喜爱表现、商业表现、舆情表现,打磨出一套基于中国网民,特别是移动网民评价明星指数模型,期待能反映出明星在大众市场和商业市场网络影响力。...“我喜欢明星为什么没有上榜?” “为什么明星A比明星B排名更高?” 我们理解这样争论,并为在明星和粉丝之间存在这样热烈关系而感到开心。

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博什么技术啊……还说支持八个明星并发出轨,结果…

是的,大家可能都知道了,女神张靓结婚了。。 我去,写错了,是————。 为什么我头脑一瞬间出现是张靓,作为一个码农,技术宅,拼音缩小都是 ZLY,博主我真有点傻傻分不清楚了。。...女神就是女神,博一发,由于巨大流量同时涌入微博,造成了博服务器陷入瘫痪,有的网友表示打开博巨卡,有的网友搜索关键字显示网络异常,有的网友点击照片打不开等各种网络故障问题。。。...不过,由于博主下班时间才去看,服务器已得到修复,并没有发现以上问题,所以可以点开看到了。 来,上高清图。 说到博服务器经常瘫痪问题,一直是个埂,饱受诟病。 不是说博可以同时应对三个明星出轨吗?...据博工程师透露,这一次结婚事件带来流量比鹿晗那次还要大很多,这国民媳妇热度真没谁了,几百上千万粉丝为之疯狂。。。...2017 年初,博刚刚改造完博架构,对原有的单体应用架构进行改造,把功能相对独立模块拆分出去,部署为微服务,分别交给专门更小团队来维护。

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百度一下,背后可不只是简单一下(下篇)

上篇文章中我们讲到百度通过大量爬虫从网络上爬取到了海量信息,这其中涉及到两个网页A和网页B,网页A中介绍和冯绍峰结婚事情,网页B中介绍新电影《张叔叔美好时光》。...当搜索“和冯绍峰啥时候结婚”,百度会对搜索内容先进行分词,解析出了“、冯绍峰、结婚、时候”,然后通过查询索引找到了最符合查询条件网页A,然后把结果返回给了搜索者。...先来思考一个问题,如果网页A重点介绍和冯绍峰结婚消息,还附属介绍了前任们、代表作等娱乐消息;网页B重点介绍新电影《张叔叔美好时光》,介绍了电影导演、演员阵容、内容介绍...先把它翻译成中文就是词频-文档频率,词频就是在一个网页中这个词出现次数,比如网页A中“”出现了10次,在网页B中“”出现了3次,从这个角度来看,是不是网页A更与“”有关了呢。...由于“普遍性,也就没有办法展现出哪个网页更符合搜索结果。如果所有网页中都包含“”,网页A和B也就不会那么突出了。

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百度一下,背后可不只是简单一下(上篇)

假设今天百度爬虫获取到了两个网页内容A和B,A中讲述和冯绍峰结婚了,B中讲述新电影《张叔叔美好时光》。当百度获取到这两个网页之后,首先提取出网页中文字内容然后进行分词处理。...比如A网页就会被分词成为、冯绍峰、结婚等,B网页被分词成为、张叔叔、美好时光等。此刻我们就得到了一个网页与分词对应关系,主谓关系是网页包含词语。...索引构建正好是相反关系,百度会记录这个词语出现在了哪些网页中,很明显出现在了网页A和网页B中,冯绍峰出现在网页A中,张叔叔出现在网页B中。...出于八卦,今天你在百度搜索中填写了“和冯绍峰啥时候结婚”,你点击“百度一下”按钮之后,你搜索请求通过计算机网络传递到了百度服务器,百度服务器首先会对你搜索内容也进行分词处理,最终分词结果为...那么通过索引可以快速获取到所在网页A和B,冯绍峰获取到了网页A,时候和结婚分别也获取到了各自网页。

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『Python开发实战菜鸟教程』实战篇:一文带你了解人脸识别应用原理及手把手教学实现自己的人脸识别项目

return sub/add path_lists1 = ["f1.jpg","f2.jpg"] path_lists2 = ["照片.jpg","测试.jpg"] feature_lists1...a,b,t = 0.09): if(distance(a,b)<=t): ret = True else : ret = False return(ret) print("f1 is ...",classifier(feature_lists1[0],feature_lists2[1])) print("f2 is ",classifier(feature_lists1[1],feature_lists2...[1])) print("照片.jpg is 测试.jpg",classifier(feature_lists2[0],feature_lists2[1])) 对比图片组1:f1 vs ...1 对比图片组2:f2 vs 1 对比图片组3:2 vs 1 输出结果 f1 is False f2 is False 照片.jpg is 测试

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·实战掌握Dlib人脸识别开发教程

return sub/add path_lists1 = ["f1.jpg","f2.jpg"] path_lists2 = ["照片.jpg","测试.jpg"] feature_lists1...a,b,t = 0.09): if(distance(a,b)<=t): ret = True else : ret = False return(ret) print("f1 is ...",classifier(feature_lists1[0],feature_lists2[1])) print("f2 is ",classifier(feature_lists1[1],feature_lists2...[1])) print("照片.jpg is 测试.jpg",classifier(feature_lists2[0],feature_lists2[1])) 输出结果 f1 is ...False f2 is False 照片.jpg is 测试.jpg True 从上面可以看出,已基本满足对人脸区分功能,如果如要实用化则需要继续调优阈值与代码,调优准则就是选择合适阈值使错误识别为最低

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实战 | 如何用最快速度学会Dlib人脸识别开发?

return sub/add path_lists1 = ["f1.jpg","f2.jpg"] path_lists2 = ["照片.jpg","测试.jpg"] feature_lists1...= 0.09): if(distance(a,b)<=t): ret = True else : ret = False return(ret) print("f1 is ...",classifier(feature_lists1[0],feature_lists2[1])) print("f2 is ",classifier(feature_lists1[1],feature_lists2...[1])) print("照片.jpg is 测试.jpg",classifier(feature_lists2[0],feature_lists2[1])) 输出结果 f1 is ...False f2 is False 照片.jpg is 测试.jpg True 从上面可以看出,已基本满足对人脸区分功能,如果如要实用化则需要继续调优阈值与代码,调优准则就是选择合适阈值使错误识别为最低

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