但别看它基础，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。 ?...它会对不同形状进行计算机自动标定、校准，运用主成分分析法获取不同形状的模型，然后将模型与实际图形进行灰度匹配，提取像素数目比等特征参数，从而实现人脸识别。...该方法的核心内容为首先将图片中的人脸检测处理并通过关键点进行对齐，然后通过一定方法将得到的关键点数据输入到神经网络，得到特征向量，再之后利用分类训练过程，则可得到人脸的特征向量。...除了拯救喵喵，还能照顾喵喵 研究清楚关键点检测的技术原理之后，铲屎猿将人脸的关键点换为了猫脸的关键点，包括：猫眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等特征；经过一系列实验，终于开发出了可用于检测猫脸的方法。...三种奖项互不冲突，拯救地球的同时，再赚他个千来块，岂不是也能买好多杯奶茶了呢！ ? 数据集下载链接，请移步AI研习社喵脸关键点检测比赛获取。 ?
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。...这个过程可以分为以下几个步骤： 第一步是要找到脸在哪里 第二步是找到五官的位置 第三步是把关键人脸区域提取出来 第四步是用特征提取器F把图像变成特征向量（y=F（x）） 第五步对比向量y1、y2的相似度是否足够高...，据此来进行判断 在这里面最核心的其实有三个步骤，第一个是找到脸在哪里，第二个是找到五官在哪里，第三个是f（x）函数的设置，这也是人脸识别系统中最本质的三个内容。...不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题： 有没有？ 在哪里？ 2014年以来的变迁 ?...“有没有”部分 从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习 从二类分类转变为多类分类 “在哪里&有多大？”
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...那么在人脸图像中，又用在了哪里呢？大家或许不知道技术，但是不可能没有接触过，那就是人像美颜，熟的不能在熟的磨皮美白大法。 ? 其中常见的方法包括均值滤波，双边滤波，引导滤波，以及针对这些方法的改进。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
下周的腾讯全球数字生态大会，各位机票都买好了吗？ 当然，有事到不了现场的小伙伴，也可以预约直播~ 二维码送上，请查收~ 首次“三会合一”的“腾讯全球数字生态大会”为什么会选择在云南昆明举办？...“刷脸”背后是腾讯优图的“人脸识别”的技术。在光线、场景等各类因素的干扰下，机器仍能保持99%的一次通过率。 张亮亮每次出去玩，都喜欢找导游做讲解，因为“够深度”。...“神器”的另一面：到了厕所门口，还能直接看哪里是空位。 利用物联网中的NB-IoT智能门锁开关、厕位红外人体感应和厕所入口人流量检测等多种方式，腾讯云将厕所信息实时展示给游客。...本文编辑：腾讯文旅见习编辑 张聪聪 审核：腾讯文旅 孙晖 张璐 来源：腾讯云 往期精彩回顾 （点击图片 即可阅读） ?
一个完整的人脸识别系统，可以在含有人脸的图片或视频流中自动检测和跟踪人脸，进而达到识别目的，通常也叫做人像识别、面部识别。总的来说，人脸识别系统可以大致分为以下四个部分： 首先，检测人脸在哪里。...首先要从照片中识别出人脸在哪里，它的大小、位置等。目前常用的是级联分类器，可以利用人工设计的特征模型或深度学习模式进行一级一级的筛选。...若要加快速度，可在前期使用人工设计的特征模型，快速筛去不是人脸的部位，后期利用深度学习去精细化地判断每一个留下的部位是否是人脸。 其次，定位人脸和各个部位。...以深度学习为例，训练的时候告诉回归器到底眼睛在哪里、鼻尖在哪里，预测值和真实值的距离越小越好，并据此不断调整回归器的参数，用成千上万的人脸照片反复训练，直到回归器能够准确输出人脸各个器官的准确位置信息。...第三，人脸特征的匹配与识别。这个过程是将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模板进行比较，根据详细程度对人脸的身份信息进行判断。
为此，本文提出了一种新的基于扩散自编码器的人脸视频编辑框架，该框架可以成功地从给定的视频中提取身份和运动的分解特征----这是首次用于人脸视频编辑模型。...目录 简介 方法 解缠视频编码 视频编辑框架 实验 图像重建 时间一致性 困难人脸视频编辑 分解特征分析 总结 简介 改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。...自然地，图像编辑方法，通过引入视频的时间轴，被拓展用于视频编辑。现在，给定一张人脸的真实视频，这些研究试图在保持其他特征和运动不变的情况下操纵一些目标人脸属性。...总之，本文的贡献有四个方面： 在扩散自编码器的基础上设计了扩散视频自编码器，将视频分解为单个时不变和每帧时变特征，用于时间一致性编辑； 基于扩散视频自编码器的分解表示，人脸视频编辑可以通过只编辑单一的时不变身份特征...图 4 困难人脸视频编辑 分解特征分析 为了证明扩散视频自编码器对特征的分解是否充分，本文通过改变分解特征的每个元素来检查合成图像。
针对上述挑战，SketchFaceNeRF 利用了三平面的表示方法，基于线稿直接预测人脸三平面特征，投影至生成模型的隐空间，得到高质量的人脸 NeRF。...进一步，由于二维输入缺乏 3D 信息，算法在体渲染的立体空间中构建 3D 特征体素，空间中的三维点被投影到 2D 特征图，检索得到对应的特征。...为了保持非编辑区域的不变，进一步将线稿生成的三平面与原始的三平面特征进行融合，并使用与生成过程共享的编码网络，将三平面反投影至生成模型的隐空间，得到人脸的编辑的初值。...为了保证编辑前后的空间一致性，进一步约束非编辑区域的光线采样点特征相同。基于上述约束，反向优化隐码，实现人脸的精细化编辑。...如图 7 所示，针对一个人脸 NeRF，用户可以在不同视角对人脸添加连续的编辑操作，使用该方法都能得到较好的编辑结果，同时，非编辑的立体区域的特征也被完美保持。
人脸表情操纵（facial expression manipulation）任务指的是利用可输入的条件（condition）与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型，生成的图像具有符合给定表情条件的特征...人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常，我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便，在于我们尽量设置少量的条件，操作简单；可控，在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。...实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练，基于相对的AU与高质量表情编辑网络，我们可以实现表情的连续编辑、人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ?...IS为感知分数，其值越大，表示生成图像的质量越高；ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离，反映了身份信息的差异，其值越小越好；ED为表情距离，度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2...ACD的指标下，我们的结果在不使用多尺度特征融合模块时最好，但是生成的表情与目标表情差异较大，这可能是因为表情变化较小，从而人脸的身份信息变化更少。
三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案，即使不会三维建模，也能自由编辑高真实感的立体人脸，建模元宇宙中的个性化数字肖像！...DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频，能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是，图像的解耦与编辑方法，很难直接应用至三维空间。...而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块（CAM）模块组合后，再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染，得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。...而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下，几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。...如下图所示： 图 5 材质相似约束训练策略 Part 3 效果展示与实验对比 使用 NeRFFaceEditing，可以借助二维的语义掩码对三维人脸空间进行几何编辑： 图 6 三维人脸几何编辑 除此之外
人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。 光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节： StyleFlow，牛逼！...同时人脸属性编辑的效果，与曾经写过的 ALAE 算法，又有了较大的提高。 除了人脸属性编辑，「StyleFlow」也在汽车上验证了效果，汽车角度、汽车颜色都可以一键调节！ 教学开始！...URL：https://thispersondoesnotexist.com/ StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。 ?...思想就是，在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性。 简单点解释就是，一副人脸图片，是由多维特征组成的，比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。...StyleFlow 就做了这么一个事，解耦特征，控制特征。 算法在人脸和汽车数据集上，都取得了非常不错的效果。
今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing，该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑，效果惊艳，代码也开源了。...什么是人脸年龄编辑？ 相信不少同学听说过人脸老化，把一幅人脸图像转化成人物老年的样子，人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化，还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片，可以生成人物不同年龄的图像。...输入图像经过一个编码器、调制网络（图中黄色模块）、解码器进行图像重建，编码器是为了得到人脸的年龄无关表示，调制网络把年龄编码成128维向量，调制每一个编码后的特征通道，加入年龄特征。...经过调制的特征，进入解码器，对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建，而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸，并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。...人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好，人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较： ?
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑...随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。...StyleGAN 是一种可生成高质量人脸图像的生成对抗网络，其隐空间具有非常好的线性特性。利用 StyleGAN 的这一特征可以实现高质量、应用场景广泛的人脸编辑。...在这过程中，其它面部特征，如人脸形状和姿势，在被粗糙的分离边界编辑后不能很好地保存。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。
二、方案介绍方案总体上以全息感知网络和互联网来分类承载视频监控、人脸、车辆、WIFI、RFID、门禁等前端采集信息的传输、汇聚和处理，形成区县—乡镇—村居社区三级监控网络，在公安网上完成大数据的处理和应用...2、AI视频智能分析系统1）人脸检测/轨迹分析TSINGSEE青犀AI智能分析平台支持对视频采集的人脸照片进行获取、人脸照片特征码提取、入库、比对、报警等，支持以图搜图、人脸轨迹追踪与分析，选择目标人员人脸图片...，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。...2）人脸识别依据人脸识别采集系统，掌握重点人员的行动轨迹，TSINGSEE青犀AI智能分析平台可以对接车辆卡口系统，对在逃、重点人员等进行布控，实现实时报警等应用。...3）车辆类识别TSINGSEE青犀AI智能分析平台可对现有高清卡口、高清电警及车脸抓拍卡口等点位抓拍的车辆照片进行二次结构化分析，提取品牌、型号、颜色等特征，并进行深度应用，如对布控车辆、在逃人员车辆等进行稽查
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。...这样，相似的狗就会具有相似的特征向量。同样地，一个暹罗神经网络可以帮你完成这件事，用不同编码来表示目标的不同特征，就像是一个自动编码器。...此外，我们不仅需要对模型的计算成本有准确预算，还要让模型能够适应越来越难的人脸案例，譬如使神经网络对识别诸如双胞胎、对抗性攻击（掩模）等事物时也具有强鲁棒性。 苹果的这种方法的优势在哪里？...正如前面狗的品种分类问题一样，它为一只新品种的狗编码其特征向量，并将其存储到特征空间。此外，FaceID 能够自适应用户的面部变化，如一些突兀的变化（眼镜、帽子和化妆）和一些轻微的变化（面部毛发）。...这些特征变化通常只需通过在脸部特征空间添加一些参考面向量即可，之后再根据这些向量进行新的面部特征计算。
编辑：张佳 本文转自公众号：新智元 【导读】被发福的“钢铁侠”吓到了！近日，一个好莱坞明星圆桌对话的Deepfake视频刷爆了油管。...戈德布鲁姆这些好莱坞明星都被Deepfake了，还组了个圆桌会议：（整个视频只有主持人是本人） 视频中，大家比较熟悉的“钢铁侠”小罗伯特·唐尼明显发福，双下巴都出来了；“返老还童”的汤姆·克鲁斯太瘦弱，这哪里是碟中谍里那个玩命的阿汤哥...latent faces基于每个网络在其训练过程中认为有意义的特定特征。但是如果将两个自动编码器分别在不同的人脸上训练，它们的潜在空间将代表不同的特征。...使人脸交换技术成为可能的是找到一种方法来强制将两个潜在的人脸在相同的特征上编码。Deepfake通过让两个网络共享相同的编码器，然后使用两个不同的解码器来解决这个问题。...解码器A仅用A的人脸来训练；解码器B只用B的人脸来训练，但是所有的latent face都是由同一个编码器产生的。这意味着编码器本身必须识别两个人脸中的共同特征。
戈德布鲁姆这些好莱坞明星都被Deepfake了，还组了个圆桌会议：（整个视频只有主持人是本人） 视频中，大家比较熟悉的“钢铁侠”小罗伯特·唐尼明显发福，双下巴都出来了；“返老还童”的汤姆·克鲁斯太瘦弱，这哪里是碟中谍里那个玩命的阿汤哥...latent faces基于每个网络在其训练过程中认为有意义的特定特征。但是如果将两个自动编码器分别在不同的人脸上训练，它们的潜在空间将代表不同的特征。...使人脸交换技术成为可能的是找到一种方法来强制将两个潜在的人脸在相同的特征上编码。Deepfake通过让两个网络共享相同的编码器，然后使用两个不同的解码器来解决这个问题。...解码器A仅用A的人脸来训练；解码器B只用B的人脸来训练，但是所有的latent face都是由同一个编码器产生的。这意味着编码器本身必须识别两个人脸中的共同特征。...20970280/deepfake-roundtable-impersonation-collider-tom-cruise-jeff-goldblum-robert-downey-jr 新智元报道 编辑
该方法基于带有属性条件的图像编辑模型，通过在源图像和目标图像的特征图中进行插值，来生成带有语义含义的对抗样本。 ? 图 1. SemanticAdv 的过程图示。 ? 图 2....SemanticAdv 包含语义属性编辑、特征映射插值和对抗样本生成三部分。 语义属性编辑 在语义属性编辑的过程中，研究人员需要使用条件生成器用于语义图像编辑。...作者提出在特征层插值来进行语义编辑。生成模型可以被拆分成两个部分：编码器和解码器。首先将编码器输出的特征层进行插值，再将插值后的结果送入解码器，亦可得到属性替换后的图片。...根据攻击的有效性，实验选择了对抗样本生成器之前的最后一个卷积层作为特征层进行插值处理。模型优化器为 Adam。 研究人员使用 StarGAN 作为条件属性图像编辑器。...它们有一个共同的特征：现实世界中，改变它们（比如涂口红，戴眼镜）对人脸的识别的影响微乎其微。每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。
在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。...一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息...为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有人脸活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。...1.人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。
人脸识别是一项热门的 计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对 生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。...目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。...那么什么是人脸活体检测呢?人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。...人脸检测——定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。...人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。
人脸识别技术是近年来出现的一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物特征识别技术。...人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。...图片 考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠、高效的人脸活体检测技术。随着技术的进步，人脸活体检测技术就进入了人们的视野。...那么什么是人脸活体检测呢?人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征。...人脸活体检测主要内容包括：人脸检测、3D检测、活体算法检测、连续性检测人脸检测——定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。
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