大体流程如下 AVCaptureSessin 设置AVCaptureMetadataOutput 捕获元数据输出 设置元数据类型为 AVMetadataObjectTypeFace setMetadataObjectsDelegate...1.AVCaptureSessin 设置AVCaptureMetadataOutput 这里要注意人脸检测要使用到硬件加速所以要放到主线程中 // AVCaptureMetadataOutput...dispatch_queue_t mainQueue = dispatch_get_main_queue(); //通过设置AVCaptureVideoDataOutput的代理，就能获取捕获到一帧一帧数据...layer.frame = face.bounds; //判断人脸对象是否具有有效的斜倾交。...，这里要涉及到最基础的视频采集可以看上一篇 AVFoundation 视频拍摄 人脸信息拿出来之后可以做很多事情，比如人脸数据匹配，活体检测，激萌效果等等。
1.1模拟拍照动作 1.2 能否切换前置后置 1.3 从输出的元数据中捕捉人脸 1.4 捕获每一帧图像： AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 1.5...实现输出流的代理AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate _metadataOutput = [[AVCaptureMetadataOutput...self.queue]; [self.videoDataOutput setSampleBufferDelegate:nil queue:self.queue]; // 检测人脸是为了获得...“人脸区域”，做“人脸区域”与“身份证人像框”的区域对比，当前者在后者范围内的时候，才能截取到完整的身份证图像 -(void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput...，才再去做捕获此时的这一帧图像 // 为videoDataOutput设置代理，程序就会自动调用下面的代理方法，捕获每一帧图像 if (!
2.2、异步初始化非必要组件 通常相机会与特效等 SDK 混合使用，可以子线程异步加载特效组件，首帧可以无特效立即展示出来，等检测特效加载好后再加入效果即可。...2.3、首帧占位体验优化 第一帧展示前可以使用上一次关闭高斯模糊图来占位，这样体验比纯黑色效果好很多，可参考微信朋友圈相机。...texture with iOS 5 texture cache api[1] 3.4、不同设备智能选择分辨率和帧率 通常低端机效果较多情况下选择 1080P + 30FPS 会比较卡，影响用户体验，如何选择合适的分辨率和帧率则尤为重要...比如在 iOS 系统，可以使用 AVCaptureMetadataOutput 设置 AVMetadataObjectTypeFace，但缺点是仅能获取到人脸框，无法得到精准点，可以选择对焦人脸框中心点...在不同的平台，可以选择恰当的采集数据输出格式来优化内存使用： 1）iOS 采集数据输出格式 输出格式可配置为 BGRA & YUV，尽量设置为 YUV 数据格式，可以减少 width * height
（也就是拿着人脸直方图，去每一帧图片中计算人脸在此图片中的色彩概率分布），JavaCV为我们准备好了API（Imgproc.calcBackProject），我们只需准备好API所需参数即可： 有了上面的流程...来看看完整的应用主流程，如下图，检测到人脸后，就用此人脸生成直方图，对之后的每一帧都用反向投影+CamShift计算人脸位置，如果位置有效就表示跟踪成功，在图上添加矩形框，如果位置无效，表示跟踪失败（...例如人已经离开摄像头），此时再不断的检测每一帧有没有人脸，一旦检测到，就重复前面的直方图和CamShift计算逻辑： 以上就是主流程了，也就是大部分时间中应用的运行状态，相信此刻的您已经受够了这些文字和图表...，都要转换成另一个包下面的同名对象，才能顺利的执行人脸跟踪操作 人脸跟踪的时候，如何判断跟丢了？...，这显然是必须要丢弃的，因此，判断是否跟丢的逻辑，我这里就改成：长或者宽比上一次的变化率是否超过百分八十，实测效果尚可，您也可以自行调整这个参数 假设人脸检测的结果是50*60的矩形，能将整个人脸包括在此矩形中
随着人脸识别技术的成熟，“刷脸”逐渐成为新时期生物识别技术应用的主要领域，为了迎合和满足现代化的市场需求，EasyCVR的人脸识别也在不断优化中，目前可通过对视频监控场景中的人、车、物等进行AI检测与抓拍识别...在EasyCVR人脸识别中，如果识别区出现人脸即可直接识别，如果下一帧没有人脸，那么EasyCVR播放器屏幕则会显示人脸识别框，如下： image.png 但是这个框在没有识别内容的时候出现其实是不合理的...，因此我们需要把这个框去掉，且设置为只有人脸时才会出现框，没有人脸则不显示框。...把Rect里面的值转换为SEI帧，传给前端用于绘制人脸的红色的框。...分析代码，里面有个人脸识别“int(ret.size)>0”，所以只有检测到人脸才回传给前端绘制，如果没有人脸就传递空数据给前端，才会导致只有绘制框没有取消框的操作。
第一种方法使用 OpenCV 和 webcam 工具完成两个任务：（1）在视频中检测出人脸；（2）将人脸图像或视频帧的样本保存到磁盘上。 第二种方法将讨论如何以编程的方式下载人脸图像。...最后，我们将讨论如何手动收集人脸图像，以及这种方法何时是适用的。 让我们开始构建人脸识别数据集吧！ 方法 1：通过 OpenCV 和 webcam 进行人脸注册 ?...为了收集这些人的人脸图像样本，我们可能需要将他们置于一个特殊的房间中，房间中事先安装好了视频摄影机，用于：（1）检测视频流中人脸的 (x, y) 坐标；（2）将包含用户人脸的视频帧写入磁盘。...从这一行起，我们获取了一个视频帧 frame，创建了该帧的一个副本，并且改变了图像的尺寸（第 34-36 行）。 现在，是时候执行人脸检测了！...我们可以使用 detectMultiScale 方法检测视频帧 frame 中的人脸。
方法 为了实现对于人脸真实性的识别检测，需要开发一个深度学习模型对图像中的人脸进行识别并判断：1)在图像中识别出人脸；2)判断人脸是否真实。...通常采用针对每个对象(本项目为真实人脸/合成人脸)的 PR 曲线(precision-recall curves)评价目标检测模型的性能。...通过 epoch 8 的 SSD 模型 PR曲线可以看出，模型识别真实人脸的平均准确率为 40.2%，而识别合成人脸的平均准确率为 79.6%。 ?...因为本项目中的图像是通过将每一帧单独提取出来并进行人为标注的，实际情况下视频的每一帧是连续的，并且具有一定的关联性，而这些特性对目标检测模型可能有一定的价值和影响。...参数选手如何完成相关工作很值得关注。
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。...以现在主流的交互式活体检测为例，系统会引导用户往指定方向去看,然后去估计用户的头部姿势，通过比较用户的动作姿势和指示方向是否一致来判断活体，从而抵抗照片和视频重放的攻击。...这种方式的优点比较明显，由于大部分应用情况下相机传感器的有限性，在广泛且只有单目前置摄像机的情况下，非交互型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高，并且实际效果也不算太好。...本文中眨眼检测使用通用USB摄像头进行拍摄，拍摄速度为25帧每秒，帧间间隔为40毫秒，即一次眨眼动作可以拍到6-7张图像。...通过对视频序列中毎一帧图像计算ＥＡＲ值，同时统计ＥＡＲ值低于0.25的帧数就可以判断出眨眼次数。当眨眼次数大于２时，即判断该视频通过眨眼检测。
今天跟大家分享的题目是人脸识别应用实战：SeetaFace2，就是以SeetaFace2为例简述人脸识别技术如何从算法到应用在工业上的人脸识别系统。...首先,在算力有限的情况下同时应对应用级别的需求，不必要每帧处理，只要确定视频中抓拍到的多张图片哪些是一个人，一个人只识别一次就可以了；还有，可以通过跟踪，预先判断抓拍到的图片哪些是一个人，同时需要质量评估从这些图片中选择哪些是可以识别的...下面简要讲述一下人脸跟踪，怎么通过人脸检测去实现跟踪，如图所示：人脸跟踪的基本问题是在前一帧检测到了两张人脸（PID0和PID1），那后一帧检测到的人脸是前面出现的哪个人脸？还是新的人脸？...这里给出一种实现方式，可以计算后一帧的每一张和前一帧的每一张人脸的交并比，从而可以找到重叠率最大的人脸。 ? 如果重叠率超过阈值，则人脸是一张人脸。否则赋予新的PID。...下面我们讲质量评估,这里列举了几种最直接影响人脸识别判断效果的因素： ? 接下来依次讲一下这几个方面的质量该通过什么方法去判断，详细讲解请观看视频回放： ?
： 我该如何识别真假人脸呢？...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。从 iPhone（智能手机）中的人脸识别，到中国大规模监控中的人脸识别，人脸识别系统的应用无处不在。...； 这样就产生了两段样例视频，一段用于「真实」面部，一段用于「伪造」面部； 最后，我在这两段视频上都用了人脸检测，为这两类提取出单独的面部 ROI（Reign of Interest）。...--confidence：过滤弱面部检测的最小概率，默认值为 50%。 --skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。
： 我该如何识别真假人脸呢？...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...什么是活体检测？我们为什么需要活体检测？ 图 1：用 OpenCV 进行活体检测。左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...； 这样就产生了两段样例视频，一段用于「真实」面部，一段用于「伪造」面部； 最后，我在这两段视频上都用了人脸检测，为这两类提取出单独的面部 ROI（Reign of Interest）。...--confidence：过滤弱面部检测的最小概率，默认值为 50%。 --skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。
用AI对抗AI，来看看如何实现 对于伪造生成的假视频，研究人员发现，用于生成虚假视频的主流AI模型（以及其他方法，如2016年的Face2Face程序），都是通过逐帧修改视频且并不注意时间的连贯性。...为了实现找出奇怪动作这一过程的自动化，研究人员首先要训练一个神经网络—这种人工智能程序以个人的海量视频为基础，可以用来“学习”人类在说话时如何移动的重要特征。...然后，研究人员使用这些参数将伪造视频的堆叠帧输入AI模型，以检测视频随时间的不一致性。根据该论文，这种方法可以判断“AI伪造视频”，准确率超过90％。...在这两种情况下，核心思想都是我们希望循环卷积模型将人脸“tubelet”作为输入，这是一个跨越视频帧的时空紧密对齐的人脸序列。 所有篡改类型的检测精度。...网站只需要在其平台中加上该检测软件，以检查上传到平台的视频是否为deepfake生成的假视频。”
，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频、3D面具等攻击行为干扰，因此如何高效抵御各类欺骗行为攻击，是人脸识别技术迫切需要解决的问题...基于以上背景，人脸活体检测技术就走上了台前。那么，什么是人脸活体检测？简单来说，就是算法判断镜头捕捉到的人脸，究竟是真实人脸，还是伪造的人脸攻击。...配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，...从而验证用户是否为真实活体本人操作。...申明：文章为本人原创，禁止转载，如有疑问请致邮：283870550@qq.com
由于 z_{id} 是时不变的，且在视频的所有帧中共享，因此将 z_{id} 表示为不带帧索引上标的形式。...类似地，本文通过Pytorch预训练的特征点检测模型获得每帧的运动信息，该模型输出人脸特征点的位置。一些研究已经表明，通过预训练的编码器提取特征而不需要学习就可以具有足够的解缠性质。...因此，扩散视频自编码器通过预训练的编码器提取图像的身份特征和地标特征，并通过一个额外的可学习的MLP将它们映射到高层语义空间用于人脸特征。 接下来，将解释如何训练本文模型的可学习部分。...如果在 z_{face} 中丢失了部分人脸信息，那么丢失的信息将无意中保留在潜在的噪声 x_T 中。...首先，将所有视频帧 [I_n]_{n=1}^N 对齐并裁剪为感兴趣的人脸区域。然后使用本文的扩散视频自编码器将裁剪后的帧 [x_0^{(n)}]_{n=1}^N 编码为潜在特征。
人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将一张人脸划分到n张人脸中的一张。...2.人脸验证（face verification） 人脸验证的1对1的比对，给定两张人脸图片，判断这两张人脸是否为同一人，类似于手机的人脸解锁系统，事先在手机在录入自己的脸部信息，然后在开锁时比对摄像头捕捉到的人脸是否与手机上录入的人脸为同一个人...首先将图片中的人脸检测处理并通过关键点进行对齐，如何输入到神经网络，得到特征向量，通过分类训练过程，该向量即为人脸的特征向量。...，包括：（1）视频数据一般为户外，视频图像质量比较差；（2）人脸图像比较小且模糊；（3）视频人脸识别对实时性要求更高。...在视频数据中人脸跟踪是一个提高识别的方法，首先检测出人脸，然后跟踪人脸特征随时间的变化。当捕捉到一帧比较好的图像时，再使用图片人脸识别算法进行识别。
第四种拉伸裁剪方式为素材等比缩放，素材居中：即把素材图等比放大或缩小至能够恰好被用户的照片包含，并使素材图在用户的照片居中融合；它适合于图案独立，且需要完整保留在用户照片中的素材。 ?...另外我们会实时地计算人脸所在的区域，用以在融合过程中避开用户的人脸。下图所示是带有人脸抠除的双重曝光滤镜处理链示意。首先我们对摄像头采集到的每一帧画面做一个基础颜色调整得到中间帧1。...系统在帧1上进行人脸检测，计算得到人脸中心与人脸区域相对该中心的最大半径，根据这两个值实时生成一个从圆心到圆周的渐变遮罩即中间帧3。...圆心为纯黑（0x000000），圆周为纯白（0xffffff），中间带有渐变。将中间帧1与中间帧2根据中间帧3进行混合，得到中间帧4。...由于混合以后的中间帧4的脸部丢失了素材图的基底色，略显突兀，须补上。
在YOLOv8-face中，Backbone从输入图像中提取多尺度的特征图，为后续的人脸检测和关键点定位提供基础。...2.4 疲劳检测算法获取到人脸五官的轮廓之后，我们可以计算眼睛的开闭程度、嘴巴的开闭程度以及头部俯仰角的变化来判断司机是否处于疲劳状态。参考目前已有的开源项目，疲劳检测算法流程如下： - 1....class LoadImages: def __init__(self, path): # 判断传入的 path 是否合理或者非空 p = str(Path(path)...通过这一小节，我们已经知道了如何把视频数据的多帧图片读取出来，接下来我们看看如何检测出图片中的人脸区域。...那么为了判断司机是否有这些动作，我们需要描绘出眼睛、嘴巴、脸型的轮廓，根据这些特征去判断司机是否处于疲劳驾驶状态。根据 2.3 章节的介绍，我们知道我们可以使用 PFLD 模型来检测人脸关键点。
识别这种合成视频是一个要求高技术、且迫切需要的一种技术。这次挑战的目标是促使一种新算法的诞生，来帮助检测深层伪造的合成视频。...检测出来的人脸不一定都是人脸，所以这里需要去除一些噪音。 在推理阶段，从一个视频中取出17帧，然后检测到17个人脸图片，然后得到17个图片是否被修改的17个概率。 这是两个被伪造的人脸： ?...随机抽取一帧，然后检测人脸，然后将人脸图片截出来。 5 截取人脸 在截取人脸的时候，一般并不是检测到哪里，就只截取那部分的图片。截图到一个图，然后首先要把长方形扩展到正方形，然后再扩大1.5倍候选框。...这样就可以保留更多一些人脸的细节： ? 黑色是模型检测出来的人脸，然后扩展成红色的正方形，然后再扩大1.5倍变成蓝色的 6 如何去除脏数据 这里设计了一个检测差异度的指标： ? 效果如下： ? ?...7 如何平衡正负样本 使用欠采样来平衡。要求在一个batch内，每一个真实的人脸都有其对应的虚假的人脸。
目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。 图片 目前的人脸活体检测技术比较常见为为配合式活体检测、静默活体检测。...这里简单说说这两种比较常见的方法： 配合式活体检测：需要人脸识别使用者的配合交互，通过判断用户是否按照要求在镜头前完成指定动作来进行活体检测，主要包括动作活体检测和语音活体检测。...动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于活体检测。...同时也可以结合人工智能的帮助，可以从连续多帧的图片中抽取空间深度特征，再将抽取到的特征输入循环神经网络中，学习帧间的时序变化信息，综合空间深度特征和时序信息进行真假人脸的判断。
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