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人脸对齐介绍

导语 介绍人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点 一、 人脸对齐,也叫做人脸特征点检测,图为人脸特征点例子 [1503364877459_5055_1503364878157.png][1503365510964 _8012_1503365511197.jpg] 二、 人脸对齐有哪些应用? 即:x = F(i) 所以, 人脸对齐算法便是设计函数(规则)F, F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的人脸,比如真实环境下的人脸)。 后续会详细介绍级联形状回归模型级联形状回归模型框架以及相关框架 深度网络模型 前面提到的fi 都是用传统的机器学习方法设计的, 目前已出现基于深度网络模型来设计fi的算法, 比如卷积神经网络(CNN)、 关于人脸检测与对齐的融合 这类算法的idea是检测与对齐部分过程可以复用, 该类算法对于跟踪有很好的帮助, 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是人脸, 需要用到人脸检测器, 而人脸检测器通常速度较慢

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OpenCV + OpenVINO实现人脸AR – 请戴上口罩

前言 最近在看我之前的写的一篇关于人脸landmark的文章,里面有提到OpenVINO自带模型人脸的35个点位,有人问我这个landmark检测有什么用,我斗胆抛砖引玉一下,做了个简单的自动戴口罩的AR 模型介绍 用到两个OpenVINO模型,分别是: face-detection-0204 人脸检测 facial-landmarks-35-adas-0002 landmark检测35点 face-detection ,然后截取人脸的ROI区域,检测35点landmark坐标,选择(18,34)或者(19、33)两个点位作为起始位置,与对应口罩图象对齐,高度选编码26的点,这样计算X与Y方向的放缩比率,完成对齐,然后贴图口罩到指定的人脸区域 其中人脸检测的代码如下: # Read IR net = ie.read_network(model=face_xml, weights=face_bin) input_blob = next(iter str("%.3f" % obj[2]), (xmin, ymin), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1, 8) cv.imshow("Face AR

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    常用人脸检测数据库

    一、概述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括:FDDB和WIDER FACE。 二、FDDB 官方网站:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/ FDDB总共2845张图像,5171张,人脸非约束环境,人脸的难度较大,有面部表情,双下巴,光照变化,穿戴,夸张发型 ,遮挡等难点,是目标最常用的数据库。 有以下特点: 图像分辨率较小,所有图像的较长边缩放到450,也就是说所有图像都小于450*450,最小标注人脸20*20,包括彩色和灰度两类图像; 每张图像的人脸数量偏少,平均1.8人脸/图,绝大多数图像都只有一人脸 有以下特点有: 图像分辨率普遍偏高,所有图像的宽都缩放到1024,最小标注人脸10*10,都是彩色图像; 每张图像的人脸数据偏多,平均12.2人脸/图,密集小人脸非常多; 分训练集train/验证集

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    数据库介绍

    数据库介绍 1.1 什么是数据库 顾名思义: 数据库就是存储数据的仓库. 其本质是一个文件系统,数据库按照特定的格式将数据存储到文件中,使用者可以对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作。 数据库通常是要花钱的 1.3 数据库管理系统 数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS):指一种操作和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,对数据库进行统一管理和控制 用户通过数据库管理系统访问和操作数据库中表内的数据 1.4 数据库管理系统、数据库和表的关系 数据库管理程序(DBMS)可以管理多个数据库,一般开发人员会针对每一个项目创建一个数据库数据库管理系统、数据库和表的关系如图所示: 1590373819343 先有数据库管理系统 → 再有数据库 → 再有表 → 再有数据 数据库管理系统可以管理多个数据库 一个数据库可以管理多张表 一张表可以包含多条记录 Oracle 收费的大型数据库,Oracle公司的产品。 DB2 IBM公司的数据库产品,收费的。常应用在银行系统中. SQLServer MicroSoft 公司收费的中型的数据库

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    数据库介绍

    什么是数据库系统? 数据库系统(DBMS)是指一个能为用户提供信息服务的系统。他实现了有组织地、动态地存储大量相关数据的功能,提供了数据处理和信息资源共享的便利手段。 什么是关系型数据库系统? 关系型数据库系统(RDBMS)是指使用了关系模型的数据库系统 关系模型中,数据是分类存放的,数据之间可以有联系 第一个关系型数据库 1976年IBM的System R团队在出版的论文中阐述了关系模型,1979 年Oracle公司推出了收个关系型数据库成品 关系型数据库的应用 关系型数据库被应用在非常多的领域 关系型数据库可以有效组织和管理大量复杂的数据,所以关系型数据库才是最重要的数据库产品 主流关系型数据库 是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。 什么是NoSQL数据库系统? NoSQL数据库指的是数据分类存放,但是数据之间没有关联关系的数据库系统 主流NoSQL数据库

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    数据库介绍

    1.数据库介绍 数据库(Database)就是存储和管理数据的仓库,数据按照一定的格式进行存储,用户可以对数据库中的数据进行增删改查等操作。 2.数据库的分类 关系型数据库 非关系型数据库 关系型数据库 关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 简单来说,关系型数据库就像我们的excel表格,有通过行列形成数据组织。 )大大减低了数据冗余和数据不一致的概率 核心元素 数据行 数据列 数据表 数据库 常见的关系型数据库 Oracle DB2 MySQL Microsoft SQL Server Microsoft Access 非关系型数据库 NoSQL数据库(非关系型数据库)是用于存储和检索数据的非关系数据库系统。

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    用Python写Rest Action -- ar-python插件介绍

    ar-python完成了这个工作,允许算法用python写一个action,然后直接注册到web服务里,然后就可以提供对外提供服务或者测试了。 上面是第一个场景。 使用流程 ar-python 插件支持两种模式,第一种模式是快速体验模式,这个时候不依赖于数据,第二种是生产环境模式,是需要数据库支持的。我们先来看看快速体验模式。 requests click uuid sfcli 新建一个容器目录: sfcli create --name python_container 修改config/application.yml 确保数据库被禁用 生产模式 生产模式下,会有复杂的权限管理以及数据库依赖。 这个后续会单独出文章介绍,我也会尽快开发一个python库,方便在暂时还没有web界面的情况下进行操作。

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    人脸支付技术原理和基本概念介绍

    从2015年,马云在德国展示人脸支付技术以来,经过几年发展,人脸支付已经开始走向商用。 什么是人脸支付技术 人脸支付技术是利用受理终端的人脸采集能力,通过人脸识别技术(1:1 or 1:N)获取持卡人支付账户信息,结合Token技术、PIN加密技术、大数据分析等形成的新型支付技术。 人脸支付技术通常涉及两个方面,一方面是人脸支付受理终端,一方面是人脸支付受理平台。 从人脸支付受理终端侧来看,主要涉及:人脸图像采集及检测技术、人脸图像预处理技术、活体检测等。 从平台侧来看,主要涉及:人脸图像特征提取技术、人脸图像匹配与识别技术。 ? 人脸支付技术中涉及的一些关键技术概念和原理 从上述的几项技术中,我们需要首先了解下面的这些关键技术概念和原理。 人脸支付应用于支付场景的特殊性 这其实也是很多专家在评论人脸支付时谈到的问题,首先,人脸识别是一种相似度识别,跟采用的算法以及设定的阈值有很大关系,单纯靠人脸识别这一项技术是不能完全满足支付主体唯一性的要求的

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    人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

    一、人脸识别技术介绍 人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期,人脸识别已经出现,于二十世纪中期,发展成为独立的学科。 本文介绍了一个带有噪声的多任务注释的面部情绪识别的问题,在减少人为多任务学习的标签工作方面具有很大的应用潜力。 最后研究了合成噪声标签数据集和实用的噪声多任务数据库的建立,并通过对它们的评估证明了该方法在解决新问题方面的明显优势。 紧接着,在真实的FER数据集中定性和定量验证模型,主要是介绍了用于训练或测试所提出方法的数据集,具体的实现细节。 最后将THIN与最新的FER方法进行了比较,证明了THIN在当今最新的,具有挑战性的FER数据库上的性能明显优于最新技术。 ? 本文中所提出的模型具有较多的应用可能性。

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    人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

    一、人脸识别技术介绍 人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期,人脸识别已经出现,于二十世纪中期,发展成为独立的学科。 本文介绍了一个带有噪声的多任务注释的面部情绪识别的问题,在减少人为多任务学习的标签工作方面具有很大的应用潜力。 最后研究了合成噪声标签数据集和实用的噪声多任务数据库的建立,并通过对它们的评估证明了该方法在解决新问题方面的明显优势。 紧接着,在真实的FER数据集中定性和定量验证模型,主要是介绍了用于训练或测试所提出方法的数据集,具体的实现细节。 最后将THIN与最新的FER方法进行了比较,证明了THIN在当今最新的,具有挑战性的FER数据库上的性能明显优于最新技术。 ? 本文中所提出的模型具有较多的应用可能性。

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    动漫人脸识别技术及数据集介绍

    不仅如此,在人脸被大面积遮挡时,也能准确地识别出来: ? 至于阴影和光照也不在话下,哪怕站在树荫里,也能被AI“侦测”: ? 效果完全不输现有的真实人脸识别。 那么,这样的技术是怎么做出来的呢? 其中,分类损失函数主要用来对卡通脸和真人脸进行分类。 而未知身份拒绝损失函数,则是为了在不同域之间进行无监督正则化投影。 从下图的蓝线来看,加上真人人脸识别的信息后,对于卡通检测的识别同样有帮助。 ? 至于上下文信息,团队也做了实验,下图是算法在卡通人脸基础上扩充不同比例下的性能识别。 实验证明,上下文信息越丰富,人脸识别的效果也会更好。 ? 事实上,动物角色训练出来的特征样本,相比于人脸来说,还是有点诡异。 目前最大的卡通人物标注数据集 事实上,目前已有大量针对真人的人脸识别的技术和算法。 然而,针对二次元人脸识别的数据集依旧少之又少,大多数数据集存在着噪音比例大、数据量小的问题。

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    数据库-基本介绍

    1.2 数据库介绍 1.2.1 作用 ? 数据库是用来存放数据的仓库 ? 数据库中存放的是表,表中存放的是数据。 1.2.2 数据库的发展史 萌芽阶段:文件系统 最初始的数据库是用磁盘来存储数据的。文件就是最早的数据库。 第一代数据库:层次模型 ? 多学一招:为了解决关系型数据库多表查询效率的问题,项目中使用了NoSQL(非关系型数据库,Redis、mongodb等等),在数据库中按照键值对来存储,它是关系型数据库的补充。 1.2.3 SQL Structured Query Language(结构化查询语言),是用来操作关系型数据库的一门语言。这是一个关系型数据库的通用操作语言,也成为标准SQL,也叫SQL-92。 1.2.4 常用的关系型数据库 关系型数据库 开发公司 使用语言 access 微软公司 SQL SQL Server 微软公司 T-SQL Oracle 甲骨文公司 PL/SQL MySQL 被甲骨文公司收购

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    xwiki数据库介绍

    此图显示了内部类到数据库表的映射 表格顶部左边表示表名(如xwikidoc),右边表示Java类(如XWikiDocument) 表格第二行起,在左边列表示表中列的名称,在右边列表示可以通过对应类get 以下所有表构成XWiki数据库schema。简单的介绍一下该schema下的表,可以给你一个线索了解底层系统如何工作。 ,然后将对象属性(properties)的值被存储在各自表(如xwikifloats、xwikiintegers)里,取决于属性的类型(如doubles、integers等) 注意,不同于mysql的数据库可能会有轻微的差异

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    mysql数据库介绍

    什么是数据库数据库是与应用程序实现信息交互的数据存储、管理软件,并且存储数据的也都可以称为数据库。在以前没有使用数据库的时候,只能够自己写数据的存储方案。 什么是sql语句: Sql语句就是对数据库进行操作的命令,又称之为数据库语言。 主流的数据库软件: Oracle:甲骨文公司开发的关系型数据库管理系统,是目前在全球大型企业里应用的最多的数据库软件,其价格也是最昂贵的。 数据库分为以下几种类型: DBMS:数据库管理系统,早期的数据库,以文本的方式呈现数据,数据杂乱不直观 RDBMS:关系型数据库管理系统,目前主流的数据库,以表格的方式呈现数据的数据库,数据直观: ? MySQL:好处是小巧和速度快,也是跨网络的,而且是多线程数据库 可以利用引擎进行数据库集群: ?

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    NoSQL数据库介绍

    这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自己的项目中合适的场景中,还会适当地分析一些成功案例,希望有成功使用NoSQL经验的朋友给我提供一些线索和信息。 (“NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字。) NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储,当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。 程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力,优化数据库的结构和索引。 Mysql主从读写分离 由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力。 MySQL数据库也经常存储一些大文本字段,导致数据库表非常的大,在做数据库恢复的时候就导致非常的慢,不容易快速恢复数据库

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    如何使用腾讯云开发一款 AR 应用介绍

    作者:张亚舒 我们是一个深圳的创业团队,最近做了一款图书的 AR 应用,利用了腾讯云的相关平台和 Native 功能。 总体来说做一款手机或 pad 运行的 AR 应用主要有以下几个关键技术: 图像识别(利用摄像头采集的实时图像信息,一桢一桢传给识别模块去处理,识别出来后返回图片标识); 读取图片绑定的增强内容(这一步通常利用 产品架构图 如何利用腾讯云的相关服务 演示视频,还没学会嵌入视频,把地址放这里,大家自己下载观看哈 APP演示截图 谢谢,欢迎一起参与 AR 的开发和应用交流。

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    『算法理论学』人脸姿态估计算法介绍

    方法一介绍 ? 1. 数个2维坐标点坐标 使用人脸特征点检测算法对二维人脸图像进行特征点检测。本文中,作者使用鼻尖、下巴、左眼左眼角、右眼右眼角、左嘴角和右嘴角的坐标。 2. 方法二介绍 本文要给大家介绍的这个算法,属于上述提到的第二类方法,给定一个人脸patch,该算法能直接对人脸patch的三维欧拉角进行回归预测。 朴素的姿态回归器 之前的文章也有跟大家介绍过如何设计一个对嵌入式设备友好的回归器,其本质上于我们这里要跟大家介绍的姿态回归器是一样的,这里我们默认用MSE损失函数进行训练。 第一个是训练数据的需求较大,这个是任何回归器都需要面临的挑战,因为你目的是需要尽可能拟合输入数据的分布;第二个是训练数据分布不均,有文章对300W-LP的数据分布进行过统计,该数据库存在很明显的长尾分布 比如面对第一个问题,你可以采用现有的大量landmark数据进行pose的估算,或者采用合成的方式来生成训练数据,比如300W-LP数据库;面对第二个问题,可以采用控制输入训练数据的分布,或者加权的方式来训练模型

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    Snapchat专利曝光,致力构建和管理AR数据库

    该专利显示了Snapchat的一种创想,即通过构建一个AR图像数据库,在减少所需处理数据的情况下,显示出清晰的图像。 ? 根据该专利所涉及的技术,Snap可以通过检测用户的所在位置,插入预先放置在数据库中的多个虚拟对象。该技术既可应用于手机应用,也可应用于AR眼镜。 该申请文件的其他声明还提供了很多信息,其涵盖了数据库本身的生成过程,如获取大量图片并将其与位置匹配。 Snapchat还表示,人们未来可以从AR头显或眼镜上拍摄照片,并在申请文件中配上一些AR眼镜的描述。 在AR这个领域,究竟是Snapchat的AR恐龙比较憾人,还是Magic Leap的AR机器人更加惊艳?又或者是在开发者大会上表示要大力发展AR的Facebook会异军突起?关于未来,我们拭目以待。

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    数据库:Redis数据库优点介绍

    2、支持多种数据库类型 丰富的数据结构 除了string之外,还有list、hash、set、sortedset,一共五种类型。 3、单线程数据库 单线程,避免了线程切换和锁机制的性能消耗。

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    人脸识别、AR等技术成香饽饽

    人脸识别、AR、自动驾驶等热门发展方向,计算视觉得到了长足的发展,商业化应用逐渐落地,那么计算视觉技术的发展方向前景如何呢? 如今,计算机的视觉计划一般从四个方面来推进,首先是人脸识别,通过捕捉人脸关键点形成人脸表情王,实现人脸的准确识别。 如今年iphone X的faceI D功能、人脸刷卡功能,还有支付宝的人脸解锁支付等,都是运用人脸识别的功能。 除了自动驾驶汽车领域利用图像识别技术,计算视觉还会被应用到AR(现实增强)领域来提高视觉效果,大家都看过3D电影的视觉效果,身临其境的真实感,而AR则是360全方位无死角的身临其境,在手机、安防、金融、 随着图像识别、人机交互、人脸识别、AR等技术与其它AI方向、3D显示技术的融合,成为当下科技行业的热门发展方向。成为科技圈内大佬们争先抢夺的热门发展方向,当然也不乏国内科技公司。

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