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    深度 | 为了让iPhone实时运行人脸检测算法,苹果原来做了这么多努力

    AI 科技评论按:苹果从iOS11开始正式在系统中带有机器学习API,同步提供了许多基于机器学习/深度学习的手机功能。其实这之前苹果就已经做了很多研究和开发,但当他们决定在手机上运行深度神经网络、提供好用的功能同时还不要干扰正常的用户体验的时候,重大的挑战同样也等待苹果解决。 近日苹果机器学习博客的一篇新文章就介绍了苹果是如何设计、实现在iPhone上运行的人脸检测系统的,不仅模型设计花了功夫,运行环境的优化也用了多种技巧。结合苹果机器学习博客往期的几篇文章,我们也继续感受到许多企业、许多创业者所说过的

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    深度|整容式的美颜2.0技术如何实现?聊一聊背后的图像识别技术

    雷锋网按:本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理,本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题,作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后,我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术,我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界? 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间,机器学习、深度学习的概念非常火,尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事,引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念,比较容易混淆,以至于很多媒体在写报道时

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    OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总

    自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后,级联分类器就在OpenCV中落地生根了,一段时间,特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配,虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能,但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车,我自己曾经移植到Android上面玩过,日常就是两个字“翻车”,很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点,还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了,那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜,而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型,与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。

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    人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么

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    长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅,文中略去了对具体参考文献等的引用,读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免,有不当的地方还请各位读者多多包涵,并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快! 这是

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    领券