作者:SATYA MALLICK 编译:HAPPEN、Chloe、钱天培 请紧盯这张照片5秒钟,你能否看出任何异样呢? 照片中的女性同时拥有白人血统、西班牙人血统、亚洲人血统以及印度人血统。 她皮肤光
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的: 也有针对政要明星合成的,例如这张,韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行,但是,其实平均脸的历史
正在使用 ZAO 的用户会发现,想要生成一段新的 AI 换脸视频,已经不是等待几秒、排队第几位的问题,而是 ——
新冠肺炎疫情牵动人心,作为个体,我们力所能及的就是尽量待在家中少去人群聚集处。即使现在已陆续复工,也一定要带上口罩,做好防护和清洁措施。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
2019 年底开始蔓延的新型肺炎疫情牵动人心,作为个体,我们力所能及的就是尽量待在家中少出门。
特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像(虽然是25个不同人的人脸的图像,但是看着怎么不像呢,难道我有脸盲症么),如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量(是的,没错,一个像素一个像素的排成一行就好了,至于是横着还是竖着获取原图像的像素,随你自己,只要前后统一就可以),然后把这M个向量放到一个集合S里,如下式所示。
在本系列的上一篇中,我们讲解了用Image morphing方法合成人脸图片的基本原理。 所有代码都在:https://github.com/juliali/AverageFace 和 https://github.com/juliali/FaceGenderClassification 用OpenCV + dlib 制作“平均脸” 既然知道了原理,我们现在就要开始动手制作了。 再来回顾一下步骤,当我们要将N张人脸照片合称为一张平均脸的时候,我们首先要处理每一张照片: 【1】获取其中的68个脸部特征点,并以
在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下:
编者注 作者做图像类相关APP的视觉设计,已有3年多时间(2012.5-2013.11魅拍,2013.12-2015.8天天P图),其中大部分时间在做提升女性照片美貌度的相关功能。“在评价一个女性好看不好这件事上真的是个人喜好占主导地位么?如果不是,那什么样的容貌大众都会觉得好看?”这个问题我思考了很长一段时间,也断断续续查阅了相关论文资料,在此把我收集到的一些观点和自己的一些思考写在这里。本人非心理学进化学专业人士,水平认知都有限,欢迎指正。 网上经常能看见网民打口水仗,一拨人说某网红照片好看,另一拨人说
译者注:本文以一段自打24小时耳光的视频为例子,介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频,他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看,肯定没有!
在这个多逝之秋,禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗,顿感无比感慨。金庸先生的武侠,影响了好几代人。沧海一声笑,滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝,先生一路走好!
随着数字人产品不断的迭代和发展,对于用户来说,属于自己的个性化的数字人不可或缺,在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸,模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后,再详细介绍自动捏脸。01
TeslaK20c集群单节点双卡 Red Hat 4.4.7-3 Python 2.7.13 cuda 8.0 cudnn 5.0 pytorch 0.3.0
所谓相由心生,境随心转 民间相信,面相可以推测出一个人的职业甚至命运 我们精选了上万张腾讯员工的照片 合成了腾讯岗位平均脸 让AI看看你的长相 和鹅厂哪个岗位的平均脸最相似 会和你的工作一致么 上传照片:点击下方阅读原文 扫码下方二维码, 随时关注更多腾讯招聘资讯! ▼ 微信ID:IMWebTech 点击阅读原文上传自己正脸照片
上线5小时便有3.6万人参与,经过盘点,“人工智能”和“Python”则脱颖而出,分别获得冠军和亚军。提起AI也许大家都非常熟悉,那么作为编程语言的Python究竟是什么来历,竟频频出现大众视线?
从这里开始,我会不定期的更新一些人脸识别的有趣算法和小demo算法,源码也会开放出来,自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴,无论是从源码角度,还是从原理角度,我说清楚了,对在看的你有帮助就是我最大的幸福。
2018年4月,针对如何解决所有姿势范围内的面部替换,中科院自动化所的研究人员发表了一篇论文,提出了3D实时解决方法。
今天这题目很有趣,困难级别,但被我一脸懵逼、试着试着就给搞定了。当然,我是忽略了其中的关键要求,没有办法,带上这个要求我暂时还搞不定,先浑水摸鱼下吧。
一秒出快讯,一分钟内出分析文章,只要有需求,一年写出几十万篇文字作品都不在话下,这就是 AI 写作机器人,目前被广泛应用在一些媒体、金融、分析机构,甚至在文学创作和设计领域,比如写诗、写小说、自动制图、绘画等等。
【新智元导读】发表在 Cell 的一项研究揭示了人脸识别的具体神经元活动过程。对猕猴的实验表明,对脸部的识别是由大脑中 200 多个不同神经元共同编码完成的,每个神经元会对一张脸不同特征的参数组合进行相应。这一发现推翻了此前人脸由特定细胞识别的假说。《纽约时报》报道称,机器学习给神经科学带来了一种悲观主义色彩,认为大脑类似黑箱,该论文则提供了反例:研究人员记录了视觉系统最高级的神经元信号,可以看到那里没有黑箱,我们完全可能揭开大脑的奥秘。 不必花费太多心思就从人群中找到熟识的脸,对于绝大多数人而言都是小事一
来源:Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实,人脸检
最近,相关科技媒体报道了最新一期的NIST人脸识别测评比赛,在仔细阅读了FRVT官方发布文档之后,发现国内有些媒体报道不是特别准确,因此在这篇报道中,结合自己专业知识探讨一下FRVT测评结果。
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别,不同的脸型适合的眼镜发型不同,那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢?
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID:xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说,区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别,误导群众,造成一些人认为二者是相同的。其实
2015年,现任教皇方济各 (Pope Francis) 访美,他是首次对美国进行正式访问的教皇,还将主持在美国领土上的首次封圣,并在国会发表演讲。时任美国总统和副总统的奥巴马及拜登,分别携各自的夫人,一起在美国安德鲁斯空军基地 (Andrews Air Force Base,也是总统机队“空军一号”的驻地) 迎接了教皇专机的降临。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别,基于几何特征的算法,对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取,校验通过;主要利用YCbCr肤色模型,通过连通分量提取算法定位人脸;对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域,再进行细化算法,找到其人脸坐标并提取出来;然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架,然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测,并结合代码进行了详细说明。最后,通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
大数据又称巨量资料,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
译者注:本文以一段自打24小时耳光的视频为例子,介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块,检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法,然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码,展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
采用PCA狗脸识别的方法完成下面的实验。图像特征可以采用灰度像素值、颜色直方图等。
本篇来自编程教室学员 如果你一个微博控,一定领教过杜蕾斯官方微博的各种营销套路。那简直就是就是微博上的一股泥石流,让多少人一边大呼“太污了”,一边手又很老实地点了转发。 作为互联网行业的菜鸟,我对杜蕾
1.2 照片库标准 1)图片光线自然,无过度曝光; 2)人脸为正面,五官不存在遮挡; 3)人脸区域分辨率不低于 100*100,照片不大于5M
5.开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测
近年来随着机器学习等技术的发展,人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大,这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】计算机编程语言Python和Ruby谁更易懂可读,网友们展开了激烈论战。 也许很多人认为,编程只要被计算机读懂就可以了。 但是对于调试人员,或者维护人员来说,也得需要易懂可读。 总之,越是容易理解和阅读的代码当然越好了。 这不,关于编程语言Python和Ruby谁更可读,网友都吵翻了。 很多网友站队Ruby,这是为什么呢? Ruby大战Python 其实,Ruby和Python几乎没有区别。 如果一个Python程序员
ZAO AI 换脸 火爆的应用是如何炼成的 最近,一款名为“ZAO”的App火了 这款App的功能是AI换脸 无需PS 只需一张自拍 即可将你的脸部无痕的换到明星头上 小N的很多“戏精”朋友也过了一把演戏的瘾 一瞬间朋友圈就变成了这样子 (图片来源于网络) (图片来源于网络) 这个神奇的App 相比于开局一条狗一把刀 装备全靠捡的游戏 可以让你开局就是太后 开局就是还珠格格 开局就是泼辣雪姨 还能和偶像一起演戏 蹭一波冠希哥的绝世美颜 当然还有走错片场,去了乡村爱情
欢迎关注本文首发公众号:Python学习实战。公众号主要发布Python相关技术文章,分享Python实用案例、面试问答题、Python基础巩固等内容。
FaceBook (中文名:脸书)近期发布了一个新的翻译模型 Seamless Communication,可实现跨语言实时"无缝"交流。
之前杨幂换脸事件登上了热搜,让大家关注到AI换脸这件事,并且有部分网友担心:这要是被用到爱情动作片里去可该咋整?
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
如果你想用AI把特朗普的脸变成猫,又或者是把自己的脸与漂亮的奥妹结合起来,你会怎么办?
最近两天一款名为 「ZAO」 的 App 刷爆了朋友圈,它的主打功能是 AI 换脸,宣称「只需一张照片,就能出演天下好戏」 :
搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别。(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。 今天先介绍第一部分和第二部分。 主要说三篇顶会文章。 =====================
对于今天要用到的主要工具,还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架,作者非常勤奋,一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等,涉猎甚广。更重要的是,Dlib的文档非常完善,例子非常丰富。就像很多库一样,Dlib也提供了Python的接口,安装非常简单,用pip只需要一句即可:
我们的究极目标就是把一个人的脸换成另一个人的脸。这是我们的目标,实现这个目标分两步,第一步,找脸,第二步,换脸。(竟如此简单!垃圾楼主,拖出去斩了!) 找脸和换脸这两部我建议大家调用API来做,百度,
换脸是非常吸引人的一种应用,开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言,换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上,同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频,不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊,有的地方转换不太自然。
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片,还是可以被AI正确鉴别。
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