现在,操纵视觉内容已经很普遍,也是数字社会中最重要的话题之一。比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。首先,人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域,而它正是这些编辑方法的基础。其次,人脸在人类沟通中起核心作用,因为人脸可以强调某个信息,甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵(facial manipulation)方法分为两类:面部表情操纵和面部身份操纵(见图 2)。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件,将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究(如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45])能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。
Swapface AI工具是一款智能视频换脸工具,就是最轻、超现实、实时,全球好用的Swapface AI工具。
智能锁千千万,谁是你的NO.1。又是一期智哪儿评测,这次我们为大家带来的是飞利浦的DDL708-FVP系列的人脸可视智能锁。作为飞利浦智能锁最新推出的旗舰机型,DDL708-FVP人脸可视智能锁可以说是我的「梦中情锁」,因为它具备一切我能够想象出来的,一款智能锁该具备的功能。同时,最关键的一点,它又具备非常高的颜值,装在门上以后,开发商自带的防盗门估计都要提升一个档次。当然,为了做评测,我们还是把它装了在展架上。
---- 新智元报道 编辑:Joey 如願 【新智元导读】刚刚,救治林志颖的林口长庚医院公布了他的面部手术方案,其中一项3D人脸重建技术或将拯救他的神仙颜值? 7月22日,林志颖在驾驶特斯拉ModelX时发生车祸,据报道,事故造成林志颖颜面骨折、肱骨粉碎性骨折…… 曾经拥有不老容颜的他,现在可能面临「毁容」风险,不少网友感慨,时间都带不走的东西,却被命运带走了。 不过今年一项3D人脸重建技术的出现,或许可以让亚洲小旋风重获受伤前的神颜。 图源:林志颖Facebook 据报道,本次林志颖的面部重建
现代人的生活真是太难了 考试工作、房贷车贷、有娃要带 加班熬夜、忧愁难排 生活的重压下 想开似乎是最简单的解压方式 鹅表示:我想开了,你呢? 点击你想开的方式 1、躺平才是终极奥义 (↑千万别点开图片,除非想开了) 2、想开在花盆里 (↑千万别点开图片,除非想开了) 3、简单放空一下 (↑千万别点开图片,除非想开了) “鹅想开了”作为主打正能量的QQ周边产品强势来袭,以萌趣可爱之力,解救压力爆表的日常。 “鹅想开了“系列一共有两款产品:三合一花包和花抱枕
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用,可以说已经成为非常基础的算法,我们先来回顾一下它的发展历史,Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法(Active Shape Model)开创了人脸关键点对齐的先河,ASM 引入了统计模型来解决对齐问题,紧接着三年之后,他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model,这个方法有很重的历史地位,要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事,传统的 CV 算法太粗暴,难以应付人脸这种高纬特征,AAM 之后算是进入了一个正确的方向,为后来神经网络方法奠定了基础,基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征,只是对 landmark 训练了一个统计模型出来,AAM 进一步优化了 ASM,在回归的过程中加入了纹理特征,这样就解决了特征的泛化匹配的问题,使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后,在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了,算法也已经白菜化,随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
AI 科技评论按:人脸识别技术已经进入了大规模应用,个人数据的隐私问题也得到越来越多关注,针对隐私保护、躲避和攻击人脸识别系统的研究也陆续出现。
央视 315 晚会揭露了民众比较关心的一些问题,如“制造水军主板机”“吹得神乎其神的听花酒”“婚恋平台套路深”等,其中还穿插了一段对“AI 换脸”的科普。
喜欢看漫画的小伙伴,或多或少都听过《JOJO 的奇妙冒险》,简称 JOJO,这是一本由日本漫画家荒木飞吕彦所著漫画,其独特的画风,令人惊叹的剧情,可谓是青少年漫画的必看作。
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口,我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢?
作者:腾讯 ISUX 交互设计师 梁睿思 在刚过去的考试月里,别人家的期末考试都在一本正经的考“老九门”,南京的一所高校期末考试居然考起了表情包!而面对这样的“无厘头”题目,学生们也是绞尽“墨汁”认真作答。无图无真相: [1501470264828_6886_1501470265284.jpg] 在现代互联网的社交中,斗图已然成为一种聊天方式,不发表情感觉都没法好好聊天!出题的这位老师在出考卷时,就是看到学生们正在群里斗图,才灵机一动想到了这道题目,以表情包作为考点,考查学生对“用户体验与心理”的认知。
【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
有网友将最近播出的电视剧《都挺好》中让人恨得牙痒痒的苏大强,用AI换脸变成了眉清目秀的吴彦祖,场景竟毫无违和感。
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
在游戏中,亲手创造一个与众不同的角色,乐趣不言而喻。但有时往往是“游戏五分钟,捏脸两小时”。
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内
“新冠疫情之下,京东数科、汉王、百度、腾讯、云从科技、中科视拓等众多科技企业纷纷推出或开放了自己“戴口罩状态下的人脸识别”技术。殊不知,方便了居民、秀了肌肉的同时,也带来了新的一波数据安全隐患。
最近几年,“追星”已经成为常事,各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是,小鲜肉太多让人分不清,怎么办?照片人太多找不到爱豆怎么办?其实明星撞脸,不一定是整容的原因,在我们刚开始追星的时候,一定会遇到一个问题:脸盲症!
AI Deepfakes,就是人工智能的深度换脸技术;简单来说就是脸部替换,可以将B的脸换到A的脸上。和PS不同的是,这项技术不仅可以生成图片,还是可以生成视频的,而且你并不需要懂得那么多的技术;只要你收集到足够素材,程序的AI就可以帮你自动完成。举个例子,你可以将自己的脸换到特朗普总统演讲的视频上,这样看上去像是你自己在总统演讲,只要你的脸部表情素材足够多,换完之后表情颜色和口型会非常自然。
本文内容取材自公众号【网罗灯下黑】和【机器之心】。 参考链接: 1.https://mp.weixin.qq.com/s/H3RuhtMyb5ijcZQ70bfDLw【网罗灯下黑】 2.https://mp.weixin.qq.com/s/j8DiiYWMTsadnesYydK5oA【机器之心】 过去几天,你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。不管是在抖音、微博,还是在朋友圈,人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。 先给大家来个视频版的。 你看,再稳重的科技界大佬也在这种特效下也会一秒破防。 还有四
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示:
最近玄幻网剧《三千鸦杀》AI 换脸的五毛特效吸引了一波吃瓜群众。经过 AI 换脸处理后的剧中角色——面部扭曲、表情生硬、脖子和头颜色完全分离。曾经红遍大江南北的「AI 换脸」为何在该剧中表现得如此不如人意。 2017 年,AI 换脸技术「DeepFakes」在国外兴起,通过一款简单的教程,即便是技术小白也能将明星或熟悉人的脸替换到影视作品中。 2019 年,B 站 up 主「换脸哥」将《射雕英雄传》中朱茵的脸替换成杨幂,ZAO App Store 一夜之间刷爆朋友圈,换脸潮流蔓至国内,与之相对应的黑产
当今科学界面临的最大挑战之一是了解我们的宇宙是如何形成今天的样子的,以及它最终的命运是什么。每当黑夜降临,无数的星星会出现在我们的视线里,但这只是宇宙的一部分,它还有许多我们看不到的更深层次的东西,比如说暗物质和暗能量。暗物质将宇宙拉在一起,而暗能量使宇宙膨胀得更快,但是这两种物质中有多少?即使是天文学家也不得而知。
以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例,这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,结构如下图所示
这篇文章中,我们将介绍FamilyGan,用于查看未来子女得样子。这是在DataHack 2019期间所做的一个竞赛项目,并赢得了Lightricks奖项。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 它的结构如下图所示: 1 Input Imag
谷歌5.5亿美元战略投资京东的消息,你可能已经听闻,有分析说就是针对亚马逊开的枪。
---- 新智元报道 编辑:桃子 如願 【新智元导读】自人脸识别问世以来,饱受争议,现今,微软宣布淘汰这项可以识别情绪的面部识别工具。 今天,微软暂停提供能识别情绪的AI。 这不是好事吗? AI识别情绪还真的不太稳定,没准儿就会人工智障... 就比如近日网上流传的这张图,董宇辉和韦神的眼神对比。 AI可以识别出「希望」和「力量」吗? 还真不好说... 微软:我关了 就在今天,微软宣布,逐步停止向公众提供基于AI进行面部分析的工具。 其中就包括可以从视频和图片中识别对象情绪的AI。 与此同时,
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN,FaceBoxes,RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测,但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好,在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到,人除了正坐和站立,还有各种各样的姿态,如Figure1所示,导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内(0-360度),注意这里我们没有考虑yaw和pitch,也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是(rotation-in-place(RIP)angle)即RIP。
如今,人脸识别已经走进了我们生活中的方方面面,拿起手机扫脸付账,扫描人脸完成考勤,刷脸入住酒店纷纷便利了我们的生活。而人脸识别里一项必不可少的技术就是人脸活体检测,即AI不但要确定这是“你”,还需要确定这是“真实存在的、活的你”。
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。目前已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域,但方便的同时也带来了一些问题,易获取,使得人脸容易被一些人用照片、视频等方式进行复制,从而达到窃取盗用信息的目的。为了保障信息安全,人脸识别技术责无旁贷,而抗攻击,是其研究中必不可少的一环,其中,人脸活体检测就是技术的核心了。
今天刷微博时候发现了几组可爱的大黄脸表情,相比QQ的大黄脸可是可爱的多,这么可爱不整博客里可惜了,因为绝大部分博客的表情一般都是引用的 OwO这个开源文件 ,所以可以通过修改一些文件信息,就可以把自己想要的表情添加到博客里来。
近年来,政府高度重视城镇老旧小区改造工作,强调要加快老旧小区改造,不断完善城市管理和服务,彻底改变粗放型管理方式,让人民群众在城市生活得更方便、更舒心、更美好。老旧小区升级改造面临以下问题:
本文提出了一种名为 ScaleFace 的多尺度人脸检测算法,旨在提高检测速度和准确性。该算法使用深度卷积神经网络来学习不同尺度人脸的通用表示,并使用级联分类器进行检测。实验结果表明,ScaleFace 在多尺度人脸检测任务上优于其他算法,同时比 HR 算法快 6 倍。
前期我们做了一个小程序,实现集体照片的自动分发。简单来说就是用户上传一张集体照,凡是出现在集体照中的人都能自动关联到此张照片,有点类似 QQ 和 FB 之前的标记用户,但是整个过程是自动的,无需人为分发,问题就出现在自动上。
人脸识别成了近年火热的人工智能落地方向之一。简单地看来,人脸识别是一个验证身份的过程,所以后跟个人身份证打通也是理所应当。要判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。
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。
【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务,尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而,到目前为止,很少有人关注PFR,因此,识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算,对整个输入图像进行一次特征图的计算,大大提高了速度。
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。与其他生物识别技术相比较,人脸识别具有友好、简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面,目前人脸识别技术已经应用到门禁考勤,访客管理,巡更、会议签到、身份核验等场所。
今天我们的目标检测综述最后一章,也是这个系列的完结,希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路!
春节档上映的《你好,李焕英》让不少人在影院哭得稀里哗啦,它戳中了每个人心里最柔软的部分。有人看完电影之后会给妈妈打个电话,有人会拿出妈妈年轻时的照片,感叹一下爸爸的基因为什么要那么强大。
在王孝宇看来,基于对场景的精准把握和计算机视觉技术的娴熟应用,最大化做好产品是一家公司的重点所在。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么,能体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中,SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来,所以论文的结果
虽然我们的面部表情在建立信任方面发挥着巨大的作用,但大多数机器人仍然是一副古板的表情和静止的面孔。从养老院到仓库和工厂,在需要机器人和人类密切合作的地方,越来越多地使用机器人,对响应速度更快,面部表情逼真的机器人的需求变得越来越迫切。
在本文中,我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。
---- 新智元报道 来源:techxplore 编辑:LRS 【新智元导读】给机器人赋予情感一直是AI工程师在做的事,最近哥伦比亚华人博士研究了一个能做6种情绪、42种表情的机器人,脸是蓝色的,看起来十分炫酷。相关工作已在ICRA 2021上发表。 机器人是否可以情感,一直是AI科学界和哲学界永恒的辩题。但不可否认的是,机器人冰冷的形象时常给他的创造者们带来恐惧的感觉。 虽然我们的面部表情在建立信任方面发挥着巨大的作用,但大多数机器人仍然保持着职业扑克玩家那种空白和静止的面容。 从疗养院到仓库
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