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QQ全城助力再获戛纳大奖,人脸识别是幕后功臣

人脸识别与社交结合的爆发力 互联网公司做寻人项目的不少,知名的有谷歌、百度、360、搜狗、阿里等公司,QQ全城助力寻亲项目不同处在于两个。...QQ全城助力寻亲项目在今年的戛纳创意节十分应景,一方面,它大量应用了最新的大数据和人脸识别技术,代表着营销业未来的趋势;另一方面,它让技术回归到了人心,做了助人寻亲这样的善举,更重要的是,还让QQ网友参与进而在社会上传递善心...将AI技术特别是人脸识别技术与社交结合将是腾讯落地AI战略的一大优势。一方面,作为中国最活跃的社交网络,腾讯有大量的人脸数据;另一方面,腾讯有大量的场景来应用和训练算法。...QQ全城助力寻亲项目就体现出这两个优势:腾讯接入了千万级的失踪人口人脸数据,有全城助力的社交场景,有优图实验室的顶尖计算能力,进而取得了出人意料的效果。...在腾讯生态中,优图人脸识别技术不只是应用到了公益上,目前,优图人脸识别的应用场景已经覆盖金融、安防、政务、网络安全等各行业,前不久还助力上海家乐福天山店家乐福智慧门店实现刷脸支付。

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人脸表情识别实战:你的喜怒哀乐飞桨统统get!

随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及,人脸识别技术正在经历前所未有的发展,关于人脸识别技术讨论从未停歇。...由于ck+数据集的人脸表情比较标准,所以通常在人脸表情识别的实验中,有非常好的效果。我们可以从网上下载这个数据集。...此外,还测试了静态的表情图像照片的情况。向模型传入待检测的静态图像后,可以发现模型能正确判断图片中的表情。实验效果图如下。 ? ?...利用飞桨进行表情图片辨识可以取得较好的识别效果,这为AI技术学习者和行业应用者打开了一扇快速通往人工智能的大门。 计算机对人脸表情的理解与识别,从根本上改变了人与计算机的关系,从而达到更好的人机交互。.../projectdetail/54204 使用的模型链接: https://www.paddlepaddle.org.cn/modelbasedetail/vgg 如在使用过程中有问题,可加入飞桨官方QQ

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【Java 进阶篇】JQuery 案例:qq表情选择,表达情感的小黄脸

JQuery qq表情选择实现原理 实现qq表情选择的关键在于将表情符号插入到用户输入的文本中。...下面是一个基本的实现步骤: 准备好一组qq表情的图片,并给每个表情图片设置一个对应的关键词,用于标识该表情。 在页面中创建一个表情选择框,将qq表情的图片以列表形式展示出来。...使用 JQuery 监听用户在表情选择框中点击表情图片的事件。 在点击事件处理函数中,将对应的表情关键词插入到用户输入的文本中。 下面是一个简单的示例: <!...通过点击表情图片,将对应的表情关键词插入到文本输入框 #textInput 中。为了更好地控制光标的位置,我们使用了selectionStart和selectionEnd属性。...小贴士 在使用qq表情选择框时,有一些小贴士可能对你有帮助: 1. 图片资源的优化 确保你使用的qq表情图片是经过优化的,以保证页面加载的性能。

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【Matlab】表情合成尝试(6)——整合与改进

一.特征点标定及锚点 特征点标定是表情合成的第一步,首先将由于示例图中人脸已经对其到图片中央且大小近似,所以简单将图片大小对齐然后使用上一篇文章【Matlab】表情合成尝试(5)——68...二.表情变形映射 由于做的是表情映射,接下来进行的是传统的表情映射,也就是利用前面得到的特征点和制造出来的锚点来对图像变形,使无表情图对齐到有表情图中。...三.皱纹提取与处理 上面的图看起来效果还不错,但是人脸做表情怎么说多少也会产生些皱纹,接下来就是【Matlab】表情合成尝试(3)——ERI伪皱纹映射的内容来映射皱纹。...四.皱纹映射 来到这里就是过程的结局了,得到了皱纹比率图,有了变形后的人脸,只差映射上去。...最后将比率图对齐,点乘映射到目标人脸的y上,再拉伸图片为原始尺寸,途中可能需要多次的格式转换,因为要注意需要使用小数来进行相乘。最终得到了结果。 ? ?

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Emoji 表情图标在 iOS 与 PHP 之间通信及 MySQL 存储

不知道何时起,日本人喜欢发 Emoji 表情图标,于是日本的运营商 DoCoMo、KDDI、SoftBank 推出了自己的 Emoji 字符集。...在这些字符集中,一个 Emoji 表情的实际上是一个 UTF8 字符,这点不同于 QQ 或者微信的表情,用户发短信的时候一个 Emoji “图像”只占用了一个字符,那是相当的方便。...iOS 和 Mac OS X 系统内置了 Apple Color Emoji(Apple 彩色表情符号)的字体用来显示 Emoji 表情,iOS 里有一个 Emoji 输入键盘,可以输入各种 Emoji 表情图标...Web 服务器之间的通信方案,我们可以直接把 iOS 中用户输入的 Emoji 表情,通过 PHP 存入 MySQL 数据库中,如果在 iOS 中展示,直接把数据传递给 iOS,客户端应该就能正确展示表情图标了

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QQ空间缓存图片_QQ空间原图

今天偶然打开PC端QQ空间时,我发现了一种似乎更好的方式 —— 鼠标移入时在范围内上下滚动图片预览,移出时停止滚动。...顺着思路,一键 f12 打开源码,我看到了这样的代码: 显而易见,QQ应该是采用了js监听鼠标位置的做法,动态改变 img 标签中自定义属性的值,并根据此去改变图片的 margin-top..."img/nan.png" class="img" /> 这里class为before和after的两个标签就是前面所说的“占位”元素(至于QQ...再回到PC端QQ空间 —— 我们发现,它的transition时间竟然是动态变化的: 这…我猜测可能是设定了一个从上到下固定的时间,然后在JS中按照滑出部分高度(已经滑动的距离)占总高度的比例动态调节时间...相关代码笔者正在尝试ing ---- 当然,本文对QQ前端团队对图片的处理来说也许只是沧海一粟,,,更多的还有比如:根据图片整体平均色差调整说明文字的颜色黑/白(canvas-getImageData

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。...,获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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Emoji絵文字/えもじ -- 多终端适配!

今天,我们讲一下emoji表情在QQ空间中各个客户端的展示方案。...(2)获取用户输入的unicode编码(每一个emoji表情都是一个或几个unicode编码组成,跟文字一样) (3)生成unicode编码对应的图片URL (4)前台根据URL以及手机分辨率,展示表情图片...再通过photoshop,把两张图片中像素相同的部分取出来,就可以得到一张铺满了图标的没有颜色背景的图,最后再使用node将图标截下来,就可以得到emoji表情图标啦。 ?...最新Emoji画像取得的方法 在ios9.1之后,有一个全新的网站http://emojipedia.org/apple/ 可以在上面看到每个系统的高清表情图片。 ? ? ?...QQ空间移动端展示效果: ? QQ空间PC端展示效果: ? ? 目前,全民K歌和QQ音乐已经使用我们的emoji表情展示方案,其他团队有兴趣的话,可以一起维护,创造更好的用户体验!

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QQ空间

QQ上活跃这大量的用户,QQ空间里面记录了许多人的日常,这些就是数据。在日常使用QQ空间的时候,会偶尔点击给我们好友点赞的朋友,之后我们就能看到我们好友的好友的空间,依次类推,我们可以看到海量信息。...举例:现在有3个哈希函数,f1,f2,f3,有一个8位qq号,布隆过滤器数组长度m为10。需要查找是否含有这个qq号。...个人解释:qq空间其实是可以限制访问的,那些开放qq空间的人,会有哪些人?一,不在意别人访问的,二,需要别人浏览,阅读,转发。三,为了利益。 这些数据都有些什么用呢?...有这些人的qq号,qq号主发的动态,号主的资料卡信息,其实这里最真实的只有qq号,然后是动态,分析假的资料信息并没有什么意义。qq号没得分析,动态分析,只得大致去浏览了。告一段落吧。...qq空间里人间百态。那个80-90-00的人间百态。

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Android 人脸识别之人脸注册

该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。...所以在整个流程中应该包含以下几个步骤 人脸检测 (FD引擎) 即从摄像头预览中检测到人脸的存在,并且使用一个矩形框出人脸的范围。...人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。...,检测图片中的人脸信息(人脸 Rect、角度),此处的 Rect 是图片中人脸位置的矩形。...第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!

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