MediaPipe Holistic 包括一个新的Pipeline，具有优化的姿态、面部和手部组件，每个组件都可以实时运行，推理后端之间的内存传输最少，并且根据质量和运行速度之间的权衡，增加了对三个组件可互换性的支持...但是如果从图像中剪切手部和脸部的区域来传递给他们各自的模型，图像的分辨率会太低，无法精确清晰表达。...首先，MediaPipe Holistic 使用 BlazePose 的姿态检测器和关键点模型来估计人体姿态。...此外，对姿态模型的输入框架的分辨率很低，因此得到的面部和手部的 ROI 仍然不够精确，无法指导这些区域的重新裁剪，这就需要精确的输入裁剪才能保持轻量级。...性能 MediaPipe Holistic 要求每帧最多在8个模型之间协调：1个姿态检测器，1个姿态标志模型，3个重裁剪模型和3个手部和脸部关键点模型。
时间不一致包括异常眨眼、头部姿势、面部动作以及视频帧序列中的亮度变化。 deepfake 生成器留下的空间和时间这些痕迹都可以通过由深度神经网络 (DNN) 制成的 deepfake 检测器来识别。...输出图像的真实性。 典型的基于 DL 的 Deepfake 检测器包含 3 个主要组件来执行上述任务。 预处理模块。 特征提取模块。 评估器模块（深度学习分类器模型）。...由于面部区域经常出现异常，因此仅选择面部区域有助于特征提取模型仅关注感兴趣区域（ROI），从而节省了用于全帧扫描的计算成本。...一旦检测到面部区域，就会从帧的其余背景中裁剪它们，并按照一系列步骤使它们可用于模型训练和测试。裁剪面部区域的另一个原因是使模型的所有输入图像都具有相同的大小。...分类模型的实际功能根据使用的DNN而异。例如在特征提取器模块中提取的眨眼特征可以被分类模块中的LSTM模块使用，以确定帧眨眼模式的时间不一致性，并据此判断输入是否是Deepfake[3]。
图1：根据一张图像生成的面部动画 无监督学习+注意力机制 让我们将一个输入RGB图像定义为 ? ，这是在任意面部表情下捕获的。通过一组N个动作单元 ? 对每个手势表达式进行编码，其中每个 ?...表示0到1之间的归一化值，表示第n个动作单元的大小。值得指出的是，由于这种连续的表示，可以在不同表情之间进行自然插值，从而可以渲染各种逼真、流畅的面部表情。 我们的目标是学习一个映射 ? ，将 ?...值得注意的是，在某些实验中，输入的面部图像是未被裁剪的。在这种情况下，我们首先使用检测器2来对面部进行定位和裁剪，利用（1）式进行表达式的转换，以应用于相关区域。...最后，将生成的面部图像放回原图像中的原始位置。注意力机制（attention mechanism）可以确保经过变换处理的裁剪面部图像和原始图像之间的平滑过渡。...图7：采样面部表情分布空间 通过yg向量对活动单元进行参数化，可以从相同的源图像合成各种各样的照片的真实图像。 ?
图像处理基础1.1 图像的基本概念图像是二维空间中像素点的集合，每个像素都有一个或多个数值（如灰度值或RGB值）。在MATLAB中，图像通常以矩阵的形式存储。...，包括图像的裁剪、缩放、旋转等。...2.2.1 图像裁剪裁剪操作可以用于提取图像的某个部分，以下是裁剪的代码示例：% 定义裁剪区域cropRect = [50, 50, 200, 150]; % [x, y, width, height]...croppedImg = imcrop(img, cropRect);% 显示裁剪后的图像figure;imshow(croppedImg);title('裁剪后的图像');2.2.2 图像缩放缩放操作可以改变图像的尺寸...% 使用预训练模型进行面部识别faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 创建面部检测器bbox = step(faceDetector, grayImg
真假面部图像的样例。 我们还将回顾用于活体检测器项目的项目结构。 为了创建活体检测器，我们要训练一个能分辨真假人脸的深度神经网络。...根据这些帧，我们后续将在这些图像上训练基于深度学习的活体检测器。 打开 gataer_examples.py，插入下面的代码： ? 2～5 行导入了我们需要的包。...我们将使用 OpenCV 的深度学习面部检测器。方便起见，本文的「Downloads」部分也有这个 Caffe 模型。 --confidence：过滤弱面部检测的最小概率，默认值为 50%。...--skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。你可以使用这个参数并更改默认值（16）。 继续加载面部检测器并初始化视频流： ?...接着检测面部： ? 为了进行面部检测，我们要在 53 和 54 行根据图像创建一个 blob。为了适应 Caffe 面部识别器，这个 blob 是 300*300 的。
真假面部图像的样例。 我们还将回顾用于活体检测器项目的项目结构。 为了创建活体检测器，我们要训练一个能分辨真假人脸的深度神经网络。...根据这些帧，我们后续将在这些图像上训练基于深度学习的活体检测器。 打开 gataer_examples.py，插入下面的代码： 2～5 行导入了我们需要的包。...我们将使用 OpenCV 的深度学习面部检测器。方便起见，本文的「Downloads」部分也有这个 Caffe 模型。 --confidence：过滤弱面部检测的最小概率，默认值为 50%。...--skip：我们不需要检测和存储每一张图像，因为相邻的帧是相似的。因此我们在检测时会跳过 N 个帧。你可以使用这个参数并更改默认值（16）。...接着检测面部： 为了进行面部检测，我们要在 53 和 54 行根据图像创建一个 blob。为了适应 Caffe 面部识别器，这个 blob 是 300*300 的。
人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频...这是根据图像的时间戳来完成的，以模拟通过老化进行的连续识别。 2....2）人脸对齐处理 和大多数模型一样，DeepFace采用基准点检测器指导对齐过程。在该模型中，使用了一个相对简单的基准点检测器，经过多次迭代来优化输出。...对齐步骤： 检测人脸6个基准点（眼睛2个、鼻尖1个、嘴巴3个） 裁剪人脸部分 在裁剪出的人脸中，使用67个基准点进行三角剖分 将二维对齐裁剪图像转换为三维参考形状 对三维形状进行旋转，生成正面二维图像...YouTube视频帧的图像质量通常比网络照片差，主要是由于运动模糊或观看距离。为每对训练视频创建50对帧，每个视频一对，并根据视频训练对标记这些帧是否相同。
手部标志模型，其在由手掌检测器定义的裁剪图像区域上操作并返回高保真3D手部关键点。 一种手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...将精确裁剪的手掌图像提供给手部界标模型大大减少了对数据增加（例如旋转，平移和缩放）的需要，而是允许网络将其大部分容量专用于坐标预测精度。 ? 手感知管道概述。...为了获得地面实况数据，手动注释了具有21个3D坐标的~30K真实世界图像，如下所示（从图像深度图中获取Z值，如果它存在于每个相应的坐标）。...裁剪的真实照片和渲染的合成图像用作预测21个3D关键点的输入。 下表总结了回归准确性，具体取决于培训数据的性质。使用合成和现实世界数据可显着提升性能。...这为研究人员和开发人员提供了完整的堆栈，可以根据模型对新想法进行实验和原型设计。
高亮显示的代码是根据检测到的面部边界框将参考形状放置在图像中的位置。...<< endl; 现在我们有了一个面部矩形，我们可以通过多种方式使用它，例如从原始图像中提取或裁剪面部图像。...眼睛搜索区域 对于眼睛检测，重要的是裁剪输入图像以仅显示大致的眼睛区域，就像进行人脸检测，然后裁剪为左眼应该位于的小矩形（如果您使用的是左眼检测器）一样， 右眼检测器的右矩形相同。...，我们将通过组合以下步骤进行面部预处理： 几何变换和裁剪：此过程将包括缩放，旋转和平移图像，以使眼睛对齐，然后从脸部去除前额，下巴，耳朵和背景图片。...使用 OpenCV 的 C++ 接口，您可以使用+重载的cv::Mat运算符向图像中的每个像素添加一个值，并将其裁剪为 255（使用saturate_cast，这样它不会从白色溢出到黑色 ！）
我们提出了一种名为 BlazeFace 的新面部检测框架，该框架是在单镜头多盒检测器（SSD）框架上针对移动 GPU 推理进行的优化。我们的主要创新包括： 1....实验 我们在 66K 图像的数据集上训练我们的模型。为了评估实验结果，我们使用了由 2K 图像组成的地理位置多样数据集。...对于前置摄像头模型，它只考虑占据图像区域的 20％以上的面部，这是由预期的用例决定的（后置摄像头型号的阈值为 5％）。...因此，计算机视觉流程中的后续任务可以根据适当的面部剪裁来定义。结合 BlazeFace 提供的少量面部关键点估计，此结果也可以旋转，这样图像中的面部是居中的、标准化的并且滚动角接近于零。...为了检测该计算节省策略的故障，该模型还可以检测面部是否存在所提供的矩形裁剪中合理地对齐。每当违反该条件时，BlazeFace 人脸检测器将再次在整个视频帧上运行。
作者证明了使用从全身训练图像中裁剪的面部区域训练的Face GAN可以用于改善Full-body GAN结果的外观，所以可以利用在其他数据集上训练过的人脸生成器来进行人脸增强。...为了协调部分GAN和全局GAN的关系，作者用到一个边界检测器来识别图像 ，通过使用检测到的边界框裁剪 ，并将裁剪后的像素表示为 。...当优化隐向量 和 时，作者考虑到了如下几个多重目标： 面部GAN和身体GAN生成的面部区域应具有大致比例的相似外观，以便当将由面部GAN生成的像素粘贴到身体GAN图像上时，相应的属性要匹配上，比如面部的肤色要匹配颈部的肤色...裁剪周围的边界像素要相互匹配以便肢体图像可以无缝对接到全身人体图像中。 合成的图像结果看起来需要很逼真。...实验结果 如下表所示作者使用了两种不同的截断设置分别是 和 ，并对全身图像和图像裁剪进行评估。FID分数的越小越好。
概述 面部表情图像预处理是面部表情识别的重要步骤,主要目的是在于提取特征之前排除一切与面部表情无关的干扰因素。例如,环境光照、姿势和不同背景等。...在干扰排除后,将人类面部直接与公共参考系相对接、使每个面部特征对应的语义位置精准无误。人脸检测、人脸对齐、数据增强、人脸一是实现面部表情图像预处理的主要方法。...(image, width=500) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ''' 执行面部检测： 使用人脸检测器执行面部检测，得到面部的边界框坐标...minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) ''' 眼睛和嘴巴检测： 对于每个检测到的面部，分别在面部ROI中应用眼睛和嘴巴检测器...特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
DeepFace.stream(db_path = “C:/facial_db”) 4人脸检测器 人脸检测和对齐是面部识别管道非常重要的阶段。...deepface 支持的检测器如下： OpenCV: 与其他人脸检测器相比，OpenCV 是最轻量级的人脸检测器。流行的图像处理工具使用不基于深度学习技术的 haar-cascade 算法。...SSD: SSD 代表 单次检测器;它是一种流行的基于深度学习的检测器。SSD 的性能可与 OpenCV 相媲美。但是，SSD 不支持面部特征点，并且依赖于 OpenCV 的眼睛检测模块来对齐。...其中， - face 键对应的值是提取的人脸图像 - facial_area 键对应的值是人脸在原始图像中的位置和大小...- align: 参数是一个布尔值，表示是否根据眼睛位置进行对齐。
因此必须从整个图像中仅裁剪面部区域，这将在下一节中讨论。 ? 图3（a） ? 图3（b） 上图是相同的主题。图（a）表示使用Matlab进行三维可视化，而图（b）表示在Meshlab工具中显示时。...图6：面部区域裁剪 根据经验发现，正方形的大小适合于覆盖面部区域。只有点位于该方块被选中以表示面部区域。最后从整个图像裁剪面部部分，得到如图7所示的面部。 ? 图7（a）：裁剪的面部区域 ?...图7（b）：裁剪的脸部图像 图7（a）和7（b）表示当以不同角度可视化时的裁剪的面部图像。一旦获得裁剪的面部区域，下一步就是执行去尖峰，孔填充和去噪。...用于面部区域检测，裁剪面，despiking，孔填充和去噪的源代码如下所示。...根据应用要求，该网格图像可用于特征提取技术。如果要运行ICP算法，建议使用GPU。 完整的代码可以在GitHub存储库中找到。可以下载并使用它来预处理自己的3D面部数据集。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制，实际上已被应用于许多访问控制场景，不过目前面部识别或认证，主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。...余弦相似度 两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出： 给定两个属性向量， A 和B，其余弦相似性θ由点积和向量长度给出，如下所示： 这里的Ai和Bi分别代表向量A和B的各分量。...这项工作提供了一组全面的实验，使用面部的不同部分进行面部识别。 利用了两个流行的人脸数据集的人脸图像，即FEI和LFW数据集。...使用级联物体检测器对两个数据库中的所有图像进行裁剪以尽可能地去除背景，以便提取面部和内部面部特征。但是，对于某些具有非常复杂背景的图像，如LFW数据库的情况，作者手动裁剪这些面部。...显然，将来很可能用于面部识别的图像数据库也需要包含不完整面部的图像。
添加面部标志(facial landmarks)可以简化这个问题，面部标志可以帮我们自动推断出面部结构的位置，包括： 眼 眼眉 鼻子 嘴 颚线 要使用面部标志构建戴着口罩的面部数据集，我们首先需要从不戴着口罩的人的图像开始...预处理步骤包括将尺寸调整为224×224像素，转换成数组格式并将输入图像中的像素值缩放到[-1，1]范围（通过preprocess_input函数）； 将预处理的图像和相关标签分别添加到数据和标签列表中...然后，我们计算人脸的边界框值，并确保该框落在图像的边界内（第61-67行）。...首先，我们根据口罩检测器返回的概率确定类别标签（第84行），并为注释分配关联的颜色（第85行）。戴口罩的颜色是“绿色”，不戴口罩的颜色将为“红色”。...这种方法的问题在于，根据定义，口罩会遮盖脸部的一部分。如果遮挡了区域过大，则无法检测到脸部，也就无法使用口罩检测器。
微表情的分类 微表情可以根据其出现的情境和表达的情感进行分类。一种常见的分类方式包括： 感知微表情： 指个体在感知到某一刺激或情境时，面部表情发生的微小变化，如眼睛的微笑或眉毛的轻微挑动。...特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。...Haar特征是一种简单的图像特征，通过在图像中滑动特定的窗口并比较不同区域的像素和来识别目标。 Haar级联检测器在目标检测中具有高速和高效的优势，常用于人脸、眼睛等对象的检测。...使用 detectors["eyes"].detectMultiScale 在面部ROI中应用左右眼级联检测器，得到眼睛的边界框坐标 (eyeRects)。...自适应学习： 引入自适应学习机制，使得系统能够根据用户的特定情境和个性，动态调整模型以提高个性化的微表情识别性能。
这种 PCN 能逐步校准每个候选面部的 PIP 方向为垂直方向，并更好地从非面部图像中区分出面部图像。...然后旋转过的面部图像块会进一步区分朝向并校准到垂直向的 [−45° , 45° ] 范围，这样又会减半 RIP 的角度范围。...Xuepeng Shi 等研究者同样在标准 VGA 图像（640x480）上对比了 PCN 与其它旋转不变的人脸检测器。...值得注意的是，将方形结果转换为矩形或椭圆型有助于更好地拟合标注值，因此能实现更高的准确率，不过下表并没有做这样的转换。 ?...项目使用方法 根据 GitHub 项目所示，目前该项目所测试的环境主要在 Linux，且需要 Caffe 和 OpenCV（2.4.10 或其它兼容版本）的支持。
TAL-ai在论文中提出了新的解决方法，研究人员除了在增强图像亮度时结合了两种方法，同时还对正常的图像进行处理来扩展训练集，并将数个检测器组合起来增强对人脸的检测。 ?...https://arxiv.org/pdf/2107.00818.pdf 弱光条件的人脸检测 赛事提供的「DARKFACE」数据集将会被用作作为训练和验证，其中含有6000个低亮度图像，并具有相应的面部注释...α=0.3的结果 正常图像的域迁移 论文将WIDERFACE和UFDD预训练集与经过预处理的DARKFACE相结合，从而构建更具鲁棒性的检测器。...训练策略 论文进行了多尺度训练，调整样本范围从[2160,1440]到[4320,2880]，并对其应用大小为[1000,800]的随机裁剪。...最后，论文结合了数个检测器来定位人脸的边界框。
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