关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 大年三十获奖的你,还记得吗?还记得自己获奖了吗? 本次活动的中奖者我们也在活动文章的留言处回复了,也请收到中奖回复的同学及时联系我们,我们“计算机视觉研究院”给大家准备了丰厚的大礼! 中奖名单 请获奖的同学添加如下微信联系负责人: 添加联系人后,回复“新年奖”! 没有获奖的同学,也非常感谢关注与支持“计算机视觉研究院”
基于AI人脸定位与风水命理,对照片人物进行眼口鼻关键点定位,为人脸标记分析,准确识别多种面相特征,输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动,引流等。
归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算,缩小量值的有效办法。 例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率的相对值,没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后,各个阻抗都成了一种相对阻抗值,“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后,反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率,它被定义为采样频率的二分之一,在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统,400hz的归一化频率就为400/500=0.8,归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率,则将归一化频率乘以2*pi,如果将归一化频率转换为hz,则将归一化频率乘以采样频率的一半。
📷 欢迎关注“计算机视觉研究院” 📷 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 明天就是春节,即农历新年,是一年之岁首、传统意义上的岁节(年节)。俗称新春、新年、新岁等。明晚我们计算机视觉研究院会给大家带来红包雨🧧! 📷 📷 📷 📷 春节,即农历新年,是一年之岁首、传统意义上的岁节(年节)。俗称新春、新年、新岁等。 📷 计算机视觉研究院 提前给你拜年了! 📷 二零二一 ◆ 开启鸿运 2020 Happy New Year 📷 明晚12点整,计算机视觉研究院准时给大家派送“口令红包”,大家记得准时关注文
推广大使应在腾讯云推广许可范围内,使用正当的手段方式进行推广,不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为,包括但不限于:
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入,讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。
大年初四,又称为“羊日”,是贡迎灶神回民间的日子,传说今日不宜出门的哦!灶神王爷来查户口哈哈。
点击上方蓝字关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 扫描二维码获取 更多精彩 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 今晚 福利领不完 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 一转眼,又陪伴大家度过了非常有意义的一年,今天也是中国传统节日——除夕。感谢大家一直以来的支持与陪伴,“计算机视觉研究院”今晚会陪伴大家一起跨年,我们也为大家带来了抽奖和红包,请大家时刻关注我们的留言及群消息! 感谢 首先感谢在一线的抗
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇,前文体验了人脸跟踪的效果,想要编码实现这样的效果,咱们需要做好设计工作,也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容: 核心逻辑 重要知识点:HSV、HUE 重要知识点:反向投影 重要知识点:CamShift 重要知识点:JavaCV的API支持 如何开局? 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战(虎年
和上次不同,这次大屏幕侠识别现场观众的表情,将笑容热力值排名,pick前10位笑容灿烂的小伙伴上榜
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。
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!
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框,人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征,如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在,如 3D 重建。
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术,可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
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【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
前两天朋友圈里面刷屏的“我想要一个圣诞帽,@微信官方”这个活动你们中招了吗?后来大家都知道这只是一个用了P图工具的小玩笑,但大家纷纷玩得不亦乐乎。现在有许多p图小工具也可以实现“戴圣诞帽”,但作为一个程序猿,其实也可以写一个小程序让自己“戴上圣诞帽”,大家快来看! 📷 驯鹿逃跑了,我还有自己的圣诞老人。 用到的工具 OpenCV dlib 用到的语言为Python 素材准备 首先我们需要准备一个圣诞帽的素材,格式最好为PNG,因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图:
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的,那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学,而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法,或许真的是时代变了吧。
随着科技的飞速发展和信息化社会的到来,智慧校园已经成为教育领域的一种新型发展模式。智慧校园的需求和发展趋势日益显现,其建设已成为当今教育信息化发展的重要方向。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型,能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学,就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话,对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」,而且其面部用表情包替换了。
2018新年贺卡“人脸融合”玩出新高度!腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)上线人脸融合技术接口后广受开发者们热捧,从人民日报的刷屏H5“快看呐!这是我的军装照”,到腾讯翻译君的“四六级考前开运”、江小白的“世界上的另一个我”、爱奇艺的“你好,旧时光”...人脸融合技术可以说是AI界最“接地气”的技术应用之一了,精彩的应用案例应接不暇。新年伊始,人脸融合技术又能将新年祝福玩出什么新高度呢?
美颜是当下直播甚至是所有形式对外展示的一个必备条件。手机端的美颜就像私人化妆师,能够帮助我们实现各种心仪的效果。
在我们准备搭建人脸融合小程序之前,首先需要完成一些准备工作。大家可以将其理解为,我们现在要来做菜了,做菜之前要买一下做菜的原材料啦,洗一下锅洗一下菜啥的,耐心准备下~
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务,用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点,如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
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。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步,当然是非常重要的一步;反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段,在特定场景下是奏效的,但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的,为什么呢?是
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战》
随着景区游客的持续增加,景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此,景区引入了人脸检测技术,以了解游客人数,实现景区的限流管理。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等),并且可以和通用目标检测(识别)有一定的差别,这主要来源于人脸的特性(有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等),下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
在目标检测领域,可以划分为人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等),并且和通用目标检测(识别)会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性(譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等),本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
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
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间,在任何一种情况下,您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能,它们模仿人类行为的能力似乎也在增加,而人脸检测就是人工智能的进步之一。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
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。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的:
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况,今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可,使用起来是非常简单的,需要注意的是两个接口需要在预览期间调用,即启动预览后才能开启人脸检测,停止预览前关闭人脸检测
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法,即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而,对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
人脸领域的技术一直是热门研究话题,随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟,各厂家集成能力的提升,人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
在公共交通场所的监控系统中,人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸,并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先,在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备,以监控不同场所的人流。然后,系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后,系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
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
昨日下午,小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布,小米人脸检测新算法在FDDB(基于深度卷积网络:Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining)人脸检
5月20日,根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示,来自中国的人工智能公司阅面科技(ReadSense)在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法,即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而,对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式,唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别,人脸识别技术具以下优越性:第一、不需要人工操作,是一种非接触的识别技术;第二、快速、简便;第三、直观、准确可靠;第四、性价比高,可扩展性良好;第五、可跟踪性好;第六、具有自学习功能。
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