近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
今天小编给大家介绍一个AI黑科技,能够完美融合任意两张人脸,并带有丰富的表情,让你不仅凡尔赛地炫个技,还能巧妙风趣地表个白:我觉得咱俩挺合适,可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。
[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文,这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于:
https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
人脸盲复原是计算机视觉领域的一个重要课题,由于其广泛的应用而受到人们的广泛关注。在这项工作中,我们深入研究了利用预训练的稳定扩散进行盲脸恢复的潜力,
近日,密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块,将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」(或者说「增龄」),从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
TFace是由腾讯优图实验室研发的可信人脸算法研究项目,重点关注人脸识别、人脸安全、人脸质量等技术领域,通过开源自研的方法,方便研究人员快速复现我们的工作。自开源以来,本项目在业界获得了广泛关注,最近TFace发布了新版本,在优化了原有人脸识别模块的同时,新增了人脸安全模块。
Single Stage Headless Face Detector(SSH)是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法,它有效提高了人脸检测的效果,主要的改进点包括多尺度检测,引入更多的上下文信息,损失函数的分组传递等等,论文相对比较简单,获得的效果也还不错(从Wider Face的结果来看,和前几天介绍的在小尺寸人脸检测上发力的S3FD 差不多)。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》,作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
近年来,随着深度学习的发展和大规模数据集的出现,深度学习在很多领域也取得了进展,但其中「人脸复原」(Face Restoration)任务仍然缺乏系统性的综述。
分享一篇来自 IJCAI 2021 的论文:Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition,由腾讯和复旦大学联合出品:人脸黑盒攻击对抗算法:Adv-Makeup。
让机器视觉技术以更低门槛普及,是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技,正是这样愿景下创立的关键玩家。现在,阅面交出初步成绩单。 11月1日,阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品,希望借此进一步降低
机器之心专栏 作者:网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法,分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来,面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注,其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入,可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中,同时保证在迁移
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30,阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题,完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外,到场嘉宾还能先睹为快,在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视,阅面科技CEO赵京雷,英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时,有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道,数十家合作伙伴为新品站台,充分表达了
近年来,基于深度学习的人脸识别已经取得了显著的进展。然而,深度人脸识别的实际模型制作和进一步研究却非常需要相应的公众支持。
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习!
近日,京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库,论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点,不仅方便比较研究不同的方法,还针对实际应用开发了特定功能(如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等)。非常值得关注!
在现实生活中,许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能,例如大姿势,不良光照,低分辨率,模糊和噪声等。为了应对这些挑战,之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像,然后进行人脸识别。然而,这些方法大多是阶段性的,并不是解决人脸识别的最优方案。
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损失,实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕,同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系,作为一个强有力的正向化监督信号,进而生成了更加逼真的正面人脸,同时也保留了更多的细节信息,实验结果表明,本文方法达到了SOTA效果。
近年来,基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制,以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世界人脸识别需求。至于性能分析和比较,基于多个基准的大量模型也需要一个标准和自动化的评估工具。此外,人们希望能够出现一种以整体流水线形式部署的人脸识别公共基础。
人脸超分通常依赖人脸先验信息进行细节复原并保持身份信息。受益于GAN先验信息辅助,近来人脸超分取得了长足发展:或者采用复杂的模块对GAN先验进行调制,或者采用复杂训练策略对生成器进行微调。
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象(如无背景的图象),往往假设人脸位置一直或者容易获得,因此人脸检测问题并未受到重视。
真相可能让你大跌眼镜,第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓,甚至是嘴巴的张合和笑容,还有胡子的分布,没有画出的耳朵就用头发遮住,可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话,或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
随着 5G 时代的到来,万物互联唱响了这个时代的主题曲,物联网日新月异 的发展,社会的信息程度显著提升。其次,人工智能技术的发展,大量人工智能技术走出实验室,以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合,造就了智能家居这一种新的时代潮流,给人们的生活带来极大的便利性的同时,给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展,坚定了我们设计智能门锁的想法。
本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建,供大家参考。
论文名称:《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造,提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架,将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测,实现SOTA性能。 一:背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展,以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时,也带来巨大的安全隐患。与之对应的,人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理,使用softmax loss[1] 监督网络在自然
设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统,主要由成品模块组成。具体包含:K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。
选自arXiv 作者:Kaidi Cao等 机器之心编译 参与:李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡,人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现,它们很难识别侧脸样本。近日,香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法,该方法的计算开销较少,但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心,然而在不受限的环境中进行人脸识别,并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差
机器之心原创 作者:王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司,在首次发布会后两天的时间内,收获了一百余份订单,是怎样的新品让产业如此兴奋? 11 月 1 日,阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会,共发布了三款产品:跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后,阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道,发布会后两天时间内,他们就收获了一百余份订单,此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
今天给大家介绍一篇百度的论文PyramidBox人脸检测器,这是一款上下文内容辅助的人脸检测器。我自己在比赛中对图像预处理,截取人脸也经常用这个模型去做,效果十分不错。
近日,国际语音及信号处理领域顶级会议 ICASSP2023 在希腊成功举办。大会邀请了全球范围内各大研究机构、专家学者以及等谷歌、苹果华为、Meta AI、等知名企业近 4000 人共襄盛会,探讨技术、产业发展趋势,交流最新成果。
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
在传统计算机图像学里,渲染一张真实的人脸需要对人脸进行几何建模的同时,还需获得复杂的环境光照条件和人脸皮肤表面的反射材质,因而通过以图像渲染结果与真实图片之间的误差来优化可变形的人脸模型的过程中会进行繁琐的求导和不稳定的优化过程,而简单的利用卷积神经网络的回归特性来学习人脸模型和图片直接的转换过程会丧失比较多的生成细节,从而难以通过该方式比较高效地从拍摄图片获得人脸 3D 模型。
人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常,我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便,在于我们尽量设置少量的条件,操作简单;可控,在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。已有的基于学习的方法中,使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法,然而要么他们的方法是基于人脸的关键点合成特定的表情,要么是基于代表了情绪类别的离散向量,这两种条件通常具有用户参与编辑的方式不够简单(人脸关键点),要么生成结果单一、不可细粒度控制(离散向量)。
“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC(查看公众号上篇内容)》,本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍,希望您能有所收获。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速,给生活带了很多便利,这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦,要先排长队,得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章,才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题,那为什么不多设几个口呢?我还专门问了朋友,朋友说都知道排长队体验不太好,不过多开一个口,就要多雇几个人,不但要一直开工资,还要有保险等各类配套的保障类支出,用人成本很高,所以二者只能相互取平衡。
一登人脸检索 功能上线,开发者可以在 SuperID-SDK 中,调取人脸检索模块进行功能定制,此功能优势在于在线下场景中,可作为用户身份验证的功能,用户无需输入任何信息,应用端不需要获取到用户的任何
本文提出了一种名为SSH的单阶段无头人脸检测器,旨在提高速度、减少内存占用并实现尺度不变性。SSH采用三个检测模块M1、M2、M3,分别对应不同的卷积层,并利用滑动窗口策略构建锚框。通过在线负样本和正样本挖掘来优化训练过程。在WIDER FACE人脸检测基准测试中,SSH取得了出色的性能,领先于现有的方法。
随着深度学习发展,大量方法提出使得人脸检测性能在近些年提高。而针对PyramidBox,我们引入了相关策略去提升整个模型性能,包括以下
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR,用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性,设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息,进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象,从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
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人脸检测(Face Detection)是各种人脸应用中的一项基本任务,目的是找出图像或视频中中所有人脸并给出精确定位。WIDER FACE共包括3万多张图片近40万个人脸,是目前国际上规模最大、场景最为复杂、难度和挑战性最高的人脸检测公开数据集。由于更高的难度、更准确的标注和评测信息,近年来WIDER FACE成为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。2018年3月,百度视觉技术部基于PaddlePaddle实现的Pyramidbox模型在WIDER FACE的“Easy”、“Medium”和“Hard”三项评测子集中均荣膺榜首。
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR,用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性,设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息,进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象,从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
随着疫情的出现,线上会议的应用越来越广泛,相关的技术也越来越成熟,但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机,便于个人使用,但由于其摄像头拍摄方向固定,当会议一端有多人参与时,就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果,较为不便。基于此,我们设计了一个新的会议系统,以更好地适应多人会议的需求。
选自arXiv 机器之心编译 近日,百度凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox,在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首,刷新业内最好成绩。本文将通过论文简要介绍这一算法背后的技术。 1 引言 人脸检测是各种人脸应用中的一项基本任务。Viola - Jones [1] 的开创性研究利用具有类哈尔特征的 AdaBoost 算法来训练级联的人脸与非人脸分类器。此后不断有人进行深入研究 [ 2,3,4,5,6,7
本文提出了一种用于实时人脸检测的CNN网络——FaceBoxes,它通过采用多尺度卷积层和密集预测锚框策略,在速度和精度上取得了较好的平衡。FaceBoxes在WIDER FACE数据集上进行了训练,并采用了数据增强、负采样等策略来提高检测性能。实验结果表明,FaceBoxes在速度和精度上都优于其他现有方法,可以用于实时人脸检测任务。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图:
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