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深度学习之视频人脸识别系列三：人脸表征

作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h.

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视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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视频人脸检测——Dlib版（六）

前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；

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深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续

作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐，人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face，在5M的训练集上训练，在LFW数据集上测试，精度达到99.73%...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述，人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成，下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法，视频人脸跟踪的概念与方法。

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视频人脸检测——Dlib版（六）

往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV...视频人脸检测是图片识别的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版（四）》 除了人脸识别用的是Dlib外，还是用OpenCV读取摄像头和处理图片（转为灰色），所以给出相关的文档...技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测，Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同，具体的细节请参考，视频人脸检测——OpenCV版（三） 那篇已经讲的很细致了，在这就不具体叙述了。....waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 那么，OpenCV和Dlib的视频识别对比...，有两个地方是不同的： 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV； 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差，使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿，但是OpenCV就好很多，基本看不出来；

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视频人脸检测——OpenCV版（三）

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户...，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 255, 0), 2) # 框出人脸...cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 释放窗口资源 完整的代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- # OpenCV版本的视频检测

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深度学习之视频人脸识别系列二：人脸检测与对齐

问题描述： 人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。...如下图所示： 第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....视频中人脸检测 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net.../ """ import cv2 # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是.../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 ret,...自己进行简单测试时也会发现，人物动作、视频中镜头切换过快、背景变化等因素，可能会造成对视频中人脸检测不准确。 4.

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基于 FPGA 的视频流人脸伪造设备

鉴于此，我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板，将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合，设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。...如果利用在会议视频中，可以协助会议平台完善对参会者的身份验证的系统，防止出现利用参会者的照片、视频信息冒名顶替的行为。...最后将处理结果返回到上位机终端，实现真假人脸的转换。 图像处理算法部分说明： 首先进行帧截取，将动态视频流转换成静态帧。通过锚框将全身人像的人脸部分截取出来，再通过人脸特征检测提取出人脸的特征。...然后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀的方式将人脸还原到静态图片帧（具体采用哪种取决于算力与实时性的要求），最终将静态图片帧还原到视频流中。...2.3 图像处理算法介绍 2.3.1 视频流接入的设计 考虑到可能的不同情境，我们为此设计了两种视频流的接入方式。

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基于Python实现视频的人脸融合功能

为达到我们AI换脸的目的，我们首先需要将这段视频逐帧提取成照片 def vedio_2_pic(self,file,save_path): """ 逐帧取照片 file:视频的位置 save_path...:保存路径 """ # 读取视频 video = cv2.VideoCapture(file) # 获取视频帧率 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取画面大小...，我们将视频中的音频进行提取并保存下来，代码如下： def getMusic(self,video_name,save_path): """ 获取指定视频的音频 video_name:视频路径...，代码如下： """ 图片转视频 save_path：视频保存路径 """ # 写入视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video =...video.write(img) video.release() 总结 到此这篇关于基于Python实现视频的人脸融合功能的文章就介绍到这了,更多相关Python实现视频的人脸融合内容请搜索ZaLou.Cn

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使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

本文将分成3个部分，第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。...最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假人脸，并将新帧保存为新的假视频。...因为第一步是从视频中提取帧，所以需要构建一个将帧保存为JPEG图像的函数。这个函数接受一个视频的路径和另一个输出文件夹的路径。...如果没有人脸就把画面写入视频。如果有人脸，将其提取出来，转换为网络的适当输入，并生成新的人脸。 对原人脸和新人脸进行遮蔽，利用遮蔽图像上的矩量找到原人脸的中心。...我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。

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【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。...总结 由于3DCNN和LSTM等网络在处理时序问题的优越性，近几年基于视频的人脸表情识别任务主要围绕这两类方法进行有针对性的修改。

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【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别数据集与基本方法

在一些场景中，需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪，因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。...左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。...总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...后面的1篇专栏将会围绕近几年基于视频的人脸表情识别论文介绍主流的基于深度学习的方法实现。 有三AI秋季划-人脸图像组 ?

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AI人脸检测EasyCVR视频融合平台如何设置视频流全局转码？

在此前的文章中，我们已经为大家介绍过EasyCVR平台的自动转码功能，该功能具体是指可以在不改变摄像机设置的情况下实现视频流转码播放，如果摄像机的视频编码格式是H.265，利用转码功能可以转换为H.264...在我们很多的项目中，用户对视频流的转码需求也很多（H.265视频流转H.264视频流）。...除此之外，EasyCVR平台也支持通过接口配置通道转码，具体可以查看这篇文章：《视频融合平台EasyCVR如何通过接口配置通道转码？》。...EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，借助大数据分析的决策判断，为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理等能力...近期我们正在积极研发基于AI视频智能分析的云边端融合智能协同平台。

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深度学习之视频人脸识别系列（一）：简介

，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。...四、基于视频人脸识别和图片人脸识别的区别（该小结部分参考于博客园 - 米罗西http://www.cnblogs.com/zhehan54/p/6727631.html） 相对于图片数据，目前视频人脸识别有很多挑战...，包括：（1）视频数据一般为户外，视频图像质量比较差；（2）人脸图像比较小且模糊；（3）视频人脸识别对实时性要求更高。...但是视频数据也有一些优越性，视频数据同时具有空间信息和时间信息，在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸会具有一定提升空间。...在视频数据中人脸跟踪是一个提高识别的方法，首先检测出人脸，然后跟踪人脸特征随时间的变化。当捕捉到一帧比较好的图像时，再使用图片人脸识别算法进行识别。

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AAAI 视频解读：面向大规模无标注视频的人脸对齐方法

同时 AI 科技评论 欢迎所有 AAAI 2020 作者分享自己的 oral 或 poster 视频/图片。 论文简介： 研究面向海量无标注视频人脸关键点定位与跟踪的自监督时空关系推理方法。...该方法力图充分挖掘连续视频中邻近人脸关键点间的几何相关性，以此推断出关键点间具有较强判别力的时空关系线索以提高人脸关键点定位与跟踪的稳定性。...具体通过设计一种高效推断的模块机制：在空间域上，算法从静态视频帧中解析人脸的几何特征以对视频人脸的全局结构化约束建模，进而保持不同人脸个体化的差异性；在时间域上，对时序上回环一致性约束，通过评价所追踪定位的关键点能够从未来帧回传到原始帧位置形成自反馈的闭环...，从而实现对原始人脸序列潜在的时空关系建模。...主要研究方向包括：人脸对齐，人脸识别，人脸三维信息检测与重建等。目前以第一作者在AAAI,ICME,ICIP等国际会议发表多篇论文。

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教程 | 100行代码搞定实时视频人脸表情识别

好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。...人脸检测 人脸检测使用了OpenCV中基于深度学习的人脸检测算法，实现了一个实时人脸检测，该模型还支持OpenVINO加速，所以是非常好用的，之前写过一篇文章专门介绍OpenCV DNN的人脸检测的 OpenCV4....x中请别再用HAAR级联检测器检测人脸，有更好更准的方法 表情识别模型 使用OpenVINO模型库中的emotions-recognition-retail-0003人脸表情模型，该模型是基于全卷积神经网络训练完成...，然后根据检测得到的人脸ROI区域，调用表情识别模型，完成人脸表情识别，整个代码基于Python语言完成。...top)), 31 (np.int32(right), np.int32(bottom)), (0, 0, 255), 2, 8, 0) 打开摄像头或者视频文件

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