换脸，是滥用深度学习的结果之一。之前我们对视频还是比较信服的，而自从 Deepfakes、FaceSwap 等应用开源以后，我们能自己生成各种换脸视频，网络上也开始流传层出不穷的「假视频」。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！ 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸，看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来，所以论文的结果
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
过去几天，你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。从抖音到微博，人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
深度学习在图像分类、物体检测、图像分割等计算机视觉问题上都取得了很大的进展，被认为可以提取图像高层语义特征。基于此，衍生出了很多有意思的图像应用。 为了提升本文的可读性，我们先来看几个效果图。 图1.
自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来，合成人脸已经让人难以轻易分辨。特别是今年年初，英伟达开源了 StyleGAN 的代码，大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
本文整理自腾讯云AI和大数据中心AI技术专家-叶聪于11月27日在极客说上的精彩分享。
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
导读：近日，测试人类分辨「AI 合成人脸」能力的一个网页吸引了大家的关注。在未看攻略前，你难以分辨真假。
前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩，但GAN的训练是出了名的不稳定，而且收敛时间长，某些特定的数据集时不时需要有些trick，才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑，深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap)，发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面： １.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。（目前大多文章只是介绍了其中的神经网络，然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出，所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍）。 ２.引入肤色检测算法，提升换脸的视觉效果。
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
AI 科技评论按：苹果从iOS11开始正式在系统中带有机器学习API，同步提供了许多基于机器学习/深度学习的手机功能。其实这之前苹果就已经做了很多研究和开发，但当他们决定在手机上运行深度神经网络、提供好用的功能同时还不要干扰正常的用户体验的时候，重大的挑战同样也等待苹果解决。 近日苹果机器学习博客的一篇新文章就介绍了苹果是如何设计、实现在iPhone上运行的人脸检测系统的，不仅模型设计花了功夫，运行环境的优化也用了多种技巧。结合苹果机器学习博客往期的几篇文章，我们也继续感受到许多企业、许多创业者所说过的
本文内容取材自公众号【网罗灯下黑】和【机器之心】。 参考链接： 1.https://mp.weixin.qq.com/s/H3RuhtMyb5ijcZQ70bfDLw【网罗灯下黑】 2.https://mp.weixin.qq.com/s/j8DiiYWMTsadnesYydK5oA【机器之心】 过去几天，你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。不管是在抖音、微博，还是在朋友圈，人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。 先给大家来个视频版的。 你看，再稳重的科技界大佬也在这种特效下也会一秒破防。 还有四
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】近日，谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术，可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸，以后找寻失散多年的亲人要成为现实了？ AI面部识别领域又开辟新业务了？ 这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日，来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N（Numbers to Names）的 AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
我有很多得运动相机,但是她们得屏幕太小,分辨率不高.用起来不方便.而且不够装逼.我也一直在寻找一些东西来解决这种问题.为此我做了小巧得屏幕来解决这些问题.但是效果不理想.因为屏幕需要外接供电.我倒是改了电路,现在可以拿充电宝供电了.但是我还是不想怎么用.
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
8月30日晚间，一个名为“ZAO”的APP一夜爆红，有的人尝鲜乐此不疲、有的人则对其中涉及到的隐私问题忧心忡忡。到了第二天，这个APP已经被推到了舆论的风口浪尖。
本文介绍了如何使用一行代码实现人脸识别，包括环境要求、安装依赖、准备数据、训练模型、使用命令行工具进行识别等步骤。同时，还介绍了如何使用dlib库进行人脸识别，包括编译dlib、安装face_recognition库等步骤。通过示例，展示了如何使用face_recognition库进行人脸识别，包括识别出人脸特征、识别人脸鉴定等步骤。同时，还介绍了如何使用face_recognition库进行美颜处理。
城市建设，交通先行。以交通设施数字化、运行调度智能化、交通服务一体化、城市运行协同化为目标，深圳国资国企共同打造全域数字交通，提升交通出行效率，改善公众出行体验，助力打造国际新型智慧城市标杆和数字中国城市典范。
4月1日愚人节，也是张国荣的忌日。今天，在哥哥张国荣离开的第16个年头，有网友用AI让张国荣“复活”，并且演唱了经典歌曲《千千阙歌》、《玻璃之情》。
一般分为深度图/视差图、点云、网格。它们都是表达3D信息的一种方式，会根据实际应用场景不同来选取不同的方式来表示。比如说做一些背景序化、人脸特效就可以只使用深度图就可以了；而如果我们要重建一个大型场景，如博物馆什么的，需要将其显示出来供大家浏览，可以使用网格来表示；而做定位的时候，我们只需要用点云就可以了。但是如果我们要制作点云或者网格，都必须要使用深度图，这一步是必须要经历的。有了深度图才可能得到点云或者是三维的网格。
output:如果图片是对应的K人中的一人,则输出此人ID,否则验证不通过 ,人脸识别比人脸验证更难一些,如果一个人脸验证系统的正确率为99%,即错误率为1%,将这个人脸验证系统应用到另一个人脸识别系统,犯错几率就变为了K倍.即K%
本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 相关文章：AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一） DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶，但就现在来说，它的局限性还是很明显的： 首先，DeepFakes算法只有在拥有大量目标图片作为数据的情况下才能达到相对较好的效果。如果要用另外一个人的脸替换视频中的脸，那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度，以及它们与原始视频的匹配程度。因此视频换脸比较适用于艺人，或
问耕 假装发自 Amoy 量子位·QbitAI 报道 📷 赴港上市89天后，美图在资本市场划出一道惊人直线。 自去年12月15日以8.5港币发行价上市以来，截至3月17日收盘，美图股价达18港币，历史最大涨幅超141%，市值突破760亿港币，折合人民币675亿元，与上市之初相比暴涨人民币355亿元。 美图暴涨背后引来不少分析。一种说法是港股通开通后，大量内地股民用户涌入中国香港资本市场，并对美图股价上涨功不可没，但港股通开通以来，其他互联网股并没有明显提振。 另一种说法则是snapch
2017将是值得铭记的一年。在这一年里，真假视频之间的界限开始消失。多亏了人工神经网络的出现，我们得以利用几帧视频合成假人，或者让任何人根据我们的想法说出任何话。 如今，我们还能把一张静态正面照片加工成表情丰富的动态视频，任何人都能加以控制。这项技术类似于iPhone X的animoji动画表情，但原始素材是人脸而非3D动物图。 以往的面部动画软件必须要有目标人物的面部动态视频，捕捉到足够的影像，才能在最后合成的视频中表现不同的表情和情感。 但这种在2017年Siggraph Asia电脑图形及互动
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
现在合成照片的真实感在某些程度上已经比真的还真，在这其中，GANs（生成性对抗网络）和变分自动编码器功不可没。
今天跟大家继续说说人脸检测的一些事，我们是否考虑过人脸检测，到底哪些特征是比较关键性的？？？
暑假到了，在这个火热的夏日，还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗？在这组学撑起生物信息学半边天的时代，火山图，在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中，都占有举足轻重的地位。
主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。
Swapface AI工具是一款智能视频换脸工具，就是最轻、超现实、实时，全球好用的Swapface AI工具。
这是发生在2019年的事情，被错误逮捕的对象，是一位名叫Robert Williams的黑人男子，在交了1000美元后，他才被保释出去。
上文说过，C4说穿了就是几个东西：关系-线、元素-方块和角色（角色不过是图形不同的方块）、关系表述-线上的文字、元素的描述-方块里的文字，虚线框（如前文所说，在C4里面虚线框的表达力被极大的限制了）。
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我刚接触GEE，关于您发的Google Earth Engine——Sentinel-5P （Sentinel-5P OFFL SO2）二氧化硫的使用和下载(中国区域案例分析和下载)这篇文章，我还想请教您个问题。您分享了中国区域SO2展示和下载的代码，但是这个代码里是11天的数据取平均后，镶嵌在一张图上？不知道我理解的是不是对的。我现在如果要下载三个月的数据，每三天的数据平均镶嵌在一张tif图上，（比如21年6月到8月的数据，0601-0603的数据均值在一张图上，0604-0606的数据均值在另一张图上）。请问我应该怎么修改代码呢？
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