【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。...由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。
人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！ 今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。...说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。 况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。...如上图所示，在图片上的人脸中，找出这些特征点(一般，找 68、72 个就可以了)。 ? 如果脸型相同或相近，那么就可以换脸，进行融合了。 ? ? 说起来简单，但是实现起来就涉及到很多算法了。 ?...我的实现也很简单，借助开源类库，加上巨头提供的 API，基于 Java 实现人脸融合。 首先，利用 opencv 获得关键特征点。...做的牛逼一点的，可以从视频中提取图片，再进行融合。
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录...LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。...结果显示，三个模型融合达到99.80%的准确率，而其中准确率最高的一个达到了99.77%。 Unrestricted, Labeled Outside Data Results（部分） ? ?
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。为了方便研究人员快速复现我们的工作，已发表文章的代码全部在TFace中开源； ?
颜如玉 颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果 项目描述 最近随着各种技术的发展，图像方面的人脸处理技术越来越广泛。...天天P图与Face++也都推出人脸处理的 API，不过价格方面就有点不亲民了。于是本人将之前研究完成的人脸融合算法开源出来。 本文会一步步带你了解人脸融合的实现过程。...效果对比 国际惯例，我们看看颜如玉与天天P图、Face++合成效果的对比： ? 模特图 与 待融合图 ?...数字越大融合结果包含越多融合图 (dst_img) 特征。...) dst_matrix, dst_points, err = core.face_points(dst_img) 二、对齐人脸角度 在待融合图人像不是侧脸的情况下，我们可以同过调整平面位置及角度让其与模特图的人脸重合
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。...腾讯可信人脸安全技术通过构建立体的人脸安全技术体系，可以对物理介质攻击、数字内容合成攻击和对抗攻击实现全面覆盖，为人脸信息的应用提供安全可靠的保障。...自适应地融合批正则化和实例正则化，并结合元学习框架，重点学习AFNM模块，同时提出双重校准约束，提升泛化性。...主要思路是, 结合多尺度的 2D 注意力模块关注空间不一致性, 利用前后相邻帧间的特征图差异关注时间不一致性, 构建双流网络将空间和时序不一致性特征进行互补增强。...该方法首先通过生成对抗网络生成真实风格的彩妆，并设计融合网络实现逼真的上妆过程，最后采用基于元学习的对抗攻击策略实现迁移性强的对抗彩妆。
System.err.println("result:" + result); return result; } } 第三步:测试一下人脸检测接口...com.xiaoshuai.test.Base64Util; import com.xiaoshuai.test.FileUtil; public class DetectFace { //人脸检测接口..."; System.out.println(getDetectFace(imagePath)); } /** * 检测图中人脸信息
策划&撰写：伶轩 即便是戴着口罩，AI也能精准进行人脸识别了。 近日，腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法，即便戴着口罩也能精确进行人脸识别，准确率高达99.5%。...除此之外，腾讯优图官方介绍还称，这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。...具体来看，腾讯优图的这套AI算法可以识别5种佩戴口罩方式的人脸，分别是未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部和正确佩戴口罩。...算法通过优图的人脸质量模型，先对要识别的人脸进行口罩遮挡判断，再对口罩遮挡区域进行信息提取，判断准确率目前已达99.5%以上。 ?...与此同时，腾讯优图还表示，所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务，以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商，都可以免费或以一定优惠额度享受该AI算法服务。 ? ?
近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。...立足于在人脸分析领域内的多年深耕与积累，腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术，在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索，最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...早在2014年，优图团队通过人脸技术在各项业务中的落地，积攒了千万量级的人脸身份数据，毋庸置疑这为团队在人脸领域的全方位技术突破提供了巨大的潜在优势。 2、人脸研发主线上的持续投入。...优图从2012年起，逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力的核心人脸技术，这些辅助的软实力为团队在人脸识别的进一步突破提供了坚实的技术基础。 3、在深度学习领域上的布局与探索。...优图团队是腾讯旗下专门研究机器学习，智能识别的团队，该团队在近期推出了腾讯优图开放平台，将人脸识别技术免费开放供开发者使用。
本文着重以人脸识别为例介绍深度学习技术在其中的应用，以及优图团队经过近五年的积累对人脸识别技术乃至整个人工智能领域的一些认识和分享。...图10：常见人脸识别场景类型 互联网上有海量的人脸照片，通过搜索引擎优图也积累了海量带身份标注的互联网人脸数据。...这部分数据无论从人数，图像数、数据多样性上都是最好的，为优图人脸识别技术的研发提供了基础条件。...图12：优图人脸识别祖母模型 在基于局部双分支模型族建立完成后，我们也开始尝试使用更复杂的局部多分支组件来进一步提高模型效率，丰富我们的祖母模型族。...套用在人脸识别问题上，只需要将训练好的优图祖母模型在新场景的新数据上进行精细化调整。 ? 图13：优图祖母模型的进化 这种传统的迁移学习方法确实能帮助祖母模型更好的完成新场景下的人脸识别任务。
imwrite(save_path + str(num) + '.jpg', frame) num +=1 video.release() return fps, size,frame_num 脸部融合...因为视频可能会有镜头切换，对焦目标可能是观众或者其他人，所以在脸部融合前，需要判断要转换的图片中是否有杨紫，如果有大于0.85的概率确定是杨紫，我们进行脸部融合，如果小于等于0.85概率我们就不进行脸部融合...，下面进行脸部融合。 ...# 读取原图像 img = cv2.imread(path) # 写入视频 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以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
image.png 这里面跟大家分享一些这方面的技术，首先这是整个人脸融合的全流程，从这个图上可以看到，上面是一个个人的照片，下面是模特图，要生成军装照，首先是根据人脸识别去做人脸检测和关键点的定位，...image.png 这里面比较关键的是人脸检测和关键点定位的算法，前面第一场的人脸识别给大家介绍了，这里后端算法是用的优图实验室的人脸算法。...优图实验室前面大家也有所了解，它在国内外人脸评比中都是名列前茅的，我们在人脸融合里用了优图的人脸检测、关键点定位，它能定位人脸上90个关键点，包括眉毛、眼睛、嘴巴甚至瞳孔、轮廓90个点，之后提取特征，做后续的融合...这有几个图片，比如这里三张图，一个小黄图，一个暴力图、一个政治敏感任务，用户接入后其实不需要关心怎么审核自己的图片，人脸融合的API自动集成了内容审核的鉴黄、鉴暴、鉴政的能力，只要不合规的图片，都会拦截掉...可以了解一下我们优图实验室的人脸追踪算法。 Q：速度怎么样？
AI 科技评论消息，2018 年 1 月，医疗 AI 科学家郑冶枫博士加盟腾讯优图实验室。...成立于 2012 年的腾讯优图实验室在计算机视觉领域深耕多年，借助图像识别、深度学习等技术优势，于 2017 年 8 月正式发布了医学 AI 产品「腾讯觅影」，包含了 6 个人工智能系统，涉及的疾病包括肺癌...以肺癌识别为例，腾讯优图首先会将数据进行预处理，通过三维分割和重建，以适应与处理不同成像设备产生的不同成像图片。...随后，腾讯优图通过端到端一体化肺癌分类算法，输入已经处理好的 3D 肺部图像，预估肺结节的大致位置。通过提取这些肺结节位置，再考虑整个病人肺部的全局信息，从而更好地判断病人患有肺癌的风险。...对于此次加盟腾讯优图实验室，郑冶枫博士表示感到“很荣幸”，并期待与腾讯优图携手并进，「让技术应用落地惠及更多病患，真正实现技术从实验室走向临床。」
机器之心报道 机器之心编辑部 不久之前，腾讯优图开源了人脸检测算法 DSFD（Dual Shot Face Detector），该算法相关论文已经被计算机视觉顶级会议 CVPR 2019 接收，刷新了人脸检测数据集...据腾讯优图介绍，此次提出的 DSFD 人脸检测算法，主要有 3 点创新： （1）设计了一种新的「特征增强」模块（FEM：Feature Enhance Module） FEM 在采用 Top-Down...层间信息融合的同时，在同一「感受野」内做了更多的 enhancement。...优图的研究人员 data augmentation 过程中充分考虑了不同大小的 face 和各个 anchor 的关系，提出了一种新的数据扩增法。 ?...实验结果 腾讯优图的研究员在 WIDER FACE 和 FDDB 两个流行的面部检测基准上评估了 DSFD 模型。
新智元报道 来源：GitHub 编辑：永上 【新智元导读】6月10日，腾讯优图实验室开源了一款深度学习推理框架TNN，高效解锁计算机视觉算法。...这次腾讯优图开源TNN，也是希望其推理框架能够进一步完善，共同为AI构建一个开放共进的生态环境，同时保持不断的迭代更新。...腾讯优图已在GitHub上开源的TNN，可以通过下面的网址进入 https://github.com/Tencent/TNN 计算优化，算力强 TNN对主流平台的适应性强，对CPU: ARMv7， ARMv8...， GPU: Mali， Adreno， Apple) 深度调优。...腾讯优图不断对优质项目持续开源，促进构建友好开发者生态，为中国企业的科技力量添砖加瓦。 参考链接： https://github.com/Tencent/TNN
人脸融合是否有接口自己上传素材图片？有没有大佬告诉我下下，我没找到啊！！！
近日，腾讯优图实验室提出无监督多视角人脸3D重建算法LAP(Learning to Aggregate and Personalize)，摆脱人脸3D训练样本真值依赖，高清还原任意In-The-Wild...而另一类研究工作采用的技术方案不再依赖参数化基底，而是根据输入人脸图像以及对应的3D扫描结果直接学习对应的深度图与法向图等，尽管3D面部细节得以有效还原，但这类方法严重依赖3D扫描Ground Truth...b.jpg 为达到更高清的重建尺度同时引入更少的重建噪声，我们认为一种更合理的重建流程是：首先重建出与当前人脸身份相关的几何形状与纹理图，再结合光照、姿态、表情等维度添加针对特定场景人脸图像相关的细节表达...c.jpg 本算法技术可用于各类基于单目图像的人脸3D重建场景，用于生成人脸对应深度信息，在部分场景重建效果已超越深度相机，算法输入数据为一张人脸2D图像，输出数据包括与当前输入对应的人脸深度/法向图与纹理图...由图1中的示意，当我们已经获得结构一致的人脸3D深度图与纹理图，其缺失的与特定输入图对应的属性和细节将由LAP的属性细化网络提供。该网络包括目标属性注入与特征融合两大核心模块。
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