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    人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

    上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量,反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。由于向量之间可以进行运算,这就意味着我们把两张不同人脸A,B分布转换成两个不同向量z_A,z_B,然后我们使用向量运算例如z_AB = z_A *(1 - alpha) + z_B *alpha,就能将两个向量以一定比例合成一个新向量,该新向量就会对应一个人脸,而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点,如果我们增大参数alpha,那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B,如果我们减少alpha的值,生成向量对应的人脸就更像人脸A.

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    高铁新建人脸识别系统,如何做到整容也可以识别逃犯?

    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

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    领券