) 当前最高系统iOS13.2 语言：Swift 在整个系列的讲解中，我尽量以最小的需求单元为出发点，详细介绍对应的知识点，这样让读者能更清楚AVFoundation的功能。...在我们实际开发过程中，我们应该通常使用可用的最高级别抽象，而不应该选择最深的实现方案。...例如： 如果你只是想播放视频，那么应该使用AVKit框架 如果你只需要最少的格式控制时录制视频，请使用UIKit框架 基本信息速览 ?...AVCaptureVideoPreviewLayer捕获的视频数据的预览图层 AVMetadataObject音视频元数据是一个基类里面包含面部检测的元数据和二维码的元数据 AVPlayer音视频播放器...，另外一个部分是只与音频有关的API，旧的与音频相关的类提供了处理音频的很好的方式。
人脸识别 Adam Geitgey的Face_Recognition是世界上最简单的内置Python人脸识别API，可以从命令行使用。这个项目基于深度学习，使用dlib最先进的面部识别库。...之所以称为“最简单”，是因为它允许你将图像添加到文件夹中，并从命令行开始识别人脸，在wild基准测试中的标记面孔上，准确率为98.38% 人脸识别API的其他一些功能包括： 检测一张图片中的多张脸，并识别每张照片中出现的人...在实时摄像头中检测人脸。 检测人的眼睛、鼻子、嘴、眉毛、下巴等面部特征，得到被检测部位的位置和轮廓。 检测面部特征并应用数字化妆 2....为了确保更好的性能，首先使用MatLab版本的MTCNN following SphereFace对齐所拍摄的面部自拍，用于训练基本模型的数据集是Ms-Celeb-1M和LFW。...SharpAI DeepCamera sharpAI的DeepCamera是Android设备上的开源人工智能视频监控，监控摄像头具有人脸识别、人体形状识别、运动检测、人脸检测、目标检测等多种功能。
但对于用户希望保留的体貌特征，如头发、纹身、浓密的胡子等，或者面部出现的装饰物，如耳钉、鼻环、眼镜等，该应用则会尽量保持不变，最终使整个人脸美化效果更为自然。 ?...应用新的图像处理算法，不同于传统通过低通或者双边滤波的方式，从而避免图片的美化出现失真，如阶梯形效应（Staircase effect）带来的卡通化，又能获得自适应的美化效果，即去除不想看到的皱纹、痘印等信号...如果所处的拍摄环境光线条件不甚理想，直接拍摄到的照片通常会带有很多噪点，清晰度也会受到影响。在此时微软自拍会自动开启降噪功能，通过快速拍摄多张照片，并对其进行处理，最终生成一张平滑降噪的照片。...在谈及微软自拍之后的技术走向时，袁路提到了三个发展方向： 实现更智能的图像处理和相机增强，例如增加对场景的智能分类来让手机自动选择更适合的处理及拍摄方式。...增加人脸编辑的更多特效，让用户可以更为个性化地订制出不同的造型，增加更多可供选择的面部增强效果，如选择瘦脸与否等。 将图片质量智能增强的技术应用到视频的实时处理中。
根据您的具体项目，可能需要在不同光照条件下的面部图像或表达不同情绪的面部。从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对，此列表上的数据集的大小和范围各不相同。...在哪里可以找到面部识别模型的免费图像数据集？ 编制了一份公共面部识别图像数据集列表。从GIF和从Youtube视频拍摄的静止图像到热成像和3D图像，每个数据集都是不同的，适合不同的项目和算法。 1....多张图像。...图像以三元组形式出现，每个三元组中的两个图像在面部表情方面注释为三元组中的“最相似”。在真正的Google时尚中，这些图像经过精心注释，每个三元组至少由六个独立的人类注释器处理。 7....图像分为多种设置，如会议，交通，游行等。 14.
现在，供应商们正在努力改变这一点，他们正致力于让用户在VR中的化身更加逼真，并且面部表情能够反映出用户的实际状态。该技术将涉及面部、身体以及眼球跟踪。...一旦您进入该拍摄亭，您只需输入您的电子邮件地址及其他相关信息，然后即可坐下来进行扫描。便携式扫描仪上的六个摄像头将从不同的角度来进行拍摄，然后利用软件来拼接图像。...传感器每秒可读取1000次的肌肉活动、心率、皮肤反应，能够检测眼球运动和头部位置，然后在3D环境中将这些信息转换成相应的面部表情。...Veeso公司目前正在Indiegogo上为一款头显设备进行一项众筹活动，该头显设备配备了两个面部跟踪摄像机，其中一个指向眼睛，一个指向嘴巴，另外还有两个红外传感器，其中一个瞄准镜头之间，用于跟踪佩戴者的瞳孔...目前在改善虚拟化身形象上仍然面临着一些挑战，如头显设备覆盖了用户面部的大部分，因而捕捉到的表情可能不够准确。
人工智能在人脸识别技术中的应用似乎是迄今为止发展最快的技术之一。ZDNet指出，到目前为止，像微软这样的公司已经开发出了可以使用情感工具识别面部表情的面部识别技术。...日本科技开发商富士通推出了一项基于人工智能的技术，使面部识别在跟踪情绪表达方面又向前迈进了一步。现有的FR技术是基于“识别各种动作单元——即我们所做的某些面部肌肉运动，这些运动与特定的情绪有关。...富士通公司称，他们已经找到了一种提高人脸识别结果在情绪检测方面提高质量的方法。他们新创建的工具任务是“从一张图片中提取更多数据”，而不是使用大量图片来训练人工智能。...该公司称这一过程为“标准化过程”，即将“从特定角度拍摄的照片转换成类似正面拍摄的图像”。...在同样有限的数据集下，可以更好地检测到更多的AUs，即使是从一个倾斜的角度拍摄照片，也可以识别复杂的情绪，这比目前分析方法的核心表情更精妙。
= imerode(bwImg, strel('disk', 5)); % 以半径为5的圆形结构元素进行腐蚀% 膨胀操作dilatedImg = imdilate(bwImg, strel('disk...', 5)); % 以半径为5的圆形结构元素进行膨胀% 显示结果figure;subplot(1, 2, 1), imshow(erodedImg), title('腐蚀后的图像');subplot(1...计算机视觉应用MATLAB在计算机视觉中的应用广泛，包括物体检测、面部识别和运动跟踪等。8.1 物体检测物体检测是计算机视觉中的重要任务，可以通过HOG特征和支持向量机（SVM）进行实现。...% 使用预训练模型进行面部识别faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 创建面部检测器bbox = step(faceDetector, grayImg...(detectedImg);title('面部检测结果');8.3 运动跟踪运动跟踪是通过分析视频序列来跟踪移动物体的技术。
03 拼接模块 拼接模块用于处理多张人像之间的无缝拼接。此功能可确保多个动态角色之间的平滑过渡，而不会出现突然的边界效应。 04 精确控制眼球和嘴唇运动 内置眼睛重定向模块，可以独立控制眼睛的运动。...3 方法总结 方法论分为3个阶段： Face Vid2vid初步：基础模型使用驱动视频中的运动特征来动画化静态肖像，包括多个组件，如外观特征提取、关键点检测和变形场生成。...关键点检测 关键点检测是识别并定位面部上的重要点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的过程，这些点用于指导动画生成。...具体步骤包括： 使用深度学习模型（如Hourglass网络或基于热图的方法）检测图像中的面部关键点。 关键点用于描述面部几何形状和结构，提供驱动视频中面部运动的信息。...其工作原理和具体步骤如下： 输入处理：将从驱动视频中提取的运动特征和源图像的外观特征输入到拼接模块中。 局部调整：通过使用小型多层感知器（MLP），对面部的局部区域（如眼睛、嘴唇）进行微调。
EVA可以表达愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶这六种基本情绪，以及一系列更微妙的情绪，通过使用人造“肌肉”(如电缆和马达)拉EVA脸上特定的点，模仿人脸皮肤和骨骼各个部位的42多个细小肌肉的运动。...Lipson回忆说：“有一天，我正忙着自己的事情，EVA突然对我露出了一个大大的、友好的微笑，我知道这纯粹是机械的，但我发现自己本能地对他微笑。”...为了教EVA自己的脸，陈和团队拍摄了数小时的EVA镜头，拍摄了一系列随机面孔。然后，就像人类在Zoom上观察自己一样，EVA的内部神经网络学会了将肌肉运动与自己面部的视频镜头配对。...现在，EVA对自己的脸部工作方式有了一种原始的了解（称为“自我图像”），它使用第二个网络将其自身的自我图像与在摄像机上捕获的人脸图像进行匹配。...经过几次改进和迭代，EVA获得了从相机中读取人脸手势并通过镜像人类的面部表情做出反应的能力。 研究人员指出，EVA是实验室中的一项实验，模仿与人类通过面部表情进行复杂交流的方式还有很大差距。
之前小编曾有盘点过关于苹果在VR中的布局（传送门1：苹果：做AR/VR产品，你们跟得上我的speed吗？传送门2：静如处子动如脱兔，苹果的效率不是一般高！）。...在续航方面，新款Gear 360电池下降了14%，容量为1160mAh，同时不再使用可拆卸的设计。...不过现在依旧无法确定三星Exynos VR III中使用的是哪款显示屏。除了眼动追踪外，在Exynos VR头显中，应该还支持手部追踪、语音识别和面部表情识别等功能。...另外，Gear VR还支持全景拍摄和无人机拍摄，用户通过转动输入配件和移动头部来拍摄全景图片。 专利二：可自动识别面部 六月底曾有外媒报出三星的一份专利文档。...该电子设备还包括用于运动检测器通信的通信接口、检测用户移动的传感器、校正从运动检测器接收到的用户手部坐标的处理器等。 ? 三星对VR布局偏向于保守，没有过于激进的动作，按部就班地稳扎稳打。
标签：算法框架 前言 为电视和显示器拍摄制作的视频常常使用横向16：9或者4：3比例。然而越来越多的用户开始在移动设备上制作和观看视频，传统的画面比例并不能完美兼容。...面部和目标检测模型通过MediaPipe整合到了AutoFlip当中，这一功能可以通过在CPU上运行TensorFlow Lite实现。...master/mediapipe/docs/object_detection_desktop.md TensorFlow Lite： https://www.tensorflow.org/lite 上图：运动中的人物检测...在静态模式中，剪裁后的相机视角是固定在某一位置，从这个位置可以在大部分场景中看到目标。这个模式能高效地模拟专业静态电影拍摄，例如使用静态三脚架的相机或者后期的稳定处理。...对于图像背景颜色是单色调时，黑边颜色会自动转成相同色调，来达到无缝填充效果；在其他情况下，AutoFlip会采取虚化的方式来达到相同效果。
最后，我们设计了一个系统，以对抗学习的方式来获取从标准的姿势图到目标人物图像的映射。 整个训练系统如图 3 所示，y 代表目标体视频中的帧，我们使用姿势检测器P 来获得相应的姿势图x = P (y)。...实验数据 我们收集源视频和目标视频数据的方式略有不同。为了学习目标主体在不同姿势下的外观，我们要在足够广的范围捕获运动和清晰的目标视频帧数据，模糊程度要小。...此外，为确保视频帧数据的质量，我们用手机相机，以每秒120帧的速度拍摄目标主体的实施镜头，时长约20分钟。由于我们不对衣服等相关信息进行编码，因此我们让目标者穿着褶皱较少的紧身衣服。...网络架构 不同的阶段，我们采用不同的模型。 为提取身体、脸部和手部等姿势关键点，我们使用最先进的姿势检测器OpenPose 架构。 图像转换阶段，我们采用pix2pixHD 模型。...表2 面部区域的输出结果 表 3 展示了使用不同方法的平均姿势距离。我们对特定区域的关键点，如身体、面部、手等，进行姿势度量计算以确定哪些区域会导致最多的错误。
）、人脸辨识、相似人脸搜索、人脸分组 7、视频中的图像技术 抖动的视频自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的人脸位置检测和跟踪功能来分析视频，可在一个视频中最多检测 64 张人脸、测在静态背景的视频中发生运动的时间...此服务将分析检测到帧运动的输入视频并输出元数据，还可定义运动发生时所在的精确坐标、自动创建运动缩略图摘要，让人们快速预览你的视频 . ....视频创作 为您拍摄或收集某一主题的视频，以小视频形式上传。 网页展示任务 可自定义任意网页在用户端展示时间，如新品推广、广告观看等类型。 自定义任务 抢票？秒杀？联系上下文？...内容发行者可以将他们的图像经过算法的扫描，检测和识别出其中让人心动的产品（如：时尚产品）。...HyperVerge开发的用于图像处理的已获专利的专有图像技术模型包括：面部检测、面部识别、场景识别、差照片检测、重复照片检测、照片分类、相册总结、面部美化和照片美化。
当使用 AVFoundation 进行媒体播放时，发布 NowPlaying 元数据和响应其播放交互的最佳方式是使用 MPNowPlayingSession 类。...但是，有时所做的自动调整并不能使拍摄对象的脸部保持对焦，在明亮的背光场景下，拍摄对象的脸部可能很难看清。 如果不开启面部驱动的自动对焦，相机会保持对背景的对焦，而无需重新对焦于面部。...下面是未开启面部驱动的自动对焦和自动曝光和开启后的对照： 开启面部驱动自动对焦的前后对照 开启面部驱动自动曝光的前后对照 3）高级视频采集流 iOS 16 和 iPadOS 16 中的新增功能，应用程序可以同时使用多个...这种扩展方式比旧版的 DAL 插件方案更安全、快速，并且可以与任何使用相机输入的应用程序兼容。...这适用于所有内容类型，例如动画、自然场景和运动。其次，AVQT 具有优秀的处理速度，这要归功于 AVQT 依靠 AVFoundation 和 Metal 来进行视频解码和处理。
随着我们的原创内容不断增多，我们的技术专家的任务是寻找新的方式来处理不多扩展的资源，并使我们的创意可以摆脱不断增长的令人厌烦的数字宣传需求。...使用面部特征跟踪、姿态估计和情感分析技术 —— 这使我们能够估计该帧中主体的姿势和情绪。 运动估计 —— 这使我们能够估计特定镜头中包含的运动量（包括摄影机运动和主体运动）。...对象检测 —— 道具和动画对象的分割检测使我们能够找到该帧中重要的非人类主体。 面部特征和姿势估计的例子; 我们用一些因子来检测帧特征，发现有令人信服的面部表情出现。...用于预测摄影机运动的光流分析示例，以估计Black Mirror的拍摄手法（缩小和平移镜头）。...由于次优的面部表情、姿势和动作模糊而排名较低的图像的示例 帧分类 创意和视觉分类是一个非常主观的学科，因为有很多不同的方式来感知和定义图像的多样性。
人脸关键点检测被定义为检测脸上的关键标志点并跟踪它们（对由于头部运动和面部表情而导致的刚性和非刚性面部变形具有鲁棒性）[来源] 什么是人脸关键点？...人脸关键点是用于定位和表示面部的显著区域，如眼睛、眉毛、鼻子、下颚线、嘴巴等，应用于人脸对齐、头部姿态估计、换脸、眨眼检测、困倦检测等领域。...面部关键点的检测 如前所述，我们可以通过多种方式执行人脸检测，但每种方法都试图定位和标记以下面部区域： 鼻子 下颚线 左眼和右眼 左右眉 嘴 在这篇文章中，我们使用了基于深度学习的人脸定位算法，该算法还用于图像中人脸的检测...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...的HOG人脸检测器的方式对齐。
欺骗攻击是试图通过使用照片、视频或不同的照片替代授权人的面部来获取其他人的特权或访问权限。我想到了一些攻击的例子: 输出攻击:攻击者使用某人的照片。图像在数字设备上输出或显示。...3D掩码攻击:在这种类型的攻击中，使用掩码作为欺骗的工具。这是一种比播放一段视频更复杂的攻击。除了自然的面部表情外，它还能通过各种方式来欺骗一些额外的保护措施，比如深度传感器。...这通常是通过检查眼球运动来 完成的，比如眨眼和面部运动。 环境信息技术:通过对图像周围环境的调查，我们可以在扫描区域中检测是否有数码设备或照片纸。...纹理分析:输入图像的小纹理部分被探测，以找到欺骗和真实图像的模式。 用户交互:通过让用户执行一个动作(头向左/右，微笑，眨眼)，机器可以检测出动作是否以一种类似于人类互动的自然方式进行。...这些图像是由一种中等分辨率的8MP相机拍摄的，这是一种很受欢迎的工业应用模型。这三种方法都使用相同的训练集。
最简单的使用案例就是图像检测：如果想要建立一个检测器，先要提供一张图像，然后运行算法产生检测结果。...以上是完整的流程。摄像头源内部使用了 Camera API，它将图像帧传递给检测器，检测器运行算法来生成检测结果。然后结果被传递给处理器。...Facial Landmarks 则是另一项特性，该特性可以定位用户面部的特征，如眼睛与嘴巴。该项功能允许开发者实时地追踪用户面部并完成相应的业务，如在视频中为用户添加酷炫的太阳镜。 ?...在 Tracker 的定义中，开发者需要指定不同的方法来处理以下两种情况：第一次检测到用户面部时应该如何处理，如根据 landmarks 为用户立刻添加一副墨镜；实时地追踪用户的面部相对位置的变化与拍摄角度的变化...例如：GMV 可以在实时拍摄的视频中不断检索判断图像中是否出现面部表情或图像质量是否适合 GCV 使用，一旦满足使用条件即可使用 GCV 提供的高级功能判断用户的情绪状态等。
“有一天，我正在做自己的事情，长荣突然给了我一个大大的，友好的微笑,”Lipson回忆说。“我知道这完全是机械性的，但我发现自己条件反射地回以微笑。”...一旦团队对 EVA 的机制感到满意，他们就开始着手该项目的第二个主要阶段: 编写人工智能程序来指导 EVA 的面部运动。...尽管栩栩如生的电子机器人已经在主题公园和电影制片厂使用多年，但Lipson的团队在技术上取得了两大进步。EVA 使用深度学习人工智能读取和复制附近人脸的表情。...为了让 EVA 知道自己的脸是什么样子，Chen和他的团队拍摄了数小时的 EVA 随机面孔连续镜头。...研究人员指出，EVA 尽管是一个实验室的实验，单独的模仿与人类通过面部表情进行交流的复杂方式相去甚远，但是这种技术有朝一日可能会有有益的、真实的应用。
与其他标注类型不同，关键点标注是用来标注物体的骨骼轮廓而不是标注物体外缘，这就是为什么人体和动物经常用关键点来标注，通过这种方式标注，AI模型可以检测到物体的运动形态。...使用关键点来分析运动轨迹帮助模型检测某些伤害、弱点和面部情绪识别。...在执法之外，面部识别还用于其他应用，例如打开网上银行应用程序和批准交易。福特等一些汽车公司正在试水，开发面部识别软件作为安全和防盗的附加层。走进一辆不属于你的车？它不会识别谁在驾驶，因此不会启动。...运动识别 人体骨骼点检测 人工智能似乎不太可能在体育运动中占有一席之地，但职业体育运动也开始产生了关键点检测的需求。使用 AI 技术，一些组织正在分析球员的运动，能够发现一些肉眼无法察觉的细节。...日常训练 除了专业运动，关键点标注和分析技术在虚拟运动软件和辅助平台中发挥了重要作用。分析一个人的动作，学习哪种健身方式才是正确的，并了解关节是如何旋转的，有助于为日常健身爱好者提供反馈。
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