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.
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
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；
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。
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；
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
-- 视频摄像头 --> <!...、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...Mat video 中 HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像 index=HighGui.waitKey...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
好了好了，我要阐述我的apk超级无敌魔鬼瘦身之心得了。 目录如下图： ? 文章主要内容从理论出发，再做实际操作。分为下面几个方面： 1.结构分析 2.具体实操 3.总结 1....结构分析 首先上传一张瘦身前通过Analyze app分析出来的图片（打开方式：Android Studio下 ——> Build——> Analyze app）： ? APK包结构如下： 1....磁盘解压后的大小）和DownLoad Size（从应用商店下载的大小），如果想了解更多关于Analyaer分析的知识，可以参考这篇文章使用APK Analyzer分析你的APK)，分析了包结构组成之后，我们可以开始瘦身操作了...对lib目录下的文件进行瘦身处理 1....对了，别问我为什么assets文件夹下为什么还有12.6M资源，因为很多.mp3都是第三方的人脸识别必备配置文件，我也很无奈。 ? 2. 优化res,assets文件大小 1.
瘦身 主要是下载转换率提高 头部App都有Lite版本 渠道合作产商要求 APK 分析工具 ApkTool 反编译工具 官网：https://ibotpeaches.github.io/ApkTool...对lib文件目录进行瘦身 往往进行NDK开发的时候，so文件都比较大，将ndk修改为如下： ndk{ //设置支持的so库架构 abiFilters "armeabi-v7a
iOS 优化将是一个专题，其中会包括包体积优化（瘦身）、启动时间优化、UI 优化等等。那么这个专题的开篇就从瘦身开始吧。 APP 的大小是分为 APP 下载大小和安装大小两个概念的。...一般会包括以下几个部分： Exectutable: Mach-O 可执行文件 Resources：资源文件 图片资源：Assets.car/bundle/png/jpg 等 视频 / 音频资源：mp4/...非 PNG 资源 非 PNG 资源压缩包含两种方式： 直接通过一些压缩工具将资源进行压缩，格式保持不变，如一些图片资源、音视频资源等，图片压缩工具下文会有介绍。...适合放在服务器的资源应包含以下几个特性： 不影响首屏加载体验； 变化频率较高； 尺寸很大； 如一些 Banner 广告图、主题资源、音视频资源、H5 资源资源。...最后 本文主要归纳总结了一些常用的瘦身方法，当然不同的项目需求以及业务场景都会产生一些对应的瘦身方法，大家可以根据自己的业务特性去寻找一些更好更优的瘦身技巧。 最后，祝大家周末愉快！
作为一个内存型数据库，Redis 经常会遇到内存问题，今天我们来谈一下 Redis 常见的内存满的问题，介绍一下给 Redis “瘦身”的通用方式。
今天我们要聊的就是如何给一个iOS应用程序的安装包瘦身，也就是减少安装包的体积。 试想一下，两个功能差不多的APP，一个安装包是60M，一个安装包是28M，用户会选择哪一个呢？...以上就是官方APP thinning的过程，如果想要继续瘦身，我们还需要在图片和代码上继续做优化。 无用图片资源 图片资源的优化空间，主要体现在删除无用图片和图片资源优化这两个方面。...代码瘦身 APP的安装包主要是由资源和可执行文件组成的，所以我们在掌握了对图片资源的处理方式后，需要再一起来看看对可执行文件的瘦身方法。 可执行文件就是 Mach-O 文件，其大小是由代码量决定的。...通常情况下，对可执行文件进行瘦身，就是找到并删除无用代码的过程。...小结 本文主要分享的是App安装包的一些瘦身方案，主要从图片资源和代码两个层面进行优化：删除无用资源、压缩图片、删除无用代码。 其实做好这3步，就已经可以取得不错的瘦身效果了。 以上。
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。
前言从研发到发布，试图挖掘一下产品瘦身可能性，并提出“java公司化代码”思路来改造我们的代码。现状跟负责打包发布的同事了解咨询，镜像下载优化遇到瓶颈。...申请更大的带宽，优化镜像仓库物理配置，杯水车薪，跟不上更多的项目更大的包，钱花了听不到响镜像一般大小情况前端工程：10~20M后端工程：600~800M大数据工程：1~2G解决方案从项目代码工程出发，自身进行瘦身...一、可以避免知识产权纠纷；二、所有工程按需引入积木构建，最少可用，为工程镜像瘦身提供极致可能。
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.
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 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..../face_detection/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') while True: # 读取视频片段 flag
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。
Android 优化目录 ---- 图片资源处理 不要有大于 1MB 的图片，若有需要压缩 PNG 有透明通道，无损压缩，可以硬件加速，但对于一些不会有透...
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。
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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