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    局部人脸识别的动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

    【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务,尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而,到目前为止,很少有人关注PFR,因此,识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM),该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合,解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算,对整个输入图像进行一次特征图的计算,大大提高了速度。

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    去除双下巴有奇招,浙大00后本科生全新美颜算法登上ACM SIGGRAPH

    机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法,仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 随着社交网络、直播以及短视频的流行,为了给别人留下更好的印象,人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛,不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。其中,生成对抗网络(GAN)的隐空间一直是个热点问题,现在越来越多的

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