人脸检测的概念 人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。 人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。...人脸检测示例 在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（ Multi-task Cascaded Convolutional Networks的缩写）。...MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的性能更好，检测速度更快。...P-Net是一个人脸区域的候选网络，该网络的输入一个12x12x3的图像，通过3层的卷积之后，判断这个12x12的图像中是否存在人脸，并且给出人脸框的回归和人脸关键点。...在输入R-Net之前，都需要缩放到24x24x3，网络的输出与P-Net是相同的，R-Net的目的是为了去除大量的非人脸框。
在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。...典型应用 人脸检测是机器视觉领域被深入研究的经典问题，在安防监控、人证比对、人机交互、社交等领域都有重要的应用价值。...在人脸识别的流程中，人脸检测是整个人脸识别算法的第一步。 早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。...早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个位置处是否有人脸；此后机器学习算法被用于该问题，包括神经网络，支持向量机等。...对于前者，可以理解为一个负样本被每一级分类器都判定为正样本的概率；对于后者，可以理解为一个正样本被所有分类器都判定为正样本的概率。 在VJ算法问世之后，较好的解决了近似正面人脸的检测问题。
一般人脸识别技术通行的人脸活体检测技术一般采用交互式随机动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。那么什么是交互式随机动作人脸活体检测呢？...通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他什么，证明你是个人，你就是你。人脸活体检测技术对攻击有多重对抗措施，下面就简单介绍一下。...交互式随机动作人脸活体检测主要内容包括：人脸检测、3D检测、活体算法检测、连续性检测等。下面就分别讲解一下。...3.活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。...随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能...原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于或等于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。...三、 LBPH人脸识别关键部分 四、 LBP人脸识别示例 Question:（AI领域） 一、在人脸识别领域，使用改进后的LBPH算法较原始的LBP算法有哪些好的特性？...二、可以从模式的转换方式和特征检测的原理方面阐述改进后的算法对人脸识别技术确实有较好的效果！！
概述 人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。...近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional...在MTCNN算法中，主要有三点的创新： MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习； 在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来； 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...MTCNN的基本原理 MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，在MTCNN中是通过三个卷积网络的级联： 第一阶段的网络产出人脸的候选窗口 第二阶段的第一阶段产出的候选串口修正，去除掉不符合要求的候选窗口...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
前言 前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。...通过之前讲过的LDA算法原理，我们知道，该算法是在样本数据映射到另外一个特征空间后，将类内距离最小化，类间距离最大化。...值得一提的是，FisherFace算法识别的错误率低于哈佛和耶鲁人脸数据库测试的特征脸法识别结果。...KBPH是Local Binary Patterns Histograms的缩写，翻译过来就是局部二进制编码直方图。该算法基于提取图像特征的LBP算子。如果直接使用LBP编码图像用于人脸识别。...如果检测判定为人脸，则将其标定出来，经过一轮滑动扫描后必然会出现同一个人脸被多次标定的情况，这就用NMS完成收尾工作即可。
1、给出10W条人和人之间的朋友关系，求出这些朋友关系中有多少个朋友圈（如A-B、B-C、D-E、E-F，这4对关系中存在两个朋友圈），并给出算法的时间复杂度。 ?
概述人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用，得益于深度学习的发展，使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而，为了做好人脸识别，第一步需要做的是对人脸检测，主要是通过对图片分析，定位出图片中的人脸。...近年来，深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展，在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional...在MTCNN算法中，主要有三点的创新：MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习；在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来；在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...算法原理2.1....回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，
前言 Single Stage Headless Face Detector（SSH）是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法，它有效提高了人脸检测的效果，主要的改进点包括多尺度检测，引入更多的上下文信息...网络结构 SSH算法的网络结构如Figure2所示： ? Figure2 SSH算法的网络结构 SSH算法是在VGG的基础上进行了改进，创新点主要有两个，即「尺度不变性和引入更多的上下文信息」。...在Figure2中，「尺度不变性」是通过不同尺度的检测层来完成的，和SSD，YOLOV3等目标检测算法类似。...另外，在引入OHEM算法时也是针对不同尺度的检测模块分别进行的。 4. 实验结果 下面的Table1展示了不同的人脸检测算法在Wider FACE数据集上的效果对比。...总结 这篇文章介绍了一下用于人脸检测的SSH算法，它提出的上下文模块和损失函数的分组传递还是比较有意思的，论文的精度也说明这几个创新点是有用的。
导言： 本文为人脸识别算法系列专题的综述文章，人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，文中我们将为大家总结近些年出现的具有代表性的人脸识别算法。...下图是一个典型的人脸图像对齐过程： 人脸特征表征 第三个模块是本文重点要讲的人脸识别算法，它接受的输入是标准化的人脸图像，通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过分类器判别得到识别的结果...LDA的核心思想是最大化类间差异，最小化类内差异，即保证同一个人的不同人脸图像在投影之后聚集在一起，不同人的人脸图像在投影之后被用一个大的间距分开。...隐马尔科夫模型（HMM）也被用于人脸识别问题[5]，和前面这些算法相比，它对光照变化、表情和姿态的变化更鲁棒。...这里的关键是人工特征的设计，它要能有效的区分不同的人。 描述图像的很多特征都先后被用于人脸识别问题，包括HOG、SIFT、Gabor、LBP等。
MTCNN 又好又快，提出时在FDDB、WIDER FACE和AFLW数据集上取得了当时（2016年4月）最好的结果，速度又快，现在仍被广泛使用作为人脸识别的前端，如InsightFace和facenet...算法Pipeline详解 总体而言，MTCNN方法可以概括为：图像金字塔+3阶段级联CNN，如下图所示 ?...P-Net：其实是个全卷积神经网络（FCN），前向传播得到的特征图在每个位置是个32维的特征向量，用于判断每个位置处约12×12大小的区域内是否包含人脸，如果包含人脸，则回归出人脸的Bounding Box...O-Net：是单纯的卷积神经网络（CNN），先将P-Net认为可能包含人脸的Bounding Box 双线性插值到24×24，输入给O-Net，判断是否包含人脸，如果包含人脸，也回归出Bounding...需要注意的是： face classification判断是不是人脸使用的是softmax，因此输出是2维的，一个代表是人脸，一个代表不是人脸 bounding box regression回归出的是bounding
比如在拍摄短视频时，如果选择了AR换脸特效，可以选取相册中的照片，把相册中的人脸“移植”到AR三维模型上… 之后，一个长着你想要的脸的3D虚拟角色，就诞生了。 像这样： ? 这样： ?...YCNN深度推理学习引擎可以让AR算法优化，在手机端实现运行，还可以帮助对用户的照片进行脸部识别，精准分割出人脸的部分，贴到3D角色的脸上。...郑文是快手CEO宿华在清华期间的同学，清华硕士毕业后去了斯坦福读博，研究计算机图形学和电影特效。 ? △ 郑文博士 此后，郑文陆续在ebay和pilot.ai从事计算机视觉方面的研究。...而且不能忽略的是，由于深度学习对训练数据规模的依赖，所以目前快手的海量用户规模和行为，也在帮助快手的AI日夜进行迭代和提升。 数据越大，AI越好；AI越好，用户体验也会相应提升。...快手方面称，需要更多的AI专家，越多越好… 招聘页面上，从深度学习、推荐技术、搜索技术、计算机视觉、NLP、图形学、语音、三维人脸识别，到音视频算法等，AI方向无一不包，明确而紧迫。
Adaboost算法是通过无数次循环迭代来寻求最优分类器的过程。用弱分类器Haar特征中任一特征放在人脸样本上，求出人脸特征值，通过更多分类器的级联便得到人脸的量化特征，以此来区分人脸和非人脸。...这一算法是由剑桥大学的 Paul Viola 和 Michael Jones 两位学者提出，该算法优点在于不仅计算速度快，还可以达到和其他算法相当的性能，所以在人脸检测中应用比较广泛，但也存在着较高的误检率...基于特征脸的方法： 特征脸的方法是一种比较经典而又应用比较广的人脸识别方法，其主要原理是把图像做降维算法，使得数据的处理更容易，同时，速度又比较快。...基于几何特征的识别方法是根据人脸面部器官的特征及其几何形状进行的一种人脸识别方法，是人们最早研究及使用的识别方法，它主要是采用不同人脸的不同特征等信息进行匹配识别，这种算法具有较快的识别速度，同时，其占用的内存也比较小...人脸识别三大经典算法： 特征脸法（Eigenface） 征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。
●人脸识别( Face Recognition)。这个应用是最多的，给定一-张图片，检测数据库中与之最相似的人脸。显然可以被转换为一个求距离的最近邻问题。...●人脸聚类( Face Clustering) 。在数据库中对人脸进行聚类，直接用K-Means即可。 看一下之前提出的人脸是被算法deepface。...image.png 其实，这个就类似于聚类算法中的，缩小类内距离，扩大类间距离。论文中指出，把阈值设置为1.1时，对人脸的分类效果是最好的。...算法模型的结构如下：主要是由一个batch输入层和一个深度卷积神经网络组成，这个深度卷积神经网路指的是用于提取特征的Googlenet，然后进行L2归一化，然后得到的是一个嵌入的人脸特征，最后欧式距离计算人脸特征之间的差异...image.png 在模型算法训练好之后，实际当中，算法是怎么进行对比的呢？ 其实是这样的，输入一张人脸的图片，同样是经过算法进行特征提取，使用得到的特征向量进行计算欧式距离，判断是不是同一人。
0.概述 人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系，即选择相机作为坐标原点。...姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行输入样本的筛选（一般人脸要相对正脸才进行召回和识别）；在一些需要人脸朝向作为重要业务依据的场景中，人脸姿态算法也是不可或缺的，比如疲劳驾驶产品中驾驶员的左顾右盼检测...人脸姿态估计的算法，其大致可分为两类：一类是通过2D标定信息来估计3D姿态信息的算法，如先计算人脸的关键点，然后选取一个参考系（平均正脸的关键点），计算关键点和参考系的变换矩阵，然后通过迭代优化的算法来估计人脸的姿态...数个2维坐标点坐标 使用人脸特征点检测算法对二维人脸图像进行特征点检测。本文中，作者使用鼻尖、下巴、左眼左眼角、右眼右眼角、左嘴角和右嘴角的坐标。 2....方法二介绍 本文要给大家介绍的这个算法，属于上述提到的第二类方法，给定一个人脸patch，该算法能直接对人脸patch的三维欧拉角进行回归预测。
导语 ：人脸对齐领域较早但是非常重要的ASM算法介绍 主动形状模型发表在95年，已经是比较老的模型了， 但是该算法是以后很多人脸对齐算法的基础，对理解人脸对齐领域算法有益，所以做了些研究。...ASM是一种基于点分布模型（Point Distribution Model,PDM）的算法。ASM是一个通用的形状模型，在这里， 我们重点讨论在人脸上的应用。...在PDM中，外形相似的物体，例如人脸、人手等几何形状可以通过若干关键特征点（landmarks）的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。例如， 对于人脸： 这里的Xi 即为上图人脸的形状向量。...特征值谱(muct数据集)， 这个图显示，特征值迅速减小，说明用PCA来建立模型是可行的。 特征值越小对应的特征向量描述的是更为细节的局部变化，特征值大的特征向量描述的框架面部各个方向上的变化。...迭代终止条件是db前后两次变化很小或者达到了规定的迭代次数。 五、 ASM的有点与缺点 优点： 快速、模型小、简单 缺点：精确度不高、受噪声干扰大，对图像的信息利用的少，点的局部模型是独立的。
（以下简称GBDT）是一种基于回归树的人脸对齐算法，这种方法通过建立一个级联的残差回归树（GBDT）来使人脸形状从当前形状一步一步回归到真实形状。...人脸校验就是判断两张脸是不是同一个人。人脸识别就是给定一张脸，判断这张脸是谁。...人脸对齐的算法主要分为两大类：基于优化的方法（Optimization-based method）和基于回归的方法（Regression-based method）。...3.从“树”的概念开始 树的思想在机器学习算法中可谓是鼎鼎大名，非常常用的决策树、二叉树等，以及由树构成的随机森林等算法，都在各种领域被广泛使用，甚至延伸出了诸如“随机蕨”等类树的结构。...构建一棵GBDT要实现的目的是：通过这棵树，将人脸的初始形状回归到其真实形状上去（这是测试时的目的，训练时，也就是构建树时我们是知道其真实形状的，那么目的自然就是用GBDT来表示初始形状和真实形状的关系
这种几乎无休止的训练数据源使学习高度通用的三维人脸模型成为可能。为了实现这一点，提出了一种新的多帧一致性损失方法，该方法可以保证被摄体面部多帧图像的形状和外观一致，从而最小化深度模糊度。...然而，大多数算法都是为中小型（45°以下）的人脸设计的，缺乏在大型姿态下对齐人脸的能力高达90度。...第三，在大姿态下标记landmark是非常具有挑战性的，因为不可见的landmark必须被猜测。...3、 为了实现三维人脸分析的训练，构造了一个包含两对二维人脸图像和三维人脸模型的人脸数据库。进一步提出了一种人脸轮廓算法来合成60k+的大姿态训练样本。...合成的样本能够很好地模拟人脸在大姿态下的外观，提高了先前提出的人脸对齐算法的性能。 模型结构： ? ? ? 实验结果： ? ?
然而你有没有想过抢火车票这个算法是怎么实现的呢？应该没有吧，咱们今天就来一一探讨。...bitmap与位运算 redis的bitmap基本使用咱们之前已经介绍过了，如果不是很熟悉的朋友可以看看这里 redis中setbit(位操作)的实际应用 今天在这里咱们主要是先回顾一下位运算 12306抢票算法详解...，都没有人买的话，那么才能被算是有票状态。...其实解决这个问题很简单，我们直接把上述位图做一个或操作就可以了，因为或操作是必须全部都为0，才为0 或操作结果有几个0，则说明还剩几张票。...好了，关于抢票算法我们就介绍到这里，你有没有Get到呢？或者你有没有更好的实现方法呢？
没错，我们身边的电梯，就是被算法操控的。 被算法操控的不止是电梯，还有人类的精神生活。...《自然》杂志就此尖锐批评道：观测即干涉，观察的过程当中对于被观察对象造成影响。因为谷歌对流感的预测值偏高，还造成了2013年1月流感疫苗供应短缺。《科学》杂志也评论谷歌对流感的预测是大数据的傲慢。...这就是日后被宽客们奉为黄金标准的布莱克-肖尔斯模型。《算法帝国》中提到的托马斯.彼得菲提前发现了一个公式，这个公式是做期权、权证等等金融衍生品的定价。...被“算法”控制的物理世界，如无人机、智慧城市、物联网等，还将催生“统治物理世界的系统”。...例如做交易系统出身的技术公司OMX成为控股北欧多家交易所的控股集团，与纳斯达克整合并购后，纳斯达克的技术系统里有一些东西已经被OMX取代了。5. 并购如潮，系统强大意味着话语权强大。
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