今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
本次课程，分为三个部分，第一个部分是人脸识别概述，第二个部分是讲解人工神经网络，第三部分是人脸识别算法概述。
从其官网介绍来看： Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案 文_李春晖 编辑_王琦 宅男们总幻想为自己定制一个女朋友，也许他们的愿望将不日达成。不是借助3D打印机，而是靠大数据时代的婚恋网站。 2012年底，网易旗下
两年前，婚恋网站最爱喊“实名制”。如今，各家都有了用户的基本实名信息，这种传统打法就过气了。毕竟有身份证的人，不一定是有身份的人。当你将身高、体重、年龄、学历等一一框定，一看还有2000个姑娘（小伙）符合要求，是时候让理性回归感性了。而这感性，又是建立在理性的数据分析之上。 网易花田：定制爱情 网易花田的团队在对海量软硬数据进行分析的基础上，总结出一些人物特征，建立出一定数量的人物模型。再分析具体用户，将其分门别类套入各种模型。这样，用户心仪其中某一个人，便可向其推荐这一类人。 “我们可以通过‘内心独白’
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。
又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
当在真实场景中应用3d模拟来增加人脸识别精度，存在两类问题：要么3d模拟不稳定，导致同一个个体的3d模拟差异较大；要么过于泛化，导致大部分合成的图片都累死。因此作者研究了一种鲁棒的三维可变人脸模型（3D morphable face models(3DMM))生成方法。他们采用了卷积神经网络（CNN） 根据输入照片来调节三维人脸模型的脸型和纹理参数。该方法可以生成大量的标记样本。该方法在MICC数据集上进行了测试，准确度为state of the art。与3d-3d人脸比对流程相结合，作者在LFW，YTF
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 能让沈腾减肥成功、重回颜值巅峰： 让安妮·海瑟薇变身帅气小哥： 还能让Yoshua Bengio奔驰在绿茵草地上： 你没猜错，这又是换脸的“魔法”。 而且这效果也太自然了吧！ 即便是不同性别、不同脸型，换脸后也毫不违和。 除了脸型以外，面部的线条感也能被自然复现。 把赫敏换脸成卷福，看起来都没什么违和感。 甚至脸上有遮挡也没关系，马斯克摇身一变成为异域女郎： 不止是图片，在视频里的效果也非常自然： 用3D信息重塑面部结构 以上这些效果
几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了2.
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
人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。
雷锋网按：本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享，在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段，打个比方，如果美颜 1.0 只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
作者 | 鸽子 就在今日凌晨，苹果发布了逆天黑科技iPhone X，其中群众们讨论得最多的，无外乎这里面是用的Face ID，也就是说，刷脸解锁。 这几天，朋友圈里，手机+刷脸这个热点泛滥成灾。 就在周一小米发布Note3刷脸手机的当天，AI科技大本营就撰文，提到刷脸手机容易被破解的四种方式，并且随着刷脸技术越来越普及，想拥有自己的隐私已经不太可能了。 今天，趁着这个热点，营长再次从技术层面，来透彻地解析一下有关手机刷脸这件事。 文中有来自业内人士的访谈，有来自苹果发布会的消息，也有相关的国外译文。
想必在日常生活中，我们总会有一种感觉，身边认识的一些人，明明没有任何血缘关系，但是长得却可能很像，尤其对于脸盲的同学，真的是傻傻分不清楚。
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
作者 | 周翔 近日，小米科技董事长兼 CEO 雷军在微博上放出多张军装照， 还真是有浓浓的红军年代感...。 实际上，这是人民日报为了建军 90 周年策划的一个活动——“穿上军装 H5”，相当于一键P图，雷军不过是赶了个时髦而已。 打开这个 H5 界面，从“2007-2017、1999-2007、1987-1999、1985-1987、1965-1985、1955-1965、1950-1955、解放战争、抗日战争、红军时期、南昌起义”中选择你感兴趣的年代，然后上传个人照片，选择性别，点击“穿上军装
本文为零基础实现人脸识别的教程，读者不需要人工智能学习背景，不需要机器学习相关基础，只要能读懂简单的Pyhton代码，便可以轻松地在自己的电脑上实现人脸识别（两个文件，加注释共96行）。
人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。从人脸检测、人脸识别、人脸的年龄表情等属性识别，到人脸的三维重建等，都有非常多的数据集被不断整理提出，极大地促进了该领域的发展。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
之前开源的「人脸变卡通」项目往往可以提供很多鬼畜素材，要么嘴歪眼斜，要么脸型扭曲，甚至让你的五官看上去是随便放到脸盘里的，完全不像阳间该有的画风……但小视科技最近开源的一个项目似乎改变了这种印象，不仅可以生成逼真的卡通头像，还能利用微信小程序做成动图表情包，普通人也可以零门槛上手。
这个项目名叫「人像卡通化 (Photo to Cartoon)」，已经在 GitHub 上开源。但对于不想动手下载各种软件、数据集、训练模型的普通用户，该公司开放了一个名为「AI 卡通秀」的小程序，可以生成各种风格的卡通照片、gif 表情包，完全可以满足社交需求。
前面我们对深度相机的基本原理有了一定了解，本文相对全面的梳理一下深度相机的应用领域。深度相机的应用在智能人机交互、人脸技术、三维重建、机器人、AR等领域全面开花，目前商用深度相机最成熟的应用就是移动终端上基于人脸技术的多种有趣应用。
AI 科技评论按：上周，斯坦福大学一篇识别同性恋的论文引起了轩然大波。 这是一篇用深度神经网络识别同性恋的论文，即将要发表在美国心理学会的「人格与社会心理学」期刊上，然后上周突然火了起来。 面前有一张
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
喜欢科幻电影的朋友们对于换脸已经是见怪不怪了，比如在2014年大热的《机械姬》中，出现了下面这一幕。
但实际上，全世界的神经科学家们从上世纪60年代开始找，找了半个多世纪，都没能发现这种“人脸记忆细胞”的踪迹。
Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App，从技术的角度而言，这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用，这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文，但大都是能算是 Demo，没有多少的实用价值，除非在特定领域（比如医学上），哪怕是英伟达的神作：渐进生成高清人脸 PGGAN（https://arxiv.org/abs/1710.10196 ） 好像也是学术意义大于实用价值。其实人们一直都在追求更通用的生成技术，我想 Deepfake 算是一例，就让我们由此出发，看看能否从中获取些灵感。 一、基本框架
首先，所有的方法都有类似的过积，即都使用了分好类的训练数据集（人脸数据库，每 个人都有很多样本）来进行“训练”，对图像或视频中检测到的人脸进行分析，并从两方面来确定：是否识别到目标，目标真正被识别到的置信度的度量，这也称为置信度评分。
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人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
过去24小时，大数据、人工智能、机器学习、科技领域，那些你不知道的24小时动态，在这里将精彩呈现！ 1 央行出台条码支付新规 扫码付款将受额度限制 中国人民银行发布关于印发《条码支付业务规范(试行)》的通知，正式出手规范条码支付业务。在央行此次针对条码支付出台的新规定中，在业务规范、条码支付技术风险、条码支付交易限额管理等方面对第三方支付机构提出了具体要求，自2018年4月1日起实施。 2 美团打车将在7大城市上线 今年2月在南京开展试运营之后，12月28日，美团正式开放了北京、上海、成都、杭州
来源：知乎本文约5400字，建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间，所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术，一时间成为了近几年来最炙手可热的名词，不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数：机器学习 百度搜索指数：大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数，可以看到从2013年开始一直在稳步攀升，在2017年的时候迎来了爆发式的增长，这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。
AI 科技评论按，日前，美图影像实验室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位，该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动，也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下：
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月10日，中科视拓对外公布，获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立，并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后，首次公开融资消息。 去年初秋，中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动，如今整整一年过去了，人脸识别领域繁盛如烈火烹油，而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月，机器之心来到中科视拓，与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
昨天，彭于晏出柜的新闻刷爆了朋友圈。有网络爆料称，彭于晏被国内某金融圈大佬“睡了”，还发了微信的聊天截图，不少所谓的金融圈人士言之凿凿地爆料，还称全北京的金融圈都听闻了此事。 贵圈虽然比较乱，但很多网友仍然表示不敢相信这是真的，彭于晏的粉丝也表示惊呆了，但网上截图表示其被潜规则，与某风投公司的老板有一定的关系。 16日凌晨，彭于晏的经纪人就发朋友圈澄清了传闻：“现在造谣成本太低了，给我来半打大闸蟹压压惊!没有的事，都洗洗睡吧!” 同时，彭于晏工作室发也第一时间发表微博进行辟谣，“纯属捏造
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。
日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
盲人脸修复（blind face restoration）是从低质量的人脸中恢复出高质量人脸的过程。这些质量较低的肖像图可能由各种原因导致退化，如低分辨率，噪音，模糊或是被压缩。
你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。
李根 发自 Palo Alto 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又到AI福利时间，这次依然面向小姐姐们。 美图旗下产品美妆相机App推出“发型管家”新功能，可以帮助用户“秒变”发型，用AI提
现有方法通常将该问题表述为三维人脸重建问题，该问题从人脸图像中估计人脸身份和表情等人脸属性。然而，由于缺乏身份和表情的ground-truth标签，大多数基于3d人脸重建的方法都不能准确地捕捉人脸的身份和表情。因此，这些方法可能无法实现预期的性能。
天涯美景时,化妆两小时 拍照一分钟,修图半小时 发圈犹豫时,再修半小时 ...... 追求美、美、美、美 在互联网时代得到前所未有的释放 甚至成为一代的人“生理需求” 当妆容已不再满足于美的需求时 技术美颜 便成了新的期待和依赖 盛世美颜 NEW 年上新了 2021年2月2日 腾讯云人脸美颜离线SDK即将上线 精准进化全局、局部美颜 一秒提升面部立体感 一起来~看~看！ 多版本可选 SDK包括基础人像美颜和高级人像美颜两部分 可以覆盖更多场景美颜SDK需求 基础版提供美白、红润、
截至2017年上半年，超过50家AI初创企业已经宣布倒闭；根据伦敦风投公司的调查，40%的欧洲AI创业公司事实上并未使用AI技术；多家研究机构报告表示，90%以上的AI企业仍处于亏损状态……在资本泡沫、技术泡沫、商业泡沫逐个被击破的时候，如何让人工智能技术真正商业化落地，成为众多AI公司2019年最大的课题。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
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