在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C＃的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上，然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
选用的人脸检测器：NPD Face Detector 单人脸的简单跟踪MATLAB代码。 close all; clear; clc; mov = VideoReader('test.mov'); m
国庆将至 大街小巷已是国旗高挂 壮丽72年 都洋溢着喜悦和热情 心中更是有千言万语在回响，在激荡 五千年岁月长河，已是过往 九百六十万平方公里，续写辉煌 如果给你一次表白的机会 你会对祖国母亲说些什么？ 值此国庆佳节 腾讯云AI将借助人脸融合技术 以#我为祖国比个心#的 全新打开方式表白祖国 识别下方小程序码即可参与表白祖国活动 文末还有三重福利哦！ ↓↓↓↓↓ 古人爱国咏诗，今日爱国比心 基于AI人脸融合技术 根据男女性别 为大家提供了十几类模板融合选择 下面Pick几张小伙伴们的表
python3+虹软2.0的所有功能整合测试完成,并对虹软所有功能进行了封装,现提供demo 主要功能, 1.人脸识别 2.人脸特征提取 3.特征比对 4.特征数据存储与比对 其他特征没有添加
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了，有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说，从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的，但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感，也为后续学习提供动力。
AI 科技评论按：CVPR 2018 将于 2018 年 06 月 18-22 日在美国盐湖城举办，除了主会议程，各式各样的 Workshop 也值得大家一探究竟。 其中，CVPR 2018 Visual Understanding of Humans in Crowd Scene (VUHCS 2018）Workshop 尤为亮眼，该 Workshop 由新加坡国立大学 LV 组联合美国卡内基梅隆大学、中国中山大学主办。今年，主办方在 VUHCS 2017 的基础上进行了延伸与拓展，除接收相关论文，还将迎
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
人脸检测的常见步骤如下，如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
机器之心原创 作者：杜伟 继让老照片动起来、唱歌之后，腾讯微视又解锁了照片的跳舞技能。 80、90 后的小伙伴，应该很熟悉香港歌手陈慧琳的热门歌曲《不如跳舞》吧，歌词中的「聊天不如跳舞，谈恋爱不如跳舞……」风靡了大街小巷，使很多人爱上了跳舞。遗憾的是，对于一些四肢不协调的小伙伴，在人前跳舞无异于一种折磨。但是，不会跳并不意味着看不到自己跳舞的样子。 随着计算机视觉和生成对抗网络的快速发展，人体动作迁移技术的出现使那些没有跳舞天赋的小伙伴也有机会展示自己的舞姿。简单来讲，给定一段别人跳舞的视频和用户的一张照
本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例，并附实现步骤和源码。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
2018年6月11日，京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室荣获计算机视觉领域顶级会议CVPR 2018 “Look Into Person” 国际竞赛（以下简称LIP）单人和多人人体姿态估计两个竞赛
智慧社区是充分应用大数据、云计算、人工智能等信息技术手段，整合社区各类服务资源，打造基于信息化、智能化管理与服务的社区治理新形态。根据《关于深入推进智慧社区建设的意见》，到2025年，基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台，初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区。智慧社区的未来发展将会形成以社区用户为中心，基于社区“云平台”进行动态价值分配的多边网络生态。
许多经典的机器学习方法专注于如何利用可获得的数据来做出更准确的预测。最近，研究者们也开始关注其他重要的目标，比如怎样设计一个小巧、高效又鲁棒的算法。在这些目标的驱动下，一个自然的研究课题就是设计一个基于神经网络的系统，该网络可以高效地存储其中编码的信息。换句话说，也就是设计一种概括复杂深度网络处理输入的方法的简单机制（像「速写」（sketch）一样）。「神经网络速写」是一个被广泛研究的领域，可以追溯到 Alon、Matias 和 Szegedy 的奠基性工作「The space complexity of approximating the frequency moments」。这项工作中，研究者们使得神经网络可以高效地概括输入的信息。
苹果大中华区董事总经理葛越在乌镇世界互联网大会上发表演讲，再次推介了苹果努力打造的 AR 体验，并以天天 P 图为例介绍了 AR 的好玩之处。“腾讯打造的这款天天P图的 APP 正是结合了这一系列的软硬技术让大家都能体验到川剧变脸的乐趣。”她说。 今年 9 月，iPhone X 惊艳登场，除了震撼的全面屏，同样引人注目还有 FaceID 和 AR 功能，苹果在现场演示了人脸解锁，还有好玩的 Animoji。 3D AR 自拍到底有什么不同？ 要说 P 图美颜，早在 iPhone X 之前就有众多 App
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》，作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
中兴智能视觉大数据报道：说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵，“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像，在数据库内进行比对，达到一定的相似度，会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊？在中兴视觉大数据看来用例子进行说明，大家可能更清楚点，在近些年的时候，其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
作为目标检测领域的扛把子，PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法，还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标，还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径，甚至进行姿态、行为分析！
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型，极大的节省了谷歌硬盘容量。
之前看过日本东京的BBT大学使用的「Newme」机器人代替学生参加毕业典礼，就问能不能来点儿阳间的东西？
“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈哈......”，过去一周，类似的BGM特效变脸视频在朋友圈等社交平台魔性走红。提前体验过的朋友都知道，最开始是由一款俄罗斯变脸软件引爆传播的，随后国内各大短视频平台也陆续推出类似的趣味玩法，目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。 根据笔者亲测，用户只需要一张照片即可参与，效果逼真，再加上魔性的蚂蚁呀嘿BGM以及随BGM实时匹配的五官摇晃表情，这个节奏简直不要太上头，社交平台上一众明星大佬的加入更是将趣味玩法推到新高度。 腾讯云AI一直深耕AI领域，持续提供有保障的AI娱
是的，继上次我们用Jetson NANO做了一个火神山雷神山的“云监工”Demo (用NVIDIA 嵌入式Jetson 平台做个AI“云监工” （续））后，今天我们准备用Jetson NANO做一个口罩佩戴识别的Demo。
随着人脸识别，人脸支付，换脸等业务等爆发，多的人都将目光放在人脸方面的研究上。可以说，人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人机交互，金融支付，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。
因为在ICIP2019上面和两位老师搞了一个关于人体姿态估计以及动作行为的tutorial，所以最近整理了蛮多人体姿态估计方面的文章，做了一个总结和梳理，希望能抛砖引玉。
最新姿态估计研究进展 自上而下：就是先检测包含人的框，即human proposal，然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN（区域CNN就是这个思路） 自下而上：先检测keypoint，然后根据热力图、点与点之间连接的概率，根据图论知识，基于PAF（部分亲和字段）将关键点连接起来，将关键点分组到人。 1、CMU：openpose 研究多人的姿态估计 运行环境：caffe 自下而上， 关键点被分组到人的实例 时间：2.8-3.4fps 开源,Github: https://github.com/CMU-P
今天，在暴风发VR一体机Matrix的时候，大朋也对其销量甚好的M2进行了升级，其迭代产品M2 Pro 即将开始淘宝众筹。 M2 Pro 的技术提升主要体现在芯片，对成熟的三星 Exynos 7420
各位说不定还记得，之前有个导演，模仿奥巴马的声音吐槽了川普，还把自己的嘴完好地贴到了奥巴马脸上。
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。
突然浮现在脑海的素材，一定要毫无遗漏地、真实地记录下来，也就是要把自己的灵感做好笔记
1、lambda起到函数的速写作用，允许在使用的代码中嵌入函数的定义，是可选的(可以用def代替)。
年初由ChatGPT引发的AI浪潮奔涌至今，除了OpenAI推出的当红炸子鸡之外，中文互联网内热度最高的产品，非前段时间霸屏的「妙鸭相机」莫属了。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
当前 Star 2000，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K！
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
昨晚做了一个梦，梦里的我变成漫画里的人物，正在为参与选秀苦练舞蹈，期待着万众瞩目登上舞台的一天。
昨天在自己的CentOS7机器上编译了JSONCPP库，然后根据api写了下面这个简单的测试程序。代码涉及了文件流数据读取和写入、jsoncpp库的读写api的使用。整个处理流程是先读取一个json格式文件的内容，然后把这些内容分别用jsoncpp库的Json::FastWriter（快速写入）和Json::StyledWriter（完整写入）这两个方式写入到两个文件中，最后读取这两个文件并输出。
对于这个需求，大家的第一反应可能是 PS，但 PS 用来干这件事情我觉得太“重”了，有没有更轻便的办法来实现呢？
html5的发布让移动端web增添了很多新的能力，这些能力给我们带来了很多新的玩法，不知你知道了多少呢？下面我将结合案例罗列一些自H5发布以来出现的新玩法，给大家温故而知新。本文也适合大家在策划H5活动的时候作为参考，说不定在这儿就找到灵感了。 构思H5的玩法该从何入手呢？网上的H5五花八门，其玩法大多都可以归纳到基于传感器、基于触摸屏操作、基于画面呈现、基于内容这四类来考虑。它们既有基于其中一类来构思玩法，又有将多个类别组合起来创造更复杂丰富的玩法。与H5新能力相关的是前三种类型，本文也会从这三种类型进行
https://gitee.com/mirrors/opencv/tree/4.x/data/haarcascades
比如下图，中间是DxO Viewpoint的人脸修正，后面的栏杆被挤成了一条弧线；而右边是谷歌算法，修好了人脸，栏杆依然直挺：
本文内容取材自公众号【网罗灯下黑】和【机器之心】。 参考链接： 1.https://mp.weixin.qq.com/s/H3RuhtMyb5ijcZQ70bfDLw【网罗灯下黑】 2.https://mp.weixin.qq.com/s/j8DiiYWMTsadnesYydK5oA【机器之心】 过去几天，你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。不管是在抖音、微博，还是在朋友圈，人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。 先给大家来个视频版的。 你看，再稳重的科技界大佬也在这种特效下也会一秒破防。 还有四
以往想要达到足不出户就与各地美景合影留念的目的，只能用传统的软件P图，耗时耗力不说，效果也是因个人技术而定，很难掌握。人像分割技术能够帮你轻松解决以上问题。
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
OpenAI 最近发布了全新的 ChatGPT-4o 模型，现已向所有用户开放，无论是免费用户还是付费用户都可以使用这个强大的工具。ChatGPT-4o 能在你的日常生活中提供无数的便利。从管理日常事务到激发创意，从烹饪美食到规划旅行，ChatGPT-4o 真的可以无所不能。
近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。其中，oral的论文数为104篇，占提交总量的2%；spotlight的数目为161篇，占提交总量的5%；其余论文均为poster。
5分钟40个想法怎么来的？——速写草图 【头脑风暴有用】 理想场景：大家围坐会议桌，脑洞大开，争先恐后发言，互相鼓励，互相激发，短短30分钟，好多好想法浮出水面。 【头脑风暴没用】 现实场景：你一发言就有人拍砖，他一出点子，一堆人提意见，出主意的人不敢畅所欲言，提意见的人摩拳擦掌，提想法的人寥寥无几。 8个人轮流说，第一个人说2分钟，大家评论5分钟，案主再解释5分钟，12分钟一个人。轮到第八个人，1.5小时过去了，激情都消散了。 好主意是怎样才能来？ 其中一个途径：是从大量主意里面挑出来，然后不断打磨出
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