从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
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2024-01-07 15:05:56
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获取有趣、好玩的前沿干货！1，Exploiting Spatial Dimensions of Latent in GAN for Real-time Image Editing 生成对抗网络 (GAN) 从随机潜在向量Z合成逼真的图像。虽然通过潜在向量能一定程度上控制合成，但存在以下问题：i) 将真实图像投影到潜在向量的优化耗时，ii) 通过编码器的特征嵌入难精确。提出StyleMapGAN：
原创
2021-12-01 10:41:50
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作者：知乎—李新阳
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.01456
开源代码：https://github.com/imlixinyang/HiSD
相信大家还记得CycleGAN刚出来时带给大家的震撼，从CycleGAN提出后，图像翻译面临的最大的两个问题就是扩展性（同时处理多种篡改）和多样性（生成不同的结果），然而，一直没有一个很好的方法，可以兼顾扩展性和
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2021-07-16 18:03:24
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跟SOTA模型比较，我们有着最好的真实性、解耦性和用户最喜欢的多样性。同时还有着对于两种来源的风格编码最为平衡的性能。
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2021-07-26 17:55:32
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最近，一则人脸识别安全性问题的新闻上了热搜。（图片来自网络）虽然让不少人产生了“人在家中坐，债从天上来”的担忧，但也
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2023-08-14 20:48:11
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2020-05-15 23:07:48
本文介绍的是CVPR2020 oral论文《Learning Meta FaceRecognition in Unseen Domains(MFG[1])》，作者来自明略科技集团明略科学院与中科院自动化研究所。
作者 | 明略科技编辑 | 丛 末
论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07733
1 导语
人
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2020-05-18 08:42:26
264阅读
深度人脸识别：CVPR2020论文要点 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.11841.pdf 摘要 识别狂野的面孔是极其困难的，因为它
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2020-03-26 20:31:00
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人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
原创
2024-05-15 13:52:26
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本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。本文的关键在于，隐式地在潜空间（latent space）中定义了一个12维的姿态编码，用于头部运动控制。本文相比于之前的方法，避免了关键点或者3D模型计算不准确带来的烦恼，又保持了自由度和鲁棒性。实现了在语音控制准确嘴型的同时，用另一段视频控制头部运动。在这一框架下，我们可以让任何
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2023-01-04 23:43:03
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“以音动人”：姿态可控的语音驱动说话人脸
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2021-07-12 11:41:38
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本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。本文的关键在于，隐式地在潜空间（latent space）中定义了一个12维的姿态编码，用于头部运动控制。
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2021-07-12 14:07:14
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基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型人脸数据集。这需要大量类别（不同人或者身份）的人脸图像，且对每个人都需要各种各样的图像，如此网络才能适应类内差异，增加鲁棒性。
然而现实中很难获得这样的数据集，特别是那些包含不同姿势变化的数据集。生成对抗网络（GAN）由于具有生成逼真的合成图像的能力，因此提供了解决此问题的潜在方法。
但最近的研究表明，将姿势与个人身份特征分离的方法
原创
2021-06-23 11:00:35
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扫码关注我们公众号 : 计算机视觉战队扫码回复：人脸表情，获取链接今天我们推送一篇关于人脸识别的文献，目前被CVPR2020录为最佳人脸识别框架之一。这次“计算机视觉研究院”简洁给大家分析，后续我们会分享具体代码实现功能，有兴趣的同学请持续关注！概述从事人脸领域的你，都知道：由于面部表情的模糊性、图像的低质量以及注释者的主观性，对大规模面部表情数据集进行标注是非常困难的事情。这些不确定性
原创
2022-10-07 15:11:09
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基于端到端的深度卷积神经网络进行人脸识别，依赖于大型人脸数据集。这需要大量类别（不同人或者身份）的人脸图像，且对每个人都需要各种各样的图像，如此网络才能适应类内差异，增加鲁棒性。
原创
2021-07-27 10:04:39
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！公众号文章标题“提升”应该为“解决”。1 A 3D GAN for Improved Large-pose Faci...
原创
2021-07-12 17:09:21
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人脸对齐1. 通过Dlib库1.1.环境需求：opencv-python
dlib下载dlib库的68关键点文件：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 然后解压后得到shape_predictor_68_face_landmarks.dat。其次，下面可能需要有一定python基础才能快速调用。注意：Dlib
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2023-07-01 14:03:04
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。人脸识别：Python 实现人脸识别是人工智能（AI）的一项重要功能，它可以让电脑识别一个人是谁。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来实现人脸识别功能。使用openCV实现OpenCV是一个开源库，它支持图像处理，计算机视觉和机器学习等多种应用，包括人脸识别。下面我们就以OpenCV来实现一个简单的人脸识别功能。准备工作首先，我们需要安装OpenCV库和Python的各种相关的包，如下
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2023-07-03 10:06:20
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利用python环境的opencv实现图片上的人脸识别，并识别框选出指定的人脸 import cv2
# 读取图片
src=cv2.imread("img.jpg")
#缩放图片
src=cv2.resize(src,(800,600))
#灰度图像
gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用模型,参数是模型所在路径
face_date=cv2.C
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2023-06-19 09:49:47
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Python实现人脸检测（个人、多人、视频）1、加载图片：源程序代码如下：运行结果如下：2、图片灰度转换：源程序代码如下：运行结果如下：3、修改图片尺寸（在此次人脸检测案例中未用到）：源程序代码如下：运行结果如下：4、绘制矩形-圆形（只是简单地在图片上随便画一个）：源程序代码如下：运行结果如下：5、图像单个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下：6、图像多个人脸检测：源程序代码如下：运行结果如下
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2023-07-12 21:50:55
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最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变
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2023-08-23 09:15:23
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