迄今最精准数字人脸模型建成
据《科学》杂志官网5月1日报道，英国伦敦帝国理工学院（ICL）计算机科学家开发出一种新方法，可以自动构建能处理面部特征的3D变形模型（3DMM），并将之应用于不同的人种。 如果你有一个长鼻子，你还可能有一个长下巴，鉴于这种相关性，计算机可以用3DMM表征你的独特面部，但它并没有储存3D扫描面部的每一个点的信息，而是列出了几百个描述与平均面孔数字偏差的数值，包括大致对应的年龄、性别和脸长等参数。为尽可能处理各种不同的面部变化，3DMM需要集成许多面部信息，先扫描然后仔细标记所有特征。目前的模型仅基于几百人的数据构建，且大部分是白人，因此模仿不同年龄和人种的能力有限。 ICL计算机科学家詹姆斯·布斯的团队开发的新方法有三个主要步骤：首先，用一种算法自动进行面部扫描，标记鼻尖和其他点位信息；然后，用另一种算法根据其他标记信息对所有扫描内容进行排序，将其组合成一个模型；最后，进行算法检测并删除不合格的扫描信息。 布斯团队将该方......阅读全文
迄今最精准数字人脸模型建成
据《科学》杂志官网5月1日报道，英国伦敦帝国理工学院（ICL）计算机科学家开发出一种新方法，可以自动构建能处理面部特征的3D变形模型（3DMM），并将之应用于不同的人种。 如果你有一个长鼻子，你还可能有一个长下巴，鉴于这种相关性，计算机可以用3DMM表征你的独特面部，但它并没有储存3D扫描面部
迄今最精准数字人脸模型建成
据《科学》杂志官网5月1日报道，英国伦敦帝国理工学院（ICL）计算机科学家开发出一种新方法，可以自动构建能处理面部特征的3D变形模型（3DMM），并将之应用于不同的人种。 如果你有一个长鼻子，你还可能有一个长下巴，鉴于这种相关性，计算机可以用3DMM表征你的独特面部，但它并没有储存3D扫描面部
超真面具 比人脸更像人脸
近发表在开放获取期刊《认知研究：原则与启示》上的一项研究表明，合成的超真实面具的图像可能会被误认为真实面孔。这项研究还发现，如果面具模仿的是与观察者不同的种族，也会对观察者准确区分面具和真实面孔的能力造成影响。 超真实面具是用诸如硅酮这样的柔性材料制成，旨在模仿真实的人脸。过去的研究和刑事调查
“垃圾DNA”决定人脸长相
有的人相貌堂堂，有的人看上去不尽如人意。美国研究人员的最新研究表明，人类基因组中的“垃圾DNA”，可能是每个人都长得与众不同的最终决定因素。 所谓“垃圾DNA”，是指人类基因组中曾被认为毫无用处的部分，它们在基因组中所占比例高达98%。但美国伯克利劳伦斯国家实验所的研究人员10月24日在《
人脸识别技术已深入生活
iPhone X 在推出以来，它的Face ID功能就刷屏了整个朋友圈，网络上也流传着许多关于人脸识别与化妆的笑话，实际上，人脸识别是一项通过骨骼扫描识别的系统。 2002 年，汤姆克鲁斯在电影《少数派报告》中，展现了刷脸就能识别身份的高科技，在 15 年后，这项技术已经走入我们的现实生活
人脸识别应用即将进入“井喷期”
你还在言谈必称“互联网+”吗？不好意思，现在已进入人工智能时代！11月8日起，在郑州机场登机，请先把脸伸过来，因为，人脸识别时代来了。 通过人脸识别系统可在手机上找到和自己长相相似的人 业内人士透露，目前人脸识别已应用到生活的各个方面：除了机场安检，在网吧上网、电影院看电影都可应用人脸识别。来
面部特征点检测的关键技术（二）
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简
面部特征点检测的关键技术（一）
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简
人脸检测发展：从VJ到深度学习（四）
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大，动辄需要处理几十上百万的窗口，如果这样的输入规模是不可避免的，那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢？如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别，则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发，
人脸检测发展：从VJ到深度学习（三）
在确定了选择窗口的策略，设计好了提取特征的方式，并学习了一个针对人脸和非人脸窗口的分类器之后，我们就获得了构建一个人脸检测系统所需要的全部关键要素——还有一些小的环节相比之下没有那么重要，这里暂且略去。 由于采用滑动窗口的方式需要在不同大小的图像上的每一个位置进行人脸和非人脸窗口的判别