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具体来说，输入一个低分辨率的人脸图像I，第一层自编码器网络f1可以快速地估计大致的人脸形状，记作基于全局特征的栈式自编码网络。网络f1包含三个隐层，隐层节点数分别为1600,900,400。然后提高人脸图像的分辨率，并根据f1得到的初始人脸形状θ1，抽取联合局部特征，输入到下一层自编码器网络f2来同时优化、调整所有特征点的位置，记作基于局部特征的栈式自编码网络。该方法级联了3个局部栈式自编码网络{f2 , f3, f4}直到在训练集上收敛。每一个局部栈式自编码网络包含三个隐层，隐层节点数分别为1296,784,400。得益于深度模型强大的非线性刻画能力，该方法在XM2VTS，LFPW，HELEN数据集上取得比DRMF、SDM更好的结果。此外，CFAN可以实时地完成人脸面部特征点定位（在I7的台式机上达到23毫秒/张），比DCNN（120毫秒/张）具有更快的处理速度。 下图是CFAN：基于由粗到精自编码器网络......阅读全文
级联形状回归模型成功的关键在于： 1. 使用了形状相关特征，即函数fi的输入和当前的人脸形状θi-1紧密相关； 2. 函数fi的目标也与当前的人脸形状θi-1相关，即fi的优化目标为当前形状θi-1与真实位置θ之间的差Δθi。 此类方法在可控和非可控的场景下均取得良好的定位效果，且
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
科技巨头苹果公司已经不再满足于智能手机市场了。因为在天量的医疗健康市场面前，手机市场显得太小了。在几番试水之后，苹果公司似乎找到了在医疗市场充当颠覆者的杀手锏。 全球医疗健康领域约7万多亿美元的市场（接近全球GDP的10%），为苹果这样的科技巨头带来了巨大的机会，苹果公司将医疗和健康视为其应用
12月3日，第四届世界物联网大会在浙江乌镇举行，本届大会汇集400余家全球知名互联网及科技创新企业代表，共同就互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术进行探讨，大佬云集的本届大会上，黑科技自然不会缺席。 这不，马云的天猫无人超市作为唯一独立参展项目在本届大会亮相，阿里可能觉得无人超市
密合性，是指依据GB19083-2010《医用防护口罩技术要求》中，规定得，口罩周边与具体使用者面部得密合程度，口罩设计应提供良好得密合性，口罩总适应因数应不低于100，需要选择10名受试者，按照使用说明书佩戴好口罩，作6个规定动作（1.正常呼吸，2.深呼吸，3.左右转头，4.上下活动
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如