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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，且具有很好的实时性。 深度模型 以上介绍的级联形状回归方法每一个回归函数fi都是浅层模型（线性回归模型、Random Fern等）。深度网络模型，比如卷积神经网络（CNN）、深度自编码器（DAE）和受限玻尔兹曼机（RBM）在计算机视觉的诸多问题，如场景分类，目标跟踪，图像分割等任务中有着广泛的应用，当然也包括特征定位问题。具体的方法可以分为两大类：使用深度模型建模人脸形状和表观的变化和基于深度网络学习从人脸表观到形状的非线性映射函数。 主动形状模型ASM和主动表观模型AAM使用主成分分析（PCA）来建模人脸形状的变化。由于......阅读全文
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
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
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