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人脸技术应用总结

发布日期:2020-04-22 22:17:18 作者:管理员 阅读:143

随着AI技术在人脸应用领域应用的越来越多,人脸的相关技术发展地也是如火如荼,人脸应用领域早已是厮杀一片的红海。在人脸相关领域工作差不多三年了,趁着2019年年底总结一下。人脸有着非常大的应用面,不管是安防,辅助驾驶,还是现在已经全面铺开的人

人脸技术应用总结

随着AI技术在人脸应用领域应用的越来越多,人脸的相关技术发展地也是如火如荼,人脸应用领域早已是厮杀一片的红海。在人脸相关领域工作差不多三年了,趁着2019年年底总结一下。


人脸有着非常大的应用面,不管是安防,辅助驾驶,还是现在已经全面铺开的人脸支付,都无时无刻用着人脸技术。总之,人脸应用在人机交互中扮演着极其重要的角色。


本篇文章是人脸技术系列第一篇,主要简要介绍一下人脸的细分领域应用和综合概

人脸技术应用总结

整个人脸系列的文章会按照上图中所列举出来的内容逐一总结。


我认为入门图像算法或者深度学习,直接从人脸着手会是一个非常不错的想法,因为人脸的应用面相对广,入门门槛相对低,自己动手很容易就可以写出一个应用,对于小白入门有着很好的积极促进作用。


整个人脸系列,准备分7个部分来总结,分别是


1、人脸检测 Face Detection


人脸检测是所有人脸应用的根基,如果没有人脸图像,后面的工作也就无从做起。人脸检测的目的就是在一张图片中定位出人脸,得到人脸位置信息,如下图:

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2、关键点检测 Face Landmark Detection


关键点检测的目的是检测出人脸图像中的轮廓和五官的位置信息,更精细化地定位。很多应用都非常依赖于五官位置,例如闭眼检测,张嘴检测,美颜应用等等

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3、人脸识别 Face Recognizition


人脸识别分为1比1和1比N两种,1比1的人脸识别也叫做face verification,1比N的人脸识别叫做face identification。1比1的识别常常用在人证比对这种应用场景,例如火车站进站,人脸识别机器判断人证是否一致,1比N的识别常常用在身份认证,需要在存在N个ID的数据库中检索出是否有一个满足对比条件的ID,例如人脸识别考勤等。

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4、活体检测 Face Anti-spoofing


如果人脸识别系统要具有一定鲁棒性,那就少不了活体检测,活体检测可以防止照片攻击,面具攻击等欺骗识别系统的行为。

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5、人脸属性识别 Face Attribute Estimation


人脸属性一般包括年龄,性别,面部朝向角度,是否戴眼镜,是否张嘴等,人脸属性识别已经在很多领域有了应用,例如交通部刚出的新规,商用汽车常要安装驾驶员监控系统,监控司机是否疲劳驾驶。这样就需要判断闭眼张嘴等状态。

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6、换脸 Face Swap


换脸应用一般应用在娱乐性比较强的行业中,最近一段时间比较火的APP--- ZAO,这个就是换脸的典型应用,可以一键生成与自己的爱豆同框的视频。此技术是一把双刃剑,如果用得好可以造福于民,如果用不好可能就是.....比如下面这张鬼畜.jpg 新桓结衣和郭德纲,哈哈哈~



7、开源数据集训练 Open Dataset


山世光曾经说过“Data is King”,在弱人工智能的时代,数据为王,谁有数据谁才能占据这个时代人工智能的最高点。后面会总结一下利用开源数据集训练自己的人脸模型,包括人脸检测、关键点检测、人脸属性识别模型。


后续会深入地讲以上这些分类,并且会用实际操作的案例来讲。


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