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人脸检测发展:从VJ到深度学习|亚博最新版2020

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OFweek电子工程网这是一个看脸的世界!自拍电影,我们想要艺术美。出去,我想要漂亮的妆容。下班后,我们要洗脸结账。

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回家的话,我们应该看看面部约会。当手机让你的脸看起来像诛仙,当出勤机看到你的脸响应你的时候,你会让任何马力寒冷的机器看起来温暖静脉,懵逼的设备看起来也有悟性吗?今天我们竟然进入他们的内心,理解这个故事背后的核心技术——面部检查。

(威廉莎士比亚、斯图尔特、Stewart)看到人后,再看脸回到大街上,我们很容易看到所有人的脸,包括棱角分明的国子脸、可爱可爱的饼干脸、擦肩而过的路人甲的脸、迎面而来的明星乙的脸、被口罩覆盖的脸、横向45度高的自拍脸等。但是,对于我们的电脑和各种终端设备,在眼前的屏幕上找到脸不是一件更容易的事。原因是一千个读者有一千个哈姆雷特。在你眼里,脸是这样的。

在机器的眼里,脸是这样的。你没有错,图像储存在机器里。更明确地说,机器看到的是图像中所有点的颜色值,因此对机器来说,一张图像是数字排列的。

(阿尔伯特爱因斯坦,电脑名言)例如,如果我把每一点的颜色值读给你听,你能告诉他我在对应的这个形象中脸和脸在哪里吗?这似乎不是一个更容易解决问题的问题。如果手机在自拍中找不到我们的脸,它就不能像聋人美容师一样展现我们最坏的样子。如果出席者不能通过照相机看到我们的脸,我们的笑容只是多愁善感,无法分辨我们是谁。人脸检测为机器和我们之间的交流架起了桥梁。

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所以要给我们身份(面部识别),我们的表情(表情识别),和我们一起惊喜(面部动画),和我们一起对话(内置)。人脸检测的开始和基本过程,特别是人脸检测的任务是,判断平等图像中是否有脸,如果没有脸,则判断所有脸的方向和大小。

(威廉莎士比亚、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测、面部检测)面部检测是实际应用中最重要的意义,虽然比20世纪70年代早开始研究,但没有受到当时先进的技术条件和有限的市场需求的影响,到20世纪90年代面部检测技术放慢了前进的步伐在这个时期设计的许多人脸检测器已经有了现代人脸检测技术的影子。例如,可变形的模板设计(根据五官和轮廓将脸分为多个连接的部分块)、神经网络的引入(判断输出与否的分类模型)等。这些早期工作主要集中在正面人脸检测上,基于非常简单的基本功能(如对象边缘、图像灰度值等)分析图像,融合对面部的先验科学知识,设计模型和算法(如五官、肤色),并开始引入当时的几种模式识别方法。

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