DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

一共这几个模块: class videoReader 读取视频 class videoFramesExtractor(videoReader):继承了读取视频,主要是用来限制读取视频中的哪些帧,并保存. read_excel_single(excel_path,event_instance): 处理Excel中的数组,找到事件的帧数范围: Excel内容是这样的,需要的只是第二列的帧范围,另外第二列中的这些值还有重复的所以需要去除重复: 每一个范围,例如:23450:23461之内的帧要存放在一

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

一.实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import Image from io import BytesIO def tryTime(maxTry, timeout=random.random()): """ 重试 :param maxTry:重试次数 :param timeout:睡眠时间 :return: """ def wrap1(func): #functools.wraps

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

由于产品需要对视频做一系列的解析操作,利用FFmpeg命令来完成视频的音频提取.第一帧提取作为封面图片.音频重采样.字幕压缩等功能: 前一篇文章已经记录了FFmpeg在JAVA中的使用-音频提取&字幕压缩 ,就不再重复说明,今天简单介绍下如何实现第一帧提取.重采样,然后再分享下Process.waitFor()引发的阻塞问题. 一.首先,分享两个命令: 视频第一帧提取:ffmpeg -i [videofile]  -vframes 1 -q:v 2 -f image2  [imagefile]

▶ 环境准备 1.安装 FFmpeg 音/视频工具 FFmpeg 简易安装文档 2.安装 ffmpeg-python pip3 install ffmpeg-python 3.[可选]安装 opencv-python pip3 install opencv-python 4.[可选]安装 numpy pip3 install numpy ▶ 视频帧提取 准备视频素材 抖音视频素材下载:https://anoyi.com/dy/top 基于视频帧数提取任意一帧 import ffmpeg impo

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

DeepFace基本框架 人脸识别的基本流程是: detect -> aligh -> represent -> classify 人脸对齐流程 分为如下几步: a. 人脸检测,使用6个基点 b. 二维剪切,将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点,然后Delaunay三角化,在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前. g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸(在论文中没有用到

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

2014 CVPR Facebook AI研究院 简单介绍 人脸识别中,通常经过四个步骤,检测,对齐(校正),表示,分类 论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法,模型的表现超越了前人的工作 对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸,表示方面使用了9层的一个CNN,其中使用了局部卷积 人脸对齐 已经存在一些人脸数据库的对齐版本(比如LFW-a),但是对齐人脸仍然是一件很困难的事,由于受到姿态(人脸的非平面性),非刚性表情等因素的影响.已经有很多方法成功用于人脸对齐,论文使用的方法是基

首先安装opencv 在安装opencv过程中遇到一些错误(百度解决) 直接贴代码吧,讲师略讲了一下,体会不深,以后有机会深入学习,再详细介绍解释吧 人脸识别训练集应该可以网上下载吧,都是开源的 import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0) #打开笔记本摄像头 #创建窗体 cv2.namedWindow('mywindow') #自动生成变量 mywindow #引入人脸识别训练集 face_xml=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_f

“顾客就是上帝”,这句西谚揭示了顾客占据着商业活动中心地位这一客观规律.为了能更好地服务顾客,优化商家自身的服务与产品,对顾客的分析与需求调研一直是商业经营分析中的重中之重. 在商业互联网化.社会数字化的今天,这一规律越发明显.从Web1.0时代开始,Cookie就被发明出来,用以对“顾客”进行数字化描述和建档并归一化其互联网下的数字行为. ​ 其后的Web2.0时代,随着移动互联网的发展,个人生活中的屏—人机交互端口变多了,原先用Cookie对 “顾客” 进行数字化的方式已无法完成对个人全渠道

概述 不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言: 首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心.本想尽快实现大家的期待的活体检测功能,但是前段时间太忙了,是在抱歉!!! .GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上. 活体检测需要 fas_first.csta  .fas_second.csta 两个模型 为方便使用,这两个模型也被包含在 Nuget 包中,0.2.x 版本在 70M+ 的大小

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸