vup 虚拟主播人脸识别技术原理

VUP虚拟直播与光学动作捕捉技术

虚拟直播将虚拟场景.虚拟形象实时显示在观众面前,虚拟场景与人物替代了原有的耗费较大搭建成本的实景场景与真人出镜,为观众带来全新的视觉体验,同时新技术降低了原有场景搭建成本,是近些年继AI.VR.动作捕捉等技术出现后新兴的一项集成技术,继疫情出现后这项技术迎来了高速发展. 在虚拟直播的实现过程中,需要将真人动作与表情以虚拟形象实时显示,这其中用到了动作捕捉技术,那么这项技术是如何应用到虚拟直播中的呢. NOKOV度量动作捕捉实现了与VUP虚拟直播工具的高度集成,通过在主播身上贴反光标记点,利用光学

3D动态人脸识别技术分析——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模

- 目录 - 国内3D动态人脸识别现状概况 - 新形势下人脸识别技术发展潜力 - 基于深度学习的3D动态人脸识别技术分析 1. 非线性数据建模方法 2. 基于3D变形模型的人脸建模 - 案例结合——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模 · 3D动态人脸识别现状概况众所周知,在3D人脸识别整体技术方案方面,目前全球范围内掌握3D人脸识别核心技术的公司并不多,特别是在核心算法.芯片层面.然而,从2D到3D,技术更迭升级势在必行. 3D人脸识别主要采用的是主动光技术,通过红外发光器发射出一束光,形成光斑,

OpenCV人脸识别的原理 .

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

face ++ 人脸识别技术初步

网站地址: https://console.faceplusplus.com.cn/documents/5671791主要有 1 人脸识别技术 2 人体识别技术 3 证件识别技术 4 图像识别技术 PHP版本人脸识别技术:<?php $image="/tmp/1.jpg"; //图片地址 $fp = fopen($im

旷视科技 -- Face++ 世界最大的人脸识别技术平台

旷视科技 -- Face++ 世界最大的人脸识别技术平台: https://www.megvii.com/

人脸识别技术大总结(1)：Face Detection & Alignment

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基于 HTML5 的人脸识别技术

基于 HTML5 的人脸识别技术 https://github.com/auduno/headtrackr/

PHP实现人脸识别技术

这次人脸识别技术,是实现在微信端的,也就是说利用公众微信平台,调用第三的API来实现人脸识别这项技术的. 实现的思路: 首先呢,将收集的照片,建立一个照片库,然后利用在微信平台发送的照片,去到照片库进行匹配,那么怎么匹配呢? 这就要利用第三方的API了. 这个是收集信息,然后存储到信息库(包括图谱库) 部分代码: <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <meta name="viewport&qu

Android 虚拟多开系列二——技术原理

目录 Android虚拟多开应用有哪些? Android虚拟多开应用技术原理有哪几类? Android虚拟多开需求分析反虚拟多开技术正文一.Android虚拟多开应用列表应用名称版本号开源公司名称下载链接太极否维术(个人) 微信公众号:虚拟框架 VirtualApp 2017.12月停止开源更新罗盒科技 VirtualApp LBE平行空间否 LBE LBE平行空间 360分身大

人脸识别技术大总结1——Face Detection & Alignment

搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ===============

基于百度AI人脸识别技术的Demo

编写demo之前首先浏览官方API:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top 下面是源码: package com.examsafety.test; import com.examsafety.test.baiduAi.Base64Util; import com.examsafety.test.baiduAi.FileUtil; import com.examsafety.test.baiduAi.HttpUtil; import net.sf.json.J

ios OpenCv的配置和人脸识别技术

作为一个好奇心非常重的人,面对未知的世界都想去一探到底. 于是做了个人脸识别的demo. 眼下国内的关于opencv技术文章非常少.都是互相抄袭.关键是抄个一小部分还不全.时间又是非常久之前的了,和如今的一些东西对不上. 没事,我是个实在人,啥也不多说,直接上開始.期间參考了国内很多opencv的文章,代码部分參考http://m.blog.csdn.net/blog/u013810454/27868973.大家能够查看.只是他那个项目下载下来有问题. 我这个融合了全部的长处,更加全面.从配置到

OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)

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

【从零学习openCV】IOS7人脸识别实战

前言接着上篇<IOS7下的人脸检測>,我们顺藤摸瓜的学习怎样在IOS7下用openCV的进行人脸识别,实际上非常easy,因为人脸检測部分已经完毕,剩下的无非调用openCV的方法对採集到的人脸样本进行训练,终于得到一个能够预測人脸的模型.可是当中的原理可谓是博大精深,因为快临最近末考试了,没时间去琢磨当中详细的细节,这次就先写个大概的demo,下次更新文章就得到6月20号之后了. 原理: 从OpenCV2.4之后,openCV增加了新的类FaceRecognizer,我们能够使用它便捷地进

人脸识别Demo解析C#

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

基于安卓高仿how-old.net实现人脸识别估算年龄与性别

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图: 昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

集成Android人脸识别demo分享

本应用来源于虹软人工智能开放平台,人脸识别技术工程如何使用? 1.下载代码 git clone https://github.com/andyxm/ArcFaceDemo.git 2.下载虹软人脸识别库 http://www.arcsoft.com.cn/ai/sdk/apply-1002-4.html 注册成功后,获取对应的key下载对应的android SDK,将对应平台的so和jar都放入demo中的libs里 https://pan.baidu.com/s/1H3H1VxGpEv7-8O

Android集成人脸识别demo分享

本应用来源于虹软人工智能开放平台,人脸识别技术工程如何使用? 1.下载代码 git clone https://github.com/andyxm/ArcFaceDemo.git 2.下载虹软人脸识别库 http://www.arcsoft.com.cn/ai/sdk/apply-1002-4.html 注册成功后,获取对应的key下载对应的android SDK,将对应平台的so和jar都放入demo中的libs里 https://pan.baidu.com/s/1H3H1VxGpEv7-8O

Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38% github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别世纪晟人脸检测

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.

vup 虚拟主播 人脸识别技术原理

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