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抖音人臉檢測演算法

發布時間:2023-01-25 11:49:28

『壹』 抖音放心借需要人臉識別么

不需要人臉識別。


產生背景

自影像技術誕生以來,全世界范圍內較受歡迎的短視頻就是音樂短視頻(music video)。但是MV拍攝困難,能隨機對著鏡頭裝模作樣演一下的人不少,能隨時隨地對著鏡頭說一段唱一段的人不多。

Dubsmash的對嘴表演模式創造性的解決了這個問題,通過音頻台詞,劇本我都給你寫好了,你只要表演,而且音頻時長很短不到10秒,降低了表達成本,增加了內容趣味,恰巧因為這個低成本內容也變得易擴散。

娛樂的方式有兩種:一種是我為你們提供娛樂,一種是你們自己動手,自娛自樂。Dubsmash是天生的PGC(歌曲)+UGC(視頻)。

musical.ly、小咖秀、抖音都是Dubsmash的學徒。

發展歷程

2016年

2016年9月,抖音上線,一直磨刀磨到2017年春節後可能感覺跑通了才大舉壓上資源,產品優秀的數據表現又讓頭條很快決定將各種流量明星BD推廣資源全力導向這個可以提升公司品相的新項目。抖音很快成為頭條戰略級產品。

當然,頭條最核心的演算法優勢也用到了抖音上,一開始就在產品層面加入演算法推薦模型保證內容分發效率。

以上內容參考:網路-抖音

『貳』 抖音停播一個月開播要人臉識別嗎

抖音停播一個月開播是要人臉識別的,按照正常的直播流程,開播的時候是不需要做人臉識別的。
只有當賬號實名制的人與直播的人不是同一人,才可能觸發抖音的人臉檢測,這屬於風控機制的一種。

『叄』 人臉識別的識別演算法

人臉識別的基本方法

人臉識別的方法很多,以下介紹一些主要的人臉識別方法。

(1)幾何特徵的人臉識別方法

幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快,需要的內存小,但識別率較低。

(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法

特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法,KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基,保留其中重要的正交基,由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性,就可以將這些投影用作識別的特徵矢量,這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本,而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。

(3)神經網路的人臉識別方法

神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練,而在許多應用中,樣本數量是很有限的。

(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離,並採用屬性拓撲圖來代表人臉,拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量,用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素,在比對時可以允許圖像存在彈性形變,在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果,同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

心理學的研究表明,人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的,它定義的是兩個線段集之間的距離,與眾不同的是,LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系,因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明,LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現,但是它在大表情的情況下識別效果不好。

(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

近年來,支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點,它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協,從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題,它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率,但是它需要大量的訓練樣本(每類300個),這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長,方法實現復雜,該函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別的方法很多,當前的一個研究方向是多方法的融合,以提高識別率。

在人臉識別中,第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的,而第二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化,而稱第二類變化為類內變化。對於人臉,類內變化往往大於類間變化,從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因,一直到21 世紀初,國外才開始出現人臉識別的商用,但由於人臉識別演算法非常復雜,只能採用龐大的伺服器,基於強大的計算機平台。



如果可以的話,可以Te一下colorreco,更好的技術解答。

『肆』 抖音實名是別人要人臉識別怎麼辦

找實名認證的人進行人臉識別。
因為抖音人臉識別是必須是實名認證的本人才可以通過的,所以抖音實名是別人是需要找實名認證的人進行人臉識別的。
人臉識別,是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法,並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特徵識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

『伍』 人臉識別演算法的簡介

人臉識別(Facial Recognition),就是通過視頻採集設備獲取用戶的面部圖像,再利用核心的演算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析,進而和自身資料庫里已有的範本進行比對,後判斷出用戶的真實身份。人臉識別技術基於局部特徵區域的單訓練樣本人臉識別方法。第一步,需要對局部區域進行定義;第二步,人臉局部區域特徵的提取,依據經過樣本訓練後得到的變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特徵向量;第三步,局部特徵選擇(可選);後一步是進行分類。分類器多採用組合分類器的形式,每個局部特徵 對應一個分類器,後可用投票或線性加權等方式得到終識別結果。 人臉識別綜合運用了數字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術,核心技 術是人臉識別演算法。目前人臉識別的演算法有 4 種:基於人臉特徵點的識別演算法、基於整幅 人臉圖像的識別演算法、基於模板的識別演算法、利用神經網路進行識別的演算法。
作為人臉識別的第一步,人臉檢測所進行的工作是將人臉從圖像背景中檢測出來,由於受圖像背景、亮度變化以及人的頭部姿勢等因素影響使人臉檢測成為一項復雜研究內容。檢測定位:檢測是判別一幅圖像中是否存在人臉,定位則是給出人臉在圖像中的位置。定位後得到的臉部圖像信息是測量空間的模式,要進行識別工作,首先要將測量空間中的數據映射到特徵空間中。採用主分量分析方法,原理是將一高維向量,通過一個特殊的特徵向量矩陣,投影到一個低維的向量空間中,表徵為一個低維向量,並且僅僅損失一些次要信息。通過對經過檢測和定位過的人臉圖像進行特徵提取操作可以達到降低圖像維數,從而可以減小識別計算量,提高識別精度的作用。人臉識別系統採用基於特徵臉的主 成分分析法(PCA),根據一組人臉訓練樣本構造主元子空間,檢測時,將測試圖像投影到 主元空間上,得到一組投影系數,再和各已知的人臉圖像模式比較,從而得到檢測結果。

『陸』 人臉識別怎麼實現

人臉識別的實現方法如下:

(1)參考模板法:首先設計一個或數個標准人臉的模板,然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度,並通過閾值來判斷是否存在人臉。

(2)人臉規則法:由於人臉具有一定的結構分布特徵,所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉。

(3)樣品學習法:這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器。

(4)膚色模型法:這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

(5)特徵子臉法:這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,並基於檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

『柒』 人臉檢測會不會把鼻子檢測成眼睛

不會,可以識別的。

人臉檢測演算法的輸入是一張圖片,輸出是人臉框坐標序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下,輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉方向的矩形。

常見的人臉檢測演算法基本是一個「掃描」加「判別」的過程,即演算法在圖像范圍內掃描,再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測演算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。開發過程中,我們可以通過設置「輸入圖像尺寸」、或「最小臉尺寸限制」、或「人臉數量上限」的方式來加速演算法。

人臉配准

「人臉配准(Face Alignment)」是定位出人臉上五官關鍵點坐標的一項技術。

人臉配准演算法的輸入是「一張人臉圖片」加「人臉坐標框」,輸出五官關鍵點的坐標序列。五官關鍵點的數量是預先設定好的一個固定數值,可以根據不同的語義來定義(常見的有5點、68點、90點等等)。

當前效果的較好的一些人臉配准技術,基本通過深度學習框架實現,這些方法都是基於人臉檢測的坐標框,按某種事先設定規則將人臉區域扣取出來,縮放的固定尺寸,然後進行關鍵點位置的計算。

因此,若不計入圖像縮放過程的耗時,人臉配准演算法是可以計算量固定的過程。另外,相對於人臉檢測,或者是後面將提到的人臉提特徵過程,人臉配准演算法的計算耗時都要少很多。



『捌』 抖音模擬器怎麼驗證人臉識別

1、首先打開抖音模擬器。
2、其次找到個人設置,在登陸設置當中找到開啟人臉識別。
3、最後按照要求將其對准即可。

『玖』 人臉識別演算法是什麼

在理論研究的同時,我們採用Visual CH6.0以及OpenGL圖形包設計實現
了系統平台FaccRecopution,該系統能標定三維人臉的標志點、提取側輪廓線,
從而實現人臉識別,系統應用本論文中提到的演算法進行的識別,試驗結果驗證了演算法的可行性。

『拾』 人臉識別技術小知識有哪些

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域,其中包括人臉追蹤偵測,自動調整影像放大,夜間紅外偵測,自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術,是對生物體(一般特指人)本身的生物特徵來區分生物體個體。

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,並分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

①參考模板法

首先設計一個或數個標准人臉的模板,然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度,並通過閾值來判斷是否存在人臉;

②人臉規則法

由於人臉具有一定的結構分布特徵,所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉;

③樣品學習法

這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器;

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特徵子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,並基於檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。

(2)人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,並找出最佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法:

①特徵向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然後再計算出它們的幾何特徵量,而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。

識別過程

一般分三步:

(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,並將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像,或取照片輸入,並將當前的面像文件生成面紋編碼。

(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人臉臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化,具有強大的可靠性,從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

技術流程

人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

人臉圖像採集及檢測

人臉圖像採集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時,採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理,即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富,如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,並利用這些特徵實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法,Adaboost演算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。

人臉圖像預處理

人臉圖像預處理:對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果,對圖像進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機 干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、雜訊過濾等圖像預處理。對於人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特徵提取

人臉圖像特徵提取:人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換系數特徵、人臉圖像代數 特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取,也稱人臉表徵,它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大 類:一種是基於知識的表徵方法;另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵數據,其特徵分 量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特 征,這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別

人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特徵數據與資料庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較,根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一 進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。

衡量人臉識別的演算法能力:拒識率、誤識率、通過率,准確率。

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