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  • 从零开始构建:使用CNN和TensorFlow进行人脸特征检测

    人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。

    2020.03.30 0
  • 人脸算法系列:MTCNN人脸检测详解

    本文目的不是为了强调MTCNN模型的训练,而是如何使用MTCNN提取人脸区域和特征点,为后续例如人脸识别和人脸图片预处理做铺垫。

    2020.03.20 0
  • 网红直播时的瘦脸、磨皮等美颜功能是如何实现的?

    美颜的目的就是要让人看起来更美,包括皮肤细腻、白皙、光滑,脸部各个器官及脸型可以进行细致的调整,通过美妆调节可以达到快速上妆的效果。为达成上述人脸美颜效果的诉求,我们从技术上主要通过如下四个关键步骤来实现:

    2020.03.16 0
  • 强大人脸检测系统MTCNN可攻破?华为提出一种可复制、可靠的攻击方法

    深度学习方法在人脸检测任务上取得了显著的成果,但这些进展带来了与深度卷积神经网络模型安全性相关的新问题,并揭露了基于DCNN的应用程序有潜在风险。即使在数字领域仅做微小的改动输入,也可能骗过神经网络。有研究已经表明,一些基于深度学习的人脸检测器不仅在数字领域而且在现实世界中都容易受到对抗性攻击。

    2019.10.25 0
  • 继往开来!目标检测二十年技术综述

    几天前,arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域如人脸检测、行人检测等进行了总结,最后列举了未来可能的发展方向。

    2019.06.17 0

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