人脸识别应用之“变脸”-低调大师

人脸识别应用之“变脸”

2016-10-30 769

“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。

这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深度学习的应用，人脸识别的准确度得到了较大提升，也涌现出了一批相关的初创企业，典型的如旷视科技的Face++，识别准确度一直处于世界前列，产品合作也很多，应用广泛。

“变脸”应用也是以人脸识别为基础，通过对照片中的人脸进行一些操作(如

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相机的那些事儿 - 概念、模型及标定

说起相机大家都比较熟悉，现在已经是手机的标配和卖点，而且做的非常便捷易用，随便按都能拍出不错的照片，但如果想更手动、更专业一点，或者将相机用于工业应用(如机器视觉、摄影测量等)，还是需要了解一下成像方面的东西，本文力求通俗易懂，先介绍一些相机相关的基本概念，然后对相机的标定过程进行简单的阐述。一、基本概念 1、景深我们拍照片的时候常有“虚化”的效果，其实就是利用“景深”来突出重点：上图只有中间部分是清晰的，远景和近景都模糊掉，原理上从下图可以理解即理论上只有处于镜头焦点距离的景物是成像清晰的，而在焦点前后，光线开始扩散，成像变的模糊，成像点形成一个扩大的圆：弥散圆(circle of confusion)，而人眼的分辨能力有限，只有当弥散圆直径大到一定程度，我们才感觉到模糊，比如上图的草地看起来中间一段都是清晰的，这一段“看起来清晰

2016-10-28

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From：http://www.tuicool.com/articles/rqIRJb2 本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从 1940 年开始讲起，到 60-80 年代，80-90 年代，一直讲到 2

2016-11-02

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。