ai人脸识别前世今生,ai扫描你的前世今生

AI 换脸是什么原理?

AI换脸实际上是多项技术的一个结晶，它的基础是Cautoencoder自编码器，它主要用于图片的压缩和降噪等等，人脸识别算法最经典的搭配是基于LBP特征的Cascade Classifier。它从输入中提取特征，再根据特征把输入重新生成出来，以实现压缩和降噪等功能。

我们将抽象的特征称作code特征码，从输入提取特征码的过程称作encode编码，根据特征码得到输出的过程叫做decode解码，我们再把实现编码的结构称作encoder编码器，同理也有decoder解码器，它们的结构并不是一成不变的。

目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目。

第一步将视频逐帧保存成图片，每个视频各取两帧用于示意。

第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了。

第四步训练换脸模型，用处理好的人脸图片训练换脸模型，它生成的就是我们想要的。

第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的图片拼接成最终的视频。

什么是人脸识别?

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别技术被滥用,你如何看待日益发展的人脸技术?

任何一个新兴的事物发展都会遇到一定的阻力，也会有一些代价，人脸识别技术也是如此，尽管今天人脸识别技术已经成为ai科技的代表，但仍有很多用户表示对其不放心，6成以上的人不敢使用人脸识别支付。

毋庸置疑，人脸识别技术正在得到大力的推广，并且已经应用到了各个领域，比如商超购物付款，上班工作打卡，小区门禁刷脸等等，甚至在个别地区还有人脸识别的垃圾桶，这些领域都在使用人脸识别，而人脸识别有没有被滥用的可能性也成了人们的担忧。主要担心来自于2点。

信息泄露问题

在网上看到了这样一个消息，某电商平台竟然以一定的价格非法出售用户的人脸识别数据，这个消息让人听了捏一把冷汗。平时我们在使用刷脸支付在刷脸的时候也有这样的担心，会不会有一个和我长相十分相似的人盗用了我账户里的钱呢？其实这项担忧是没有必要的，道高一尺，魔高一丈，说不定什么时候我们泄露出去的人脸信息会被不法分子盗用，我们的账户余额也不保了。

从技术原理来看，人脸识别的前提是我们必然有一个人脸数据先储存到数据库里面，掌握这个数据库提取的公司会不会将我们的信息透露，我们的信息能不能保证是安全的，这也未知。

技术安全问题

就像刚开始人脸识别推行困难的担忧一样，很多人怀疑这项技术是不是安全的，比如会不会在我们走路的时候一走一过就无意当中被某个电子产品扫码支付了，或者我们的面部识别信息会不会被某种技术复制出来，这些问题都存在着一定的可能性。

基于上两点原因，我认为日益发展的人类技术还是有很大的空间有待提升的。

AI技术复原91年前黑白视频颜色,此技术是由谁研发的?

视频博主大谷Spitzer利用AI技术复原了91年前的黑白视频颜色，呈现出来的效果非常好。

说到AI，很多人认为就是能说话的聪明的机器人，他有多聪明呢，还记得那只打败李世石的阿尔法狗吗？这就是AI。像这种聪明的AI机器人以后将运用在更多方面，知名的游戏公司像谷歌啊、暴雪啊、腾讯啊，都在研究AI技术，欲运用在游戏方面，它可以代替现在傻乎乎的人机，还可以替代、帮助掉线玩家，这估计比人类还厉害，就是个技术很高的代练。

网络视频博主大谷Spitzer利用AI技术复原了91年前的黑白视频颜色，呈现的效果还挺好的，博主利用AI技术，把91年前的黑白视频上了颜色，让网友们欣赏到了那个年代女性的模样，很厉害，网友们不仅感慨AI技术居然这么厉害，看到复原的这段视频里的女性真是气质非凡，体会到了那个年代的美丽。

AI复原技术是什么技术呢？这只是AI技术的一部分，是基于神经网络深度学习的图像超分辨率重建技术，就是AI学习的一种技术，AI通过这方面的深度学习，总结出其规律和算法，这样AI慢慢地就掌握了这门技术，照片有污渍、画质低都没有影响，AI都可以搞定。

AI图像复原技术目前运用于很多方面，监控啊、视频复原啊、医学等都有其存在的意义，AI技术还有很多方面，它不止是图像还原，就像刚才所说的运用的游戏中，取代木讷的人机和掉线的玩家，AI人机几乎就和一样，随着发展，AI技术将离我们的生活更近，人和机器人共存将不再是梦想。

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吴雅琼 7

人脸识别身份系统的工作原理是什么?

人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。

人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。

人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。

随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。