ai扫脸识别前世长相,ai人脸扫描你的前世今生测试
AI人脸交换技术近日走红网络,这为何备受年轻群体的喜爱?
AI技术发展日新月异，我们的生活中也有很多场合已经应用了AI技术，比如火车站已经开始用AI人脸识别进站了，出入站速度很快，方便了不少人。 年轻人对于这项技术尤为喜爱，因为他们可以利用这项技术完成很多不可思议的操作。当然AI技术在带给我们生活方便的同时，也给社会带来了许多问题，我们也应该理性对待这项技术，下面就来介绍一下这项技术备受喜爱的原因：
一、AI技术在影视制作中的运用或许不是影视后期制作发展的主流，但是以更少的预算和时间去完成更高质量的制作一直是影视后期制作发展的趋势。技术革新给我们带来的一定是经济效益的增加，而对于影视制作和其他娱乐相关领域，任何能创造效益的技术都是因为他可以高效、便捷、高质量的服务于人或公司。
二、经过近些年的快速发展，人脸识别已和智能硬件解锁、支付，以及公共服务等身份验证直接绑定在一起。因面部信息的唯一性，以及作为个人隐私中最敏感、重要的组成部分，一旦出现问题，将会对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，故对技术的安全要求和标准相对更高。技术是中立的，也是双向发展的，不会因为惧怕风险而停滞不前。不久前，英伟达的研究人员提出了一种新的生成器架构，可基于风格迁移，将面部细节分离出来，并由模型进行单独调整，生成的面部图像比基于传统GAN技术更加逼真。可见，假脸生成和真脸识别的算法对抗将会是持续的、动态的过程。
什么是人脸识别?
所谓人脸识别，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。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
高校用AI技术实现猴脸识别,这波操作具有怎样的意义?
依托人工智能等新技术，西北大学联合西安电子科技大学科研团队自主研发出一套动物个体身份识别系统。目前，这套系统可以精准识别41个灵长类和5个非灵长类哺乳动物，特别是对生活在秦岭地区的川金丝猴识别率达到了95.6%。
与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别。针对这一前沿科技，西北大学、西安电子科技大学生命科学、计算机科学领域的专家深度交叉融合，成立了动物人工智能研究团队，在金丝猴研究团队长期研究的基础上，首次开发出基于探测、追踪、识别技术的金丝猴个体智能识别系统。
西北大学信息科学与技术学院副教授 许鹏飞：“代表性的秦岭川金丝猴，我们在227只川金丝猴的5万多张图片上进行试验，可以达到95%左右的识别准确率，它可以对一个场景下智能算出动物的数量同时，它还可以给 每一个动物赋予比如说它的一些 名字和身份的一些信息， 进一步还可以扩展到对关键动物进行实时追踪，来对它的行为 进行识别和分析。”
秦岭地区生活着大约4000只金丝猴，属于川金丝猴的独立亚种，常年栖息于海拔1500米至3300米的森林中，是典型的森林树栖动物。目前，这项技术已进入到应用推广的阶段，并在多处秦岭金丝猴分布地用于多个种群、上千只个体的识别和记录，开始启动建立秦岭金丝猴个体信息库；未来，有望在基于动物精准识别的基础上实现动物保护、饲养、繁育和精细化管理。
抖音是如何识别AI换脸的
AI换脸(Deep Fakes)技术可以将视频中出现的人脸精准地换成另一张脸，只要数据足够，连表情也能做到一模一样。
AI换脸脸部表情自然，效果逼真，整个过程你只需要通过一张照片，然后用AI技术使用自己的照片替视剧或者小视频中的人物，从而生成以自己为主角的视频。
最开始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。
人脸识别到底是什么?
人脸识别，其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是视觉模式识别的一个细分问题。
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。
1v1人脸验证与1vＮ人脸查找
主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。
比如使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。
梦见我在机场人脸识别变成女人
前世今生，浮浮沉沉，今生是男人，是前世修行好！梦里可能是看到了前世的自己！有时间多念南无阿弥陀佛吧！