ai人脸测试前世今生,前世今生的轮回测试
有人采用人工智能还原了宋朝皇帝,这项技术的原理是什么?
有没有人和我一样，很喜欢古代时期，不论是什么都很喜欢，喜欢他们书籍，画像，历史，仪式，衣服饰品，还有对节日那种感觉。
因为对古代很着迷，所以在看到有人用AI技术还原了宋朝皇帝时候，直接看入迷了。
今年五月份时候，第一次看到一个叫做大谷spitzer网友，他在新浪微博上发了一条视频，是用AI技术还原一百年前北京。
起初看着这个活起来北京城，感觉这个网友好厉害，居然能用高科技技术还原以前照片里生活！
然后就去翻阅了一下关于AI知识，其实不难理解这个知识点，就是人工智能技术，是一个基于机械和程序对人思想，意识进行模拟一个科技应用程序。
这个网友用AI技术还原一百年前北京城后，一下就让更多网友热闹起来，大家开始纷纷@他，希望他能还原更多古代东西。
毕竟大家更想知道以前古人生活是什么样子，所以这个网友就用AI技术还原宋朝皇帝。
大家对这个高度还原十分满意，甚至可以说直接给广大网友寻找到新乐趣，大家就给他开始留言，有些人想要看朱元璋皇帝，还有想看其他皇帝，或者妃子。
一发不可收拾，大家对还原技术开始产生浓厚兴趣，也对这个被还原宋朝皇帝开始品头论足，真没有想到有一天，有一个皇帝能被世人这么议论～
这个技术在我国其他领域可能早有成就，只是我们关注比较少，现在被人发掘出来，大家就集中关注。
其实以后生活中人工智能会更多，这个技术确实给人们带来很多便利，如果丢掉什么东西，只要有旧照片，应该就可以被复原吧？这个复原以前古代医书和残缺画卷，应该也是很有效果吧。
现在ai换脸技术很火,那么它的本质到底是什么?
AI换脸的本质是把颜值和表情分开
这里说的颜值，就是人的五官形象；而表情，则是五官在不同情绪下的形象，更多的是指五官的动作。
一个人脸上，颜值和表情他们总是一体的，难以分割
然而AI换脸技术的出现，正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。
怎么把颜值和表情分离？
在AI换脸出现以前，PS（PhotoShop）其实也可以对图像进行换脸，或者叫PS换脸。
PS换脸其实就是把一张新脸的图像，直接覆盖到图片上的一张脸上
因为是直接覆盖，所以生成的图片时，脸部表情只能跟新脸的表情一样，无法改变。
如果非要改变，而且要改变的自然则非常困难，需要使用复杂的手绘技术进行精准绘制，而且在视频上实现还要考虑多帧的连贯性。
AI换脸技术出现之后，表情改变就变得很容易，而且即使在视频里实现也很容易。
AI换脸技术，只要一张新脸的照片，就可以给视频里的角色换脸。
AI换脸的过程大概可以理解为：人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形状和位置；然后再把你的五官的形状和位置，和视频对比着进行合并。
最终合并出来的效果，表情是原视频里面的表情；五官变成了提供照片上的五官，而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。
这个过程生成的视频里，五官来自图片，表情来自视频，五官和表情分离了，也即是颜值和表情分离了。
换句话说，AI变脸的本质，或许就是颜值和表情分离。
那颜值和表情分离到底有什么用？
影视制作的革命性创新：
影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”，就是图像和声音分离。
影视行业最初都是无声影视，后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放，就出现了有声电影。
而声音和图像分离技术一直运用到现在，这样的分离，保证让声音可以独立制作，创造出立体感和现场感更强的声音效果。
而颜值和表情分离，会产生比图像声音分离，更为强烈的影响。
(1)大大增加影视作品的人脸表现力。
例如，以前很难想象人可以从“画”里面走出来，而现在通过AI换脸，只要获取画里面的五官，放到任意的视频里面，就可以制作出画里面人在动的视频。
要知道画里的脸孔极为自由，可以凭我们天马行空，创造出任意我们想要的脸孔，再通过AI换脸，就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。
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。
中国在人脸识别领域诞生了四小龙企业分别是
中国在人脸识别领域诞生了四小龙企业分别是：商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技，这四家被称为内地“AI四小龙”，这四家企业均以AI领域计算机视觉技术起家，深耕AI技术在各领域的落地应用。
人脸识别产品已广泛应用于各大领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。2014年，商汤团队发表DeepID系列人脸识别算法击败Facebook，在全球首次超过人眼识别率。
人脸识别的用途
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
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。
腾讯云ai体验中心人脸对比
你是问腾讯云ai体验中心人脸对比是什么吗？是基于人脸部特征信息，通过算法让两张人脸进行相似性比对，来验证图片中人脸是否是某人。
人脸比对：对图片中的人脸进行相似度比对，会返回人脸相似分数。若需要判断“此人是否是某人”，即验证某张照片中的人是否是已知身份的某人，如常见的人脸登陆现场。
腾讯云神图人脸识别：是基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。