利用深度学习将人脸变成表情包深度学习 谷歌摘要近日，谷歌在Allo中推出了一项功能，将神经网络和艺术品相结合，把自拍照变成个性化的表情包。用户只需自拍一下，它就可以自动生成漫画版本的照片。它还提供了定制选项，让用户可以进一步对其进行个性化处理。正文现如今，自拍并分享已经成为许多人的日常习惯。除了社交功能外，自画像长期以来就是一种自我认同的方式。不过，自拍会受到现实的限制，漫画则不同，它让人们可以重新定义自我，而且比现实多了些温情少了些忧伤。近日，谷歌在中了一项功能，将神经网络和艺术品相结合，把自拍照变成个性化的表情包。用户只需，它就可以自动生成漫画版本的照片。它还提供了定制选项，让用户可以进一步对其进行个性化处理。传统的计算机视觉方法在将自拍照映射到艺术品时会分析图像的像素，读取像素值度量颜色、形状或纹理，然后通过算法确定属性值。但是，人们自拍的光照条件和姿势各种各样。虽然无论光照条件怎样，人都可以轻松地识别定性特征，如眼睛颜色，但这对计算机而言是一项非常复杂的任务。因为人解读的不只是蓝色或绿色的像素值，而是同时考虑了。因此，谷歌希望开发一种算法，使用和人类似的方式选取定性特征，而不是采用传统的方法，通过硬编码来解释光照条件、眼睛颜色等的变化。虽然他们自认为可以从头开始训练一个大型的卷积神经网络，但是他们希望通过一种更高效的方式获得结果，因为他们知道，将人脸变成漫画是一个需要反复迭代的过程。所以，他们在谷歌现有的较为通用的计算机视觉神经网络上运行了一些试验。他们发现，在数以百万计的神经元中，有一些似乎适合创建个性化表情。此外，他们已经弄清楚如何提取他们不需要的东西。所以剩下的是提供一个经过人工标记的、小得多的示例样本，让分类器学习如何分离出神经网络已知的那些图像特征。为了创建出能让你的朋友认出来的漫画，谷歌和一个艺术家团队一起创建了可以代表各种特点的漫画。例如，艺术家们先设计了一套他们认为有代表性的发型，谷歌使用这些发型训练神经网络，从而将恰当的漫画匹配到合适的自拍照，然后由人判断输出的表情的质量。在美学研究中，有一个著名的问题叫“”——如果全仿真机器人和真人几乎完全一样但又有极其细微的差别时会使人反感。在机器学习中，情况变得更为复杂。因此，谷歌认为，与其准确地复制一个人的外表，不如努力实现一个低分辨率模型，如表情符号。世界上不存在“普同性美感”。人们在同他们的父母、朋友和同事交谈时表现是不一样的，因此，没有一个头像可以代表各种情况下的你。为了解决这个问题，Allo与许多艺术家一起合作，听取他们的意见，变换表情包的风格。目前，该特性只，稍后会在iOS上提供。
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人脸表情识别里提取面部的特征的技术细节是怎样的？
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本帖最后由 ctlkkc 于
21:21 编辑
&&本人在做人脸表情的分析研究，论坛里面有很多人脸识别的文章和程序，感觉帮助挺大的。但是毕竟人脸识别和表情识别是有不同的，表情识别还需要进一步去提取更多特征。有个问题困惑了很久：像是FACS这样的系统，他是怎么在一副人脸图像上可以用Matlab的程序标记出几十个点的（眼睛、鼻子、嘴巴等区域），理论支持有没有文献可以推荐一下？如果有可以实现的程序，各位前辈能不能推荐一下让我去认真阅读？&&太需要你们的指点了！
QQ截图04.jpg (6.29 KB, 下载次数: 1)
21:20 上传
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同求，帮你顶一下
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坐等高手，，，，，，，，，
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高手在哪里？？？？希望解答，真心求！大神们~~~~~
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ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果
ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果
来源：网络整理&&&&&时间: 1:48:20&&&&&关键词:IOS,人脸
关于网友提出的“ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果
”问题疑问，本网通过在网上对“ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果
”有关的相关答案进行了整理，供用户进行参考，详细问题解答如下：
问题：ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果
描述:在ios应用中，我想要实现类似表情工厂中的一个眨眼功能，在知道了图片中某个坐标位置后，如何处理成眨眼、微笑等处理呢？
本人对图形图像处理懂得比较少，求助！~ 分数不是问题，可以追加！~（效果图如下）解决方案1:解决方案2:自己找到了解决方案，可以才用opencv中先获取到对应的位置，然后调整对应位置的图像或像素点上的处理，根据不同的表情，设计不同的算法，同样的 要是可以以一套算法来实现所有，那么更好啦！~
以上介绍了“ios实现处理人脸中的表情，如眨眼、微笑等效果”的问题解答，希望对有需要的网友有所帮助。
本文网址链接：/wd/574619.html
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人脸是人类相互表达情感的重要部分。在计算机虚拟世界中，虚拟人脸是虚拟人表情达意的载体。人脸的造型和表情动画作为虚拟现实技术和计算机图形学中的一个分支已有30多年历史了，随着影视技术、游戏娱乐、虚拟环境、远程通信、辅助医疗、刑事鉴别等方面应用的日益广泛，这一研究领域越来越受到人们的关注。
在人脸建模方面：本程序采用一种三维人脸物理模型。我们的人脸模型是一个基于解剖学的多层次网格结构，一个改进的物理弹簧模型模拟人脸皮肤组织，一系列不同类型的人脸肌肉元，以及下层的骨骼结构，构成了一个完整的人脸3D模型。
在人脸表情动画...展开
人脸是人类相互表达情感的重要部分。在计算机虚拟世界中，虚拟人脸是虚拟人表情达意的载体。人脸的造型和表情动画作为虚拟现实技术和计算机图形学中的一个分支已有30多年历史了，随着影视技术、游戏娱乐、虚拟环境、远程通信、辅助医疗、刑事鉴别等方面应用的日益广泛，这一研究领域越来越受到人们的关注。
在人脸建模方面：本程序采用一种三维人脸物理模型。我们的人脸模型是一个基于解剖学的多层次网格结构，一个改进的物理弹簧模型模拟人脸皮肤组织，一系列不同类型的人脸肌肉元，以及下层的骨骼结构，构成了一个完整的人脸3D模型。
在人脸表情动画方面：参考Water的肌肉模型并做了一定的修改，定制了一个具有26个肌肉向量的人脸模型的动画结构，用非线性插值来模拟肌肉的简单运动；同时，采用旋转变换来模拟其它的表情控制参数，例如下巴的张开角、眼帘的张开角等，从而精确地模拟人脸的表情。
采用本系统可以制作出特定的人脸动画，实现各种人脸表情，并可以以交互可见的方式调整变形参数，以达到用户满意的效果。
由于人脸造型和表情动画技术研究的难度和学位论文工作的时限等原因，上述工作和成果只是局部和基础性的，但其有效性和实用价值也是可见的。
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