第八十三章 人脸识别技术
技术员:“这种电子产品的定价都很模糊,买一个很贵,批量采购能便宜很多,而且行业内部价和大客户的价又不一样,所以可以找一个行业内的人从批发商那里拿货。”
张旭:“这个容易,等会我给你一个电话,你和他商量价格,先采购1000个,再下2000个的预订合同。”
“好的老板!”
…………
“老板,研究所那边快没钱了!”王浩见张旭要走,就赶紧跟上向他哭穷。
“怎么又没钱了,上一笔钱不是刚刚打给你吗?”
王浩:“那是上个月的事了,我昨天给您发邮件了,您没看见吗?”
张旭其实早就看到了,这不过是他下意识的询问,他这是被王浩给薅秃了,一听见他说要钱,下意识地就想回绝。
王浩见张旭不说,以为张旭对【人工智能】研究小组不满意,毕竟1个月以来,光是要钱不出结果,搁谁身上都会受不了,就拉着他去看这一个月的劳动成果。
“这个是啥?”张旭看着一个带有摄像头的屏幕问道。
“人脸识别打卡机!”
“啥,打卡机!”
“不是打卡机,是人脸识别打卡机。”
“什么机?”
“人脸识别打卡机!”
张旭有些恼火,一个打卡机就花了他1000多万,他对王浩的信任就得到了这种回报,张旭现在的脸色十分难看。
一旁的那个技术员看到张旭的脸色不好,王所长还在那里笨拙的介绍着,就赶紧跟上他们的脚步,凑到张旭的另一半向他解释到:“这是计算机视觉研发后的产物。”
“计算机视觉?”张旭听到了一个新名词,就把头转了过来。
“是的是的,计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。”
张旭听了脸色有些缓和,他没好气的看了王浩一眼,向他抱怨到,“王所长的销售能力有待提高,要是让你去和人推销产品,估计一个都卖不出去。”
王浩尴尬的挠挠头,看着旁边的年轻人对张旭介绍:“这位是罗诚,他是我的副手,他的嘴皮子在我们这最厉害,让他给你介绍一下吧,我还是专心研究技术去吧。”
张旭:“哈哈,你知道就好,一个高科技公司投入了1000万,竟然就研究出一个打卡机,说出去会让人笑掉大牙的。”
罗诚:“王所长重点说得是人脸识别系统,不是打卡机。”
王浩:“对对对,我一直在强调这个,老板就以为我是在说打卡机。”
张旭顿时就脸红了,他转移话题道:“让我看看你们的高科技打卡机。”
罗诚很有眼色,他上前一步给张旭演示。
就看见罗诚往摄像头前面一站,本来是黑屏的显示器瞬间亮了起来,把正在观察的张旭下了一跳。
罗诚稍微调整了一下距离和角度,让他的脸全部显示在屏幕上,下一秒屏幕上就显示出打卡成功的字样,旁边的电脑上也同步刷新出来他的打卡信息。
张旭:“这也没什么啊,这东西国外国内都有啊!没有什么特别的吧!”
罗诚一听赶紧解释:“打卡机的人脸识别系统很早就有,不过我们这个更先进?”
“怎么说?”
“人脸识别早期算法有几何特征的法,模板匹配的法,局部特征的法,子空间算法还有主成分分析法和线性判别分析法,还有稀疏表达法。”
“那现在呢?”
罗诚:“现在世面上基本上是【人工特征+分类器】,人工特征分为:方向梯度直方图,尺度不变特征变化和局部二值模式,而分类思想是给定一个包含正例和反例的样本集合,其目的是寻找一个超平面将样本正例和反例分隔开,并且使所有点中离超平面最近的点距离超平面有更大的间距。”
“那你们现在呢?”
罗诚:“我们的方向就是基于人工智能的功能,让机器进行深度学习。”
“深度学习?”
罗诚:“对,深度学习!深度卷积神经网络您了解吗?”
张旭摇了摇头,他现在感觉自己就是一个猴子,刚刚从原始森林走进了人类社会,周围的人都用一种关爱小动物的目光注视着他。
罗诚不知道他在想什么,继续讲解到:“在人脸对齐方面,D我们模型采用了3D对齐的方式,并且使用传统的LBP直方图进行图片纹理化并提取对应的特征。对提取出的特征使用SVR(supportvectression)处理以提取人脸及对应的六个基本点。根据六个基本点做仿射变换,再根据3D模型得到对应的67个面部关键点,根据这些点做三角划分,最终得出对应的3D人脸。”
“模型是3D的?”
罗诚:“是的,我们的机器在训练过程中采用的是一般的交叉熵损失函数,并且采用一般的softmax对训练的数据进行分类,只不过从特征向量产生到用来分类的过程中使用了一些内积、卡方距离或siamese的度量方式来计算相似度,用相似度来进行训练产生分类器。”
王浩接话道:“具体对齐流程为
第一步:检测出人脸和对应的六个基本点
第二步:二维对齐后的人脸
第三步:使用狄罗尼三角划分在2D人脸上划分出67个关键点,并在边缘处采用添加三角形的方式避免不连续
第四步:标准3D人脸模型(转化为2D平面并和原始2D图片进行比较时所需要的)(通过标准3D人脸库USF生成的对应的平均人脸模型)
第五步:标准3D脸转化为2D以及原有的2D做残差使用时所需的变化,黑色部分表示不可见的三角形。对于不可见的三角形处理采用的是对称方式解决
第六步:通过3D模型产生的67个基准点进行分段映射使人脸变弯曲,对人脸进行对齐处理
第七步:处理生成的2D人脸
第八步:根据处理生成的3D人脸。”
张旭有些麻木了,现在已经有些头晕眼花了,一个打卡机做得那么高端干什么?打卡成功竟然需要八步走,他就知道把大象放冰箱需要几步,第一步,把冰箱门打开,第二步把大象……
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张旭:“这个容易,等会我给你一个电话,你和他商量价格,先采购1000个,再下2000个的预订合同。”
“好的老板!”
…………
“老板,研究所那边快没钱了!”王浩见张旭要走,就赶紧跟上向他哭穷。
“怎么又没钱了,上一笔钱不是刚刚打给你吗?”
王浩:“那是上个月的事了,我昨天给您发邮件了,您没看见吗?”
张旭其实早就看到了,这不过是他下意识的询问,他这是被王浩给薅秃了,一听见他说要钱,下意识地就想回绝。
王浩见张旭不说,以为张旭对【人工智能】研究小组不满意,毕竟1个月以来,光是要钱不出结果,搁谁身上都会受不了,就拉着他去看这一个月的劳动成果。
“这个是啥?”张旭看着一个带有摄像头的屏幕问道。
“人脸识别打卡机!”
“啥,打卡机!”
“不是打卡机,是人脸识别打卡机。”
“什么机?”
“人脸识别打卡机!”
张旭有些恼火,一个打卡机就花了他1000多万,他对王浩的信任就得到了这种回报,张旭现在的脸色十分难看。
一旁的那个技术员看到张旭的脸色不好,王所长还在那里笨拙的介绍着,就赶紧跟上他们的脚步,凑到张旭的另一半向他解释到:“这是计算机视觉研发后的产物。”
“计算机视觉?”张旭听到了一个新名词,就把头转了过来。
“是的是的,计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。”
张旭听了脸色有些缓和,他没好气的看了王浩一眼,向他抱怨到,“王所长的销售能力有待提高,要是让你去和人推销产品,估计一个都卖不出去。”
王浩尴尬的挠挠头,看着旁边的年轻人对张旭介绍:“这位是罗诚,他是我的副手,他的嘴皮子在我们这最厉害,让他给你介绍一下吧,我还是专心研究技术去吧。”
张旭:“哈哈,你知道就好,一个高科技公司投入了1000万,竟然就研究出一个打卡机,说出去会让人笑掉大牙的。”
罗诚:“王所长重点说得是人脸识别系统,不是打卡机。”
王浩:“对对对,我一直在强调这个,老板就以为我是在说打卡机。”
张旭顿时就脸红了,他转移话题道:“让我看看你们的高科技打卡机。”
罗诚很有眼色,他上前一步给张旭演示。
就看见罗诚往摄像头前面一站,本来是黑屏的显示器瞬间亮了起来,把正在观察的张旭下了一跳。
罗诚稍微调整了一下距离和角度,让他的脸全部显示在屏幕上,下一秒屏幕上就显示出打卡成功的字样,旁边的电脑上也同步刷新出来他的打卡信息。
张旭:“这也没什么啊,这东西国外国内都有啊!没有什么特别的吧!”
罗诚一听赶紧解释:“打卡机的人脸识别系统很早就有,不过我们这个更先进?”
“怎么说?”
“人脸识别早期算法有几何特征的法,模板匹配的法,局部特征的法,子空间算法还有主成分分析法和线性判别分析法,还有稀疏表达法。”
“那现在呢?”
罗诚:“现在世面上基本上是【人工特征+分类器】,人工特征分为:方向梯度直方图,尺度不变特征变化和局部二值模式,而分类思想是给定一个包含正例和反例的样本集合,其目的是寻找一个超平面将样本正例和反例分隔开,并且使所有点中离超平面最近的点距离超平面有更大的间距。”
“那你们现在呢?”
罗诚:“我们的方向就是基于人工智能的功能,让机器进行深度学习。”
“深度学习?”
罗诚:“对,深度学习!深度卷积神经网络您了解吗?”
张旭摇了摇头,他现在感觉自己就是一个猴子,刚刚从原始森林走进了人类社会,周围的人都用一种关爱小动物的目光注视着他。
罗诚不知道他在想什么,继续讲解到:“在人脸对齐方面,D我们模型采用了3D对齐的方式,并且使用传统的LBP直方图进行图片纹理化并提取对应的特征。对提取出的特征使用SVR(supportvectression)处理以提取人脸及对应的六个基本点。根据六个基本点做仿射变换,再根据3D模型得到对应的67个面部关键点,根据这些点做三角划分,最终得出对应的3D人脸。”
“模型是3D的?”
罗诚:“是的,我们的机器在训练过程中采用的是一般的交叉熵损失函数,并且采用一般的softmax对训练的数据进行分类,只不过从特征向量产生到用来分类的过程中使用了一些内积、卡方距离或siamese的度量方式来计算相似度,用相似度来进行训练产生分类器。”
王浩接话道:“具体对齐流程为
第一步:检测出人脸和对应的六个基本点
第二步:二维对齐后的人脸
第三步:使用狄罗尼三角划分在2D人脸上划分出67个关键点,并在边缘处采用添加三角形的方式避免不连续
第四步:标准3D人脸模型(转化为2D平面并和原始2D图片进行比较时所需要的)(通过标准3D人脸库USF生成的对应的平均人脸模型)
第五步:标准3D脸转化为2D以及原有的2D做残差使用时所需的变化,黑色部分表示不可见的三角形。对于不可见的三角形处理采用的是对称方式解决
第六步:通过3D模型产生的67个基准点进行分段映射使人脸变弯曲,对人脸进行对齐处理
第七步:处理生成的2D人脸
第八步:根据处理生成的3D人脸。”
张旭有些麻木了,现在已经有些头晕眼花了,一个打卡机做得那么高端干什么?打卡成功竟然需要八步走,他就知道把大象放冰箱需要几步,第一步,把冰箱门打开,第二步把大象……
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