ai人臉掃描你前世這一生(人臉掃描前世這一生)

人臉識別技術被濫用，你怎樣看待日益發展的人臉技術?

任何一個新興的事物發展都會遇見一定的阻力，亦會有一些代價，人臉識別技術也是這樣，盡管今天人臉識別技術已經成為ai科技的代表，但仍有許多用戶預示對其不放心，6成以上的人不敢使用人臉識別支付。

毋庸置疑，人臉識別技術正在得到大力的推廣，並且已經應用到瞭各個范疇，打比方說商超購物付款，上班工作打卡，小區門禁刷臉等等，甚至在個別地區還有人臉識別的垃圾桶，這幾個范疇都在使用人臉識別，而人臉識別有還是沒有被濫用的可能性也成為瞭人們的擔憂。主要擔心來自於2點。

信息泄露問題

在網上看見瞭這樣一個消息，某電商平臺竟然以一定的價格非法出售用戶的人臉識別數據，此消息使人聽瞭捏一把冷汗。平時我們在使用刷臉支付在刷臉的時刻也有如此的擔心，會不可能有一個和我長相十分相似的人盜用瞭我賬戶裡的錢呢？其實也就是說這項擔憂是沒很有必要的，道高一尺，魔高一丈，說不定什麼時間我們泄露出去的人臉信息會被不法分子盜用，我們的賬戶餘額也不保瞭。

從技術原理來看，人臉識別的前提是我們必然有一個人臉數據先儲存到數據庫裡面，掌握這個數據庫提取的公司會不會將我們的信息透露，我們的信息能不能保證是安全的，這也未知。

技術安全問題

就好像一開始人臉識別推行困難的擔憂一樣，許多人懷疑這項技術是還是不是安全的，打比方說會不會在我們走路的時刻一走一過就無意當中被某個電子產品掃碼支付瞭，或者我們的面部識別信息會不會被某種技術復制出來，如此問題都存在著一定的可能性。

基於上兩點原因，我覺得日益發展的人類技術還是有很大的空間有待提升的。

高校用AI技術實現猴臉識別，這波操作具有如何的意義?

依托人工智能等新技術，西北大學聯合西安電子科技大學科研團隊自主研發出一套動物個體身份識別系統。目前，這套系統可以精確準確識別41個靈長類和5個非靈長類哺乳動物，尤其是對生活在秦嶺地區的川金絲猴識別率達到瞭95、6%。

與人臉識別技術相似，猴臉識別技術通過提取金絲猴面部特征信息，建立秦嶺金絲猴個體的身份信息庫，最終掃描、比對、識別。針對這一前沿科技，西北大學、西安電子科技大學生命科學、計算機科學范疇的專業人士深度交叉融合，成立瞭動物人工智能研究團隊，在金絲猴研究團隊長期鉆石的基礎上，首次開發出基於探測、追蹤、識別技術的金絲猴個體智能識別系統。

西北大學信息科學與技術學院副教授 許鵬飛：“表現性的秦嶺川金絲猴，我們在227隻川金絲猴的5萬多張圖片上進行試驗，可以達到95%左右的識別準確率，它真的可以對一個場景下智可以推算出動物的數量同時，它還不錯給 每一個動物付與打比方說說它的一些 名字和身份的一些信息， 進一步還不錯擴展到對關鍵動物進行實時追蹤，來對它的行為 進行識別和分析。”

秦嶺地區生活著大概4000隻金絲猴，屬於川金絲猴的單獨亞種，常年棲息於海拔1500米至3300米的森林中，是典型的森林樹棲動物。目前，這項技術已進入到應用推廣的階段，並在多處秦嶺金絲猴分佈地用於多個種群、上千隻個體的識別和記錄，開始啟動建立秦嶺金絲猴個體信息庫；未來，有望在基於動物精確準確識別的基礎上實現動物保護、飼養、繁育和精細化管理。

此刻ai換臉技術很火，那麼它的根本究竟是什麼?

AI換臉的根本是把顏值和表情分開

這裡說的顏值，其實是人的五官形象；而表情，則是五官在不同情緒下的形象，更加的多的是指五官的動作。

一個人臉上，顏值和表情他們總是一體的，難以分割

然而AI換臉技術的出現，正在告知我們顏值和表情是可以分離的。

怎麼把顏值和表情分離？

在AI換臉出現以前，PS（PhotoShop）其實也就是說也可以對圖像進行換臉，或者叫PS換臉。

PS換臉即是把一張新臉的圖像，直接覆蓋到圖片上的一張臉上

由於是直接覆蓋，因此生成的圖片時，臉部表情隻能跟新臉的表情一樣，改變不瞭。

假如非要改變，而且要改變的自然會非常困難，需要使用復雜的手繪技術進行精確準確繪制，並且在視頻上實現還要顧及多幀的連貫性。

AI換臉技術出現之後，表情改變就變得比較容易，而且即便在視頻裡實現也比較容易。

AI換臉技術，隻要一張新臉的照片，就能夠給視頻裡的角色換臉。

AI換臉的過程大約可以理解為：人工智能預先分析好視頻裡面的五官的形狀和位置；你提供照片後，人工智能再分析你的五官形狀和位置；緊接著再把你的五官的形狀和位置，和視頻對比著進行合並。

最終合並出來的作用，表情是原視頻裡面的表情；五官成為瞭提供照片上的五官，而且換臉結果在整個視頻片段都非常自然。

這個過程生成的視頻裡，五官來自圖片，表情來自視頻，五官和表情分離瞭，也其實就是顏值和表情分離瞭。

換句話說，AI變臉的根本，或許就是顏值和表情分離。

那顏值和表情分離究竟有什麼用？

影視制作的剪掉鞭子性創新：

影視制作裡有一個改寫瞭整個影視行業的“分離”，就是圖像和聲音分離。

影視行業最初都是無聲影視，後來有人創新性的把聲音和圖像進行同步播放，就顯現瞭有聲電影。

而聲音和圖像分離技術一直運用到此刻，如此的分離，保證讓聲音可以單獨制作，建造出立體感和現場感更強的聲音效果。

而顏值和表情分離，會產生比圖像聲音分離，更為強烈的作用與影響。

(1)大大增添影視作品的人臉表現力。

例如，以前很難想象人可以從“畫”裡面走出來，不過現在通過AI換臉，隻要獲取畫裡面的五官，放到任意的視頻裡面，就能夠制作出畫裡面人在動的視頻。

要知道畫裡的臉孔極其自由，可以憑我們天馬行空，建造出任意我們想要的臉孔，再通過AI換臉，就建造出任何我們想要的活靈活現的角色。

AI換臉是人工智能一個有趣的功能，那它是通過哪種方式實現的?

人臉檢測 → 多人臉區域分別做面部關鍵點檢測 → 面部區域分割 → 圖像線性融合

AI的人臉識別怎麼檢測出具體年齡的?

如今的技術真是相當強大，所以AI人臉識別不是信息的泄露，而是由於技術的強大，包括大數據技術，圖像分析技術以及機器學習等。其實也就是說人臉識別也不是很準的，打比方說化妝等，年齡就不容易進行準確判斷。至於怎麼檢測，我判斷是first of all采集我們的人臉圖像，緊接著利用皺紋，毛孔大小，皮膚粗糙程度等來進行首先判定，緊接著對比大數據裡面的眾大部分據，進而推斷年齡。具體的要看具體流程采用的算法。

人臉識別身份系統的工作原理是什麼?

人臉識別是一種軟件層面的算法，用於通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一自個的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不一樣的工作方法，可是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。特別規定的神經互聯網被訓練用來檢測人臉的標簽，並且將人臉與圖像中的其他物體區分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，打比方說：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。每個人臉檢測和識別系統或軟件都繞不開人臉識別算法。

人臉識別，字面上意思是基於人的臉部信息進行身份識別的畢生物識別技術。人臉識別時first of all判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的信息，根據這幾個信息，進一步提取出人的特點、身份，並與已存在的人臉，進行匹配與識別。

人臉識別與人臉驗證人臉驗證任務，在於用孿生互聯網提取一對人臉的特點表達，並計算兩個特征表達之間的相似度，假如相似度一致則為相同身份，否則不一樣。普通人臉驗證的特點表達前，我們需要用固定身份類別數目進行訓練，常見有arcface，cosface等方法，具體公式原理不細說。將不同身份人臉映射到一個球面域。如此便可以學習到很富饒的特征。之後，我們便可以利用前面提取特征的互聯網，對每一對人臉進行特征提取並計算特征的相似性，判斷人臉是否一致，如此便不需要怕特征限制，但是我們需要取一個模板，這種亦稱zero-shot learning。

隨著工業界對準確率的更高要求，想要進一步提升模型的泛化能力，需要將不同算法組合來解決面部識別過程中的很多常規問題：打比方說面部表情、姿勢、光照條件、圖像噪聲等因素對識別過程帶來的差別。最新的實驗將LBP算法與先進的圖像處理技術相結合: 雙邊濾波、直方圖均衡化、對比度調整和圖像混合，通過結合後的算法取得瞭長足的進步。