ai是如何識別圖片視頻人臉的

❶ AI換臉APP刷屏，人臉識別都用了哪些黑科技

支付寶早就開通，人臉識別支付了，未來可能會在很多方面都會用到人臉識別。

超市的儲物櫃，家庭大門，快捷支付，考勤，手機開機。

數據的預處理。

圖片是由一個一個的像素組成的，就拿入門的案例說吧，MNIST數據集，是一個手寫數字的數據集，每一張圖片都是由28×28個像素點形成的。

卷積（特徵提取）的具體計算方法：

其中input為輸入，filter叫做卷積核（暫且理解為濾波器），output叫做特徵圖，特徵圖的個數和filter的個數是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩陣，那麼可以設中間的參數是W，於是就有Wx+b = output。這里的W是我們最終要訓練出來的。

❷ 人們識別圖像是靠形狀，那AI是怎麼識別圖像的

德國研究團隊給出一個原因，這個原因出乎意料：人類會關注圖中對象的形狀，深度學習計算機系統所用的演算法不一樣，它會研究對象的紋理。

德國圖賓根大學科學家Geirhos領導的團隊採用獨特方法進行研究。去年，團隊發表報告稱，他們用特殊噪點干擾圖像，給圖像降級，然後用圖像訓練神經網路，研究發現，如果將新圖像交給系統處理，這些圖像被人扭曲過（相同的扭曲），在識別扭曲圖像時，系統的表現比人好。不過如果圖像扭曲的方式稍有不同，神經網路就無能為力了，即使在人眼看來圖像的扭曲方式並無不同，演算法也會犯錯。當你在很長的時間段內添加許多噪點，圖中對象的形狀基本不會受到影響；不過即使只是添加少量噪點，局部位置的架構也會快速扭曲。研究人員想出一個妙招，對人類、深度學習系統處理圖片的方式進行測試。

演算法將圖像分成為小塊，接下來，它不會將信息逐步融合，變成抽象高級特徵，而是給每一小塊下一個決定，比如這塊包含自行車、那塊包含鳥。再接下來，演算法將決定集合起來，判斷圖中是什麼，比如有更多小塊包含自行車線索，所以圖中對象是自行車。演算法不會考慮小塊之間的空間關系。結果證明，在識別對象時系統的精準度很高。

❸ 手機視頻ai換臉軟體怎麼用

先用ai軟體識別視頻中的人臉，在導入一張人臉圖片或拍一張人臉替換即可。

❹ 手機人臉識別的原理是什麼

不同品牌機型採用的面部識別技術方案不同，面部識別效果也會不一樣；目前vivo/iQOO系列手機，僅NEX雙屏版採用3D人臉識別技術，其餘機型均採用Face Wake面部識別，通過識別面部特徵點，與錄入信息進行匹配從而實現解鎖。
註：3D人臉識別技術介紹：3D人臉識別技術能實現面部信息的立體捕捉，通過識別面部的立體特徵，降低誤識別的可能性，可帶來更准確安全的識別。

❺ 抖音是如何識別AI換臉的

AI換臉(Deep Fakes)技術可以將視頻中出現的人臉精準地換成另一張臉，只要數據足夠，連表情也能做到一模一樣。
AI換臉臉部表情自然，效果逼真，整個過程你只需要通過一張照片，然後用AI技術使用自己的照片替視劇或者小視頻中的人物，從而生成以自己為主角的視頻。
最開始將視頻逐幀保存成圖片，每個視頻各取兩幀用於示意，第二步人臉對齊，定位出人臉上的關鍵點，然後根據關鍵點將人臉轉正，第三步人臉分割換臉時只換這一部分就可以了，第四步訓練換臉模型，用處理好的人臉圖片訓練換臉模型，它生成的就是我們想要的，第五步合並，調整生成臉的膚色、光照和清晰度等，得到更自然的合並效果，再把處理好的圖片拼接成最終的視頻。

❻ AI換臉是人工智慧一個有趣的功能，那它是通過什麼方法實現的

高科技，不太懂，但是好壞還是可以說說
前幾天網上有一個「將朱茵的黃蓉換成楊冪的臉」的話題異常火爆，這個話題的由來是有一位熱心網友用AI技術將94版《射鵰英雄傳》里朱茵所飾演的黃蓉的整個臉換成了楊冪的臉，整個視頻中主體的輪廓清晰，表情自然生動，著實挺驚艷的。

如以上的AI「換臉」技術，一旦被不法分子利用還是非常可怕的，之前網上有很關於奧巴馬的惡搞視頻，其實都是通過AI實現的。但是技術是沒有原罪的，我們不能因為菜刀能夠殺人就不生產菜刀了。
而至於人工智慧發展到一定程度了，會不會擁有思維？會不會像電影《普羅米修斯》中的那樣，人類遭到了生化人的報復？這些事情只有交給千百年後的人們了，誰也不知道那時整個世界又將是一種什麼樣的景象！

❼ 人工智慧做人臉識別的原理的什麼

說到底就是一個數學公式。類似三角函數勾股定理那樣得一個公式，人們利用計算機技術，擬合了人臉的識別函數，然後我們把人臉的圖像輸入計算機之後，計算機通過對每一個像素的數據進行計算，最終得出結果。和三角函數相比，這個人臉識別的函數，稍微復雜了一點，但是原理是一樣的。就如同1+1等於2一樣。

❽ AI 換臉是什麼原理

AI換臉實際上是多項技術的一個結晶，它的基礎是Cautoencoder自編碼器，它主要用於圖片的壓縮和降噪等等，人臉識別演算法最經典的搭配是基於LBP特徵的Cascade Classifier。它從輸入中提取特徵，再根據特徵把輸入重新生成出來，以實現壓縮和降噪等功能。

我們將抽象的特徵稱作code特徵碼，從輸入提取特徵碼的過程稱作encode編碼，根據特徵碼得到輸出的過程叫做decode解碼，我們再把實現編碼的結構稱作encoder編碼器，同理也有decoder解碼器，它們的結構並不是一成不變的。

目前我們能看到的絕大多數換臉視頻都是通過，faceswap和DeepFaceLab這兩個項目製作的，它們的流程大同小異，DeepFaceLab是個開源項目。

第一步將視頻逐幀保存成圖片，每個視頻各取兩幀用於示意。

第二步人臉對齊，定位出人臉上的關鍵點，然後根據關鍵點將人臉轉正，第三步人臉分割換臉時只換這一部分就可以了。

第四步訓練換臉模型，用處理好的人臉圖片訓練換臉模型，它生成的就是我們想要的。

第五步合並，調整生成臉的膚色、光照和清晰度等，得到更自然的合並效果，再把處理好的圖片拼接成最終的視頻。