从此捏脸不再重复 NVIDIA用人工智能学习人脸特征
2018-12-18 10:22:51作者：佚名来源：本站整理浏览：39
NVIDIA从图片分享网站Flickr的７万张人像照片中，让电脑系统进行分析学习，进而了解人脸各个器官分布、组成关连，进而可将不同人脸各部位依照器官、特征拆开，并且重新组合成全新脸型，其中可以选择将特定特征保留，或是以相似形式呈现。
通过人工智能与图象技术，NVIDIA在此之前已经可以建立脸部肌肉作动、表情呈现逼真的人脸模型，而在进一步的应用里，更可解析每一张脸的细微特征，并且个别作调整之后，进而再组合成全新脸型。
与以往通过随机数组合形成不同脸型的方式不同，NVIDIA此项技术能进一步分析了解脸部细节特征，并且能进一步了解各个特征细节的相互关系，因此不会出现以往单纯将不同模块应用在多数建模内容，导致电脑动画中的A人物脸型某个部分与B人物相同。
在全新应用人工智能技术产生不同虚拟人脸的方式，可以进一步分析人脸各部位特征，进而产生更自然的全新脸型，但不会显得不自然，或是一眼即可看出是相同部分改变而成。
此项技术是从获得使用许可的7万张Flickr人像照片内容，并且去除雕像、绘画，以及其他非真实人脸图像，借此让电脑系统进行分析学习，进而了解人脸各个器官分布、组成关连，进而可将不同人脸各部位依照器官、特征拆开，并且重新组合成全新脸型，其中可以选择将特定特征保留，或是以相似形式呈现。
这样的技术，很自然地可以联想到电影特效制作，或是各类分析软件应用，例如当警方希望通缉特定罪犯时，即可通过分析拆解组合方式，借此确认通缉对象是否化妆、整容之后的可能性，另外也有可能逆向用于人脸识别应用，或许可用在机场、地铁等公交工具出入口进行特定人士脸型比对。
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