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Good Luck To You!

手把手教你使用 Deepfakes 换脸(deep换脸软件)

作为程序员,不会换脸软件怎么能忍?下面教大家徒手使用 Deepfakes 换脸。

如何使用 Deepfakes 换脸?

获取 deepfakes 工具包

Bash
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git 
复制代码

补齐依赖包:

人脸识别的原理(手机人脸识别的原理)

人脸识别技术的应用越来越广泛,从安保到支付,从人机交互到医疗保障等都有其身影。那么,人脸识别的原理是怎样的呢?在这篇文章中,我们将从几个方面来为大家讲解。

人脸识别的基本流程

人脸识别的基本流程主要包括图像获取、人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配等几个步骤。其中,图像获取是指摄像机或相机采集人脸照片或视频;人脸检测是通过人脸检测算法找到图像中的人脸位置;人脸对齐是将检测到的人脸图像进行归一化,以便后续的特征提取;特征提取是从人脸图像中提取出能够区分不同人的特征;人脸匹配是将提取出的特征与数据库中的特征进行比对,判断是否匹配。

用改进的深度差分特征识别人体部位

摘 要: 为了进一步提高人体部位识别正确率,考虑人体部位尺寸不一特性,提出了改进型深度差分特征。改进型深度差分特征根据人体部位尺寸大小确定特征偏移量取值,然后利用随机森林算法训练分类模型,实现了人体部位识别。实验结果表明,采用改进型深度差分特征作为分类模型的训练特征点,实现了人体部位更高、更准确的识别率,比原深度差分特征提高了1.95%。

0 引言

人体姿态识别是计算机视觉中一个重要的研究方向,对视频中运动人体部位的准确识别可为人体姿态研究奠定基础,也降低了人体行为分析的难度。

基于HOG-LBP特征融合的头肩检测研究

摘 要: 提出了一种基于HOG-LBP特征融合的人体头肩检测方法,其要点是将人体头肩图像等分为多个部分重叠的块,从每个块内提取HOG和LBP特征并加以融合,以得到更有效的人体头肩的边缘轮廓和纹理特征,融合后的特征送入支持向量机SVM(Support Vector Machine)通过Bootstrapping的方式进行训练,得到最终的判别模型。实验结果表明,该方法的检测效果优于基于单一HOG、LBP特征的方法。

0 引言

从传统迈向智能:深度学习助力医学图像精准分割!


小知回顾

ObjC 类的加载和初始化(obj.entries)

作为一个程序员,绝大多数时候你都不需要关心一个类是怎么被加载进内存的。这里面 runtime linker 在你的代码还没跑起来之前就已经做了很多复杂的工作。

对于大多类来说,知道这一点就已经相当足够了。但是,有一些类可能需要做一些特殊的准备工作。比如初始化一个全局的表,从 UserDefaults 里面读取配置并缓存起来,又或者做一些其他的准备工作。

ObjC 提供了两种方法来实现这些事情:

如何正确控制springboot中bean的加载顺序总结

转载:
https://segmentfault.com/a/1190000023204143

1.为什么需要控制加载顺序

springboot遵从约定大于配置的原则,极大程度的解决了配置繁琐的问题。在此基础上,又提供了spi机制,用spring.factories可以完成一个小组件的自动装配功能。

java类加载与初始化(java类加载机制是什么)

一、类的加载与ClassLoader的理解
1、加载

将class文件字节码内容加载到内存中,并将这些静态数据转换成方法区的运行时数据结构,然后生成一个代表这个类的java.lang.class对象。

2、链接
将Java类的二进制代码合并到JVM的运行状态之中的过程。

static详解:静态变量、方法、代码块与类加载流程全面剖析

static是一个很重要的关键字,它可以修饰类的成员(变量和方法)和代码块。

本文一起来看下static的含义和用法。

自定义类加载器实现及在tomcat中的应用

了解了类加载器的双亲委派机制, 也知道了双亲委派机制的原理,接下来就是检验我们学习是否扎实了,来自定义一个类加载器

一. 回顾类加载器的原理

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