NVIDIA用人工智慧学习人脸特征,可再自行组合出全新脸谱

2018-12-17 15:12

导读: 藉由人工智慧与图像技术,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谱。 NVIDIA是从7万张Flickr人像照片内容中,让电脑系统进行分析学习

藉由人工智慧与图像技术,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谱。

NVIDIA是从7万张Flickr人像照片内容中,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谱,其中可以选择将特定特征保留,或是以相似形式呈现。

 

与过往透过乱数组合形成不同脸谱的方式不同,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,因此不会出现像过往单纯将不同模组应用在多数建模内容,导致电脑动画中的A人物脸谱某个区块与B人物相同。

 

在全新应用人工智慧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谱,但不会显得不自然,或是一眼即可看出是相同模组改变而成。

 

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影像,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谱,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,或是各类分析软体应用,例如当警方希望追缉特定人士时,即可透过分析拆解组合方式,借此确认追缉对象可能变装、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、地铁等大众运输工具出入口进行特定人士脸谱比对。

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