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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