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[導(dǎo)讀] ImaginaTIon參加了上周舉辦的GDC 2018大會(huì),今年的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)仍然令人興奮,我們?cè)谛“撕蚭moji上做了一些有意思的嘗試。我們?cè)谌四槞z測(cè)Demo上增加整容功能&mdas

ImaginaTIon參加了上周舉辦的GDC 2018大會(huì),今年的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)仍然令人興奮,我們?cè)谛“撕蚭moji上做了一些有意思的嘗試。我們?cè)谌四槞z測(cè)Demo上增加整容功能——將參觀者的臉化妝成小矮人形象。

那么具體是怎么操作的呢?我們?cè)O(shè)置了一個(gè)實(shí)時(shí)反饋攝像頭,然后每一幀都能實(shí)時(shí)的檢測(cè)到包含人臉的區(qū)域。然后我們會(huì)在人臉上增加小矮人帽以及個(gè)性化的頭發(fā)和胡須。

為什么?為什么不呢?

從技術(shù)方面來(lái)看,這個(gè)Demo運(yùn)行在集成了ImaginaTIon PowerVR G6430 GPU的谷歌Nexus平臺(tái)上,我們已經(jīng)進(jìn)行了適當(dāng)?shù)男薷氖顾С謱?shí)時(shí)的webcam視頻流輸入,采用OpenCL進(jìn)行人臉檢測(cè),最后將結(jié)果渲染到屏幕上。這個(gè)算法沒(méi)有采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),盡管它在近幾年來(lái)變得很流行。與之相反,這個(gè)Demo中檢測(cè)器的基礎(chǔ)采用的是局部二值模式(LBP)分類器,它會(huì)檢測(cè)每個(gè)相鄰的像素,并基于中心像素與四周相鄰像素的閾值差異計(jì)算出結(jié)果。

在此設(shè)置中LBP是弱分類器,這些弱分類器的輸出會(huì)被組合成級(jí)聯(lián)的強(qiáng)分類器,強(qiáng)分類器來(lái)決定檢測(cè)的結(jié)果是否確實(shí)是真正的人臉。除了核心算法之外,還有一些其他的啟發(fā),比如精確的提取含有皮膚顏色的區(qū)域以及處理有旋轉(zhuǎn)角度的人臉。如果你對(duì)PowerVR傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)包括人臉檢測(cè)有濃厚的興趣,請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接了解更多信息。

這個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)Demo不僅僅具備人臉檢測(cè)功能,還能提供身份識(shí)別,第一次進(jìn)入到畫面內(nèi)的人臉會(huì)被注冊(cè)記錄,當(dāng)再次進(jìn)入畫面時(shí)就能夠識(shí)別了。這兩個(gè)Demo都是基于GPU的,如果使用我們最新的PowerVR 2NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,人臉檢測(cè)采用專用的硬件來(lái)執(zhí)行,能提供更高的性能,同時(shí)也可以釋放GPU去執(zhí)行其他任務(wù)(比如渲染物理層的小矮人形象或者emoji表情)。閱讀這篇博客了解更多相關(guān)細(xì)節(jié):為什么說(shuō)PowerVR 2NX NNA是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的未來(lái)?。

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