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人脸识别与美颜算法实战

基于Python人脸识别与美颜算法实战

人脸识别与美颜算法实战
  • 资深AI图像处理工程师力作。
  • 腾讯PCG光影研究室技术负责人傅斌推荐。
  • 全彩色印刷。
  • 详解60多个新颖、独特、紧跟时代热点的人脸图像处理算法实战案例,复现抖音、天天P图、美颜相机、淘宝等多个App中的热门人脸图像特效算法设计。
  • 重图文并茂,生动有趣,用简单易懂的方式,带领读者入门AI人脸图像算法设计。
  • 基于人脸图像应用的算法设计,梳理计算机视觉技术的发展脉络。

人脸识别美颜算法实战》精华内容:

抖音中的深度学习图像处理

天天P图深度学习图像处理

美颜相机中的深度学习图像处理

淘宝中的深度学习图像处理技术

人脸磨皮算法

人脸美白算法

人脸图像祛痘算法

机器学习之训练人脸分类器

深度学习之人脸识别

手写体识别项目

抖音中的视频抖动效果算法设计

抖音中的视频闪白效果算法设计

抖音中的视频霓虹效果算法设计

抖音中的视频时光倒流效果算法设计

抖音中的视频反复效果算法设计

抖音中的视频慢动作效果算法设计

抖音中的视频Black Magic效果算法设计

抖音哈哈镜效果算法设计

图像老照片风格滤镜算法设计

图像素描风格滤镜算法设计

图像油画风格滤镜算法设计

图像马赛克效果算法设计

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源代码(需要下载)

内容简介
《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  是一本新手入门人工智能图像处理技术的基础图书,其主旨是带领读者从零开始学习人脸识别与美颜算法的相关知识。书中介绍了Python图像处理的相关知识以及机器学习和深度学习理论及其在人脸识别与美颜领域中的应用。书中秉承知识点结合案例的方式讲解,穿插了60多个行业案例和代码进行实战,以降低读者的学习难度。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  共9章,前5章着重介绍了基本的Python编程和视频图像处理技术,包括基于Anaconda和PyCharm的环境搭建、各种数据处理的相关包(NumPy、Matplotlib等),还复现了抖音中各种视频特效的算法设计;后4章介绍了机器学习和深度学习在人脸图像处理领域中的算法与实战案例,包括基于分类器和卷积神经网络的经典应用、算法模型设计,以及目前主流的视频媒体中人脸美颜、虚拟试妆等算法的设计和复现。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  内容丰富,实例典型,实用性强,尤其适合熟悉Python但不熟悉框架而又想要了解和学习机器学习及深度学习在人脸图像处理应用中的初学者阅读,同时也适合有一定基础的程序员作为工具书和参考书使用。

作者简介

方圆圆  获中国科学院大学硕士学位。现任中国科学院浙江数字内容研究院人工智能教育实验室主任、中日人工智能协会执行会长。曾任唯品会硅谷研发中心、联想研究院图像算法专家。计算机视觉领域9年开发经验。曾经参与组织世界人工智能大赛等国际赛事,主导《机器学习基础与应用案例》《深度学习应用案例》《医学人工智能案例集》等课程的教案编写。

前  言

据统计,在当今各行各业中,互联网与软件工程行业薪资名列前茅,大幅领先于传统行业。 BOSS直聘发布《 2020年人才资本趋势报告》,该报告公布了 2020年人才领域的前瞻趋势,对其中的人工智能相关方向进行了梳理。其中,自然语言处理岗位的平均薪资为 25 553元;机器学习岗位的平均薪资为 27 652元;语音识别岗位的平均薪资为 24 037元;深度学习岗位的平均薪资为 27 516元;语音、视频、图形开发岗位的平均薪资为 22 979元。随着人工智能领域的不断扩大和普及,各行各业逐步深入实践和应用人工智能领域的相关技术,具有实践经验的顶尖 AI人才缺口增大,人工智能技术将成为第四次工业革命的发动机,成为不可或缺的力量源泉。

在人工智能领域,计算机视觉是人工智能最重要的部分之一,尤其是人脸图像处理领域涌现了商汤、旷视、云丛、抖音等多家独角兽企业。 2014年,中国人脸识别行业的市场规模为 49亿元; 2018年,中国人脸识别行业的市场规模为 131亿元,年均复合增长率为 37%。这充分显示了人脸图像处理技术的巨大商用价值,大量的人脸相关应用不断涌现。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  结合大量的实际案例,从 Python图像处理开始讲起,再到机器学习、深度学习的理论和应用,通过由浅入深、图文并茂的讲解及项目实战,提高读者的理论水平和代码实践能力。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  特色

  1. 入门门槛低,学习曲线平滑

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  从搭建环境学起,首先介绍 Windows、Linux和 Mac OS这三种环境下编译环境的配置和安装;然后介绍与 Python数据编程相关的基础知识、图像处理算法基础及常用函数;接着介绍机器学习和深度学习的基础理论;最后通过 Python复现各种常用软件中的人脸图像算法应用。本书学习曲线平滑,适合深度学习和机器学习的零基础读者阅读。

  1. 通过对比、理论结合实践的方式讲解,适合新手学习

对于一个新知识点的出现,本书通过对比的方式给出了概念或原理,让读者能举一反三,拓宽知识面;对深度学习的一些理论和概念,本书结合目前热门软件中的图像算法应用实例,让读者能边学习边实践,缩短了新手与老手之间的差距。

  1. 内容丰富、实用,主次分明

本书所选案例涉猎广泛而丰富,算法案例紧跟当前潮流,如抖音、天天 P图、美颜相机中的各种图像处理技巧,沿着“需求→算法设计→代码实现”的思路讲解,书中大量既丰富又生动有趣的例子简单易学,可直接上手。在代码示例中,不仅包含了模型构建和设计的核心思想,同时也兼顾了新手容易犯错的细节展示。此外,本书还介绍了一些在工程实践中常用的设计与实现技巧,以提高内容的实用性,增强案例与实际系统设计和实现过程的联系。

  1. 图文搭配合理、生动有趣,全程伴随实战

本书从实战出发,介绍了大约 60多个案例,脉络清晰,没有太多枯燥的理论讲解,而是以一位资深 AI算法工程师手把手带读者入门做项目的方式,讲述了新手如何入门成为 AI图像算法工程师,遇到项目如何入手去做,以及目前抖音中好玩的效果是如何一步步通过算法设计做出来的,沿着 Python基础、图像处理技术、视频处理技术、机器学习、深度学习及各类图像美颜算法的思路去实现。目前,各种 App中美颜算法大行其道,希望通过作者有趣的讲解,可以带领读者探索其中的各种算法设计小技巧。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  内容

第 1章 AI时代:图像技术背景知识

本章首先介绍了什么是人工智能以及人工智能的历史和发展,通过介绍 AI的发展历史和一些标志性事件,概述了目前中国 AI技术的发展现状;然后介绍了计算机视觉技术及其分类和应用,让读者在第 1章就可以体会到 AI在生活中无处不在,以及它无限的发展前景。

第 2章武器和铠甲:开发环境配置

本章主要介绍了本书涉及的开发语言和编译环境,详细介绍了 OpenCV开源库及 Python不同版本间的区别,带领读者手把手搭建 PyCharm和 Anaconda编译环境,完成基本的 AI开发环境配置,并且在不同环境下装载各种需要的工具包。

第 3章开启星辰大海:图像处理技术基础知识

本章详细介绍了图像处理技术的基础知识,每个知识点对应多个 Python实例,让读者能够轻松完成图像的旋转、平移、镜像和缩放等一系列操作。

第 4章 First Blood:第一波项目实战

本章以大量的 Python实例展示了基于图像处理算法可以实现的多种效果,介绍了抖音哈哈镜、照片怀旧、素描、油画、卡通化和马赛克处理等一系列项目的算法原理和代码实现,有趣地展示了图像处理技术中的各种玩法。

第 5章 Double Kill:视频图像处理理论和项目实战

本章介绍了视频图像处理技术的原理和流程,并以大量的实例展示了如何根据抖音的一些视频特效来设计算法以实现其效果,完成了抖音视频中抖动、闪白、霓虹、时光倒流、视频反复、慢动作和 Black magic等效果设计。

第 6章 Triple Kill:基于机器学习的人脸识别

本章详细介绍了机器学习的基础知识,从一个机器学习的实例出发,讲述了机器学习的原理,以及什么时候使用机器学习。本章以经典的人脸识别算法为例,从数据准备到算法设计原理,再到最后的训练,完成一个完整的机器学习项目。

第 7章 Quatary Kill:基于深度学习的人脸识别

本章详细介绍了深度学习的基本概念和使用场景;讲解了深度学习和机器学习的区别,并以 LeNet-5网络为例讲解了深度学习的经典网络;还讲解了几种常见的网络层及其作用,如卷积层、激励层、池化层、 Flatten层和全连接层;调用 TensorFlow进行数据增广,详解模型训练和测试过程,并讲解了如何设计损失函数和优化器,以及如何评价一个模型的好坏。

第 8章 Penta Kill:人脸图像美颜算法项目实战

本章以几种经典的图像美颜算法为例,讲解了目前主流的美图软件,如美颜相机、天天 P图等图像美颜算法的设计。其中,涉及的图像处理基础算法有各种图像过滤器、图像颜色 HSV空间、颜色分割和各种图像增强算法等。本章还通过大量的 Python实例实现了人脸磨皮、美白和祛痘等效果。

第 9章 Legendary:AI时代图像算法应用新生态

本章以目前主流的应用领域为例,分析了 AI时代图像算法的应用现状,讲解了项目中基本的算法设计逻辑,以及抖音和天天 P图等应用中图像算法的应用情况与算法设计复现,带领读者感受应用级项目算法的设计思路。

配套资源获取方式

本书涉及的源代码文件等资料需要读者自行下载。请登录华章公司的网站 www.hzbook. com,在该网站上搜索到本书,然后单击“资料下载”按钮,即可在本书页面上找到下载链接。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  读者对象

深度学习爱好者;

计算机视觉技术爱好者;

算法工程设计实现工程师;

渴望入门深度学习相关领域的学生;

图像处理技术爱好者;

对美颜算法、App自动化妆算法感兴趣的人员;

深度学习应用研究人员;

人工智能从业人员。

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  作者

本书由方圆圆编写。作者在人工智能技术领域有多年的工作经历和丰富的开发经验。由于能力和时间所限,书中可能还存在疏漏和不足之处,敬请广大读者朋友指正。

……

媒体评论

本书作者通过对人工智能领域图像处理技术的系统梳理,构建了人脸算法处理的一整套理论体系,展示了各种项目开发中的算法设计之道。书中介绍了几个热门App人脸图像应用实战案例,生动有趣,带领读者学习人脸识别技术与美颜算法,值得推荐。

——深圳汽航院科技有限公司董事长  张瑞锋

《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  作者具有8年多的算法开发经验,给读者带来的是一本专业研究AI人脸算法的图书。本书兼顾了理论、算法和实践三个方面。与以往技术开发类书籍有所不同,本书从传统的图像处理技术应用延伸到了机器学习和深度学习领域的AI图像算法应用,可操作性强,在理论方面也有一些创新。

——腾讯PCG光影研究室技术负责人  傅斌

“两弯似蹙非蹙笼烟眉,一双似喜非喜含情目”“眉将柳而争绿,面共桃而竞红”。古诗中有很多诸如此类形容美人的句子,寄托了人们对美好容颜的无尽向往。虽然现实中无法人人拥有一副古诗中描述的俊俏面容,也难以抵挡岁月所留下的痕迹,但是随着图像处理和人工智能技术的飞速发展,以美图秀秀为代表的图像美颜应用和以抖音为代

表的视频美颜应用使人们的这一愿望得到满足。磨皮、削骨、瘦脸、修眉,过去需要技艺精湛的整形外科医生或者技术高超的化妆师才能实现的效果,如今通过一个App就可以实现。

智能图像处理是人工智能应用中非常重要的一环,造就了国内多家独角兽公司,而“图像处理 人工智能”型人才在市场上也是供不应求。掌握一门技术的*好方式是动手实践,即所谓源码之前了无秘密。《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  以美拍、抖音等美颜 App背后的实现原理为线索,运用图像处理和人工智能技术,博观约取讲原理,条分缕析讲实现,从代码层面手把手

教读者实现其中的关键算法。对于从事图像处理和人工智能研究的工程技术人员和学者而言,这是一本不可多得的实战宝典。

从具体内容上看,《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》  首先介绍了利用Python进行图像处理的基本原理与方法,以及开源Python图像处理工具库的使用,然后介绍了机器学习和深度学习的基础知识及机器学习和深度学习中人脸识别的实现,*后介绍了主流视频软件中人脸美颜算法的设计、图像特效及视频特效的原理和实现,展望了 AI时代图像处理算法在各大领域的应用新生态。本书内容紧凑,从基础技术到实践再到前沿技术,逻辑严谨,环环相扣。

我和本书的作者同一年入学中国科学院研究生院,她在人工智能计算机视觉领域有8年多的工作经验,拥有 8篇核心技术专利,曾历任唯品会硅谷研发中心AI高级算法工程师、联想研究院 VR图像算法工程师,拥有 11项发明专利。工作之余,她还联合创办了AILOB上海AI人才社区,组织了多次精彩的线下技术交流活动,并兼任多家创业公司的技术顾问。她不仅有优秀的人工智能科班背景,同时在产业界有着扎实的实战经验。本书是她花费过去一年中几乎全部的业余时间所完成的诚意之作。值得一提的是,作者还亲自担任模特来测试各类美颜算法的效果,这也给读者的阅读增加了很多乐趣。

拿到样稿是一个阳光明媚的午后。在昆明湖之畔,我翻遍了泛黄的诗笺,只为找几句话来衬托这本书写“美丽”的书。本书的作者很美,书也很美,我很荣幸为之作序,把本书推荐给各位读者,同时预祝大家阅读愉快。

——中科院计算所博士/中科视拓CEO  刘昕

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