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Imagination参加了上周举办的GDC 2018大会,今年的增强现实(AR)技术仍然令人兴奋,我们在小矮人和emoji上做了一些有意思的尝试。我们在人脸检测Demo上增加整容功能——将参观者的脸化妆成小矮人形象。
那么具体是怎么操作的呢?我们设置了一个实时反馈摄像头,然后每一帧都能实时的检测到包含人脸的区域。然后我们会在人脸上增加小矮人帽以及个性化的头发和胡须。
为什么?为什么不呢?
从技术方面来看,这个Demo运行在集成了Imagination PowerVR G6430 GPU的谷歌Nexus平台上,我们已经进行了适当的修改使它支持实时的webcam视频流输入,采用OpenCL进行人脸检测,最后将结果渲染到屏幕上。这个算法没有采用神经网络,尽管它在近几年来变得很流行。与之相反,这个Demo中检测器的基础采用的是局部二值模式(LBP)分类器,它会检测每个相邻的像素,并基于中心像素与四周相邻像素的阈值差异计算出结果。
在此设置中LBP是弱分类器,这些弱分类器的输出会被组合成级联的强分类器,强分类器来决定检测的结果是否确实是真正的人脸。除了核心算法之外,还有一些其他的启发,比如精确的提取含有皮肤颜色的区域以及处理有旋转角度的人脸。如果你对PowerVR传统机器视觉包括人脸检测有浓厚的兴趣,请点击链接了解更多信息。
这个基于神经网络的人脸检测Demo不仅仅具备人脸检测功能,还能提供身份识别,第一次进入到画面内的人脸会被注册记录,当再次进入画面时就能够识别了。这两个Demo都是基于GPU的,如果使用我们最新的PowerVR 2NX神经网络加速器,人脸检测采用专用的硬件来执行,能提供更高的性能,同时也可以释放GPU去执行其他任务(比如渲染物理层的小矮人形象或者emoji表情)。阅读这篇博客了解更多相关细节:为什么说PowerVR 2NX NNA是神经网络加速器的未来?。
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