Aplicaciones de poner caras

CMNB03 – Aplicación de detección de rostros

En los últimos años se han producido rápidos avances que han dado lugar a algoritmos novedosos y potentes que obtienen resultados impresionantes incluso en el caso muy difícil de la reconstrucción a partir de una sola cámara RGB o RGB-D.

El abanico de aplicaciones es muy amplio y no deja de crecer a medida que estas tecnologías van mejorando en velocidad, precisión y facilidad de uso. Motivado por este rápido progreso, este informe sobre el estado de la técnica resume las tendencias recientes en la captura monocular del rendimiento facial y analiza sus aplicaciones, que van desde la animación basada en el rendimiento hasta la recreación facial en tiempo real.

Además, cubrimos extensamente las preconcepciones que se utilizan para restringir mejor el problema de reconstrucción monocular con pocas restricciones, y discutimos las técnicas de optimización que se emplean para recuperar modelos faciales 3D densos y foto-geométricos a partir de datos monoculares 2D.

Anil Jain: Aplicaciones de reconocimiento facial: Estado del arte

¿Qué es el reconocimiento facial? – Aplicaciones y cómo funcionaDatos de la IAEmpleado el 1 de enero de 2021Lionbridge AI es ahora TELUS International. Pero no se preocupe. Estamos actualizando nuestro gran contenido a nuestro nuevo hogar. ¡Este artículo volverá a lucir en poco tiempo!

Dentro del campo de la visión por ordenador, el reconocimiento facial es un área de investigación y desarrollo que se ocupa de dar a las máquinas la capacidad de reconocer y verificar los rostros humanos. Los investigadores trabajan principalmente en la creación de tecnología de reconocimiento facial que pueda mejorar los negocios y las vidas humanas. Para ayudarte a comprender mejor esta tecnología, esta guía te explicará qué es el reconocimiento facial, cómo funciona, sus diversas aplicaciones y su grado de precisión actual.

Hay dos tareas principales que realizan los modelos de reconocimiento facial. La primera es la verificación, que es la tarea de comparar un nuevo rostro de entrada con una identidad conocida. Un buen ejemplo de ello es el desbloqueo de smartphones con identificación facial. Al configurar el sistema, el teléfono registrará tu cara como la del propietario del teléfono. Por lo tanto, la única tarea al desbloquear es comparar las nuevas caras de entrada con tu cara registrada en el dispositivo.

AE Face Tools – Aplicación de caras para After Effects

FaceApp es una aplicación de edición de fotos y vídeos para iOS y Android desarrollada por Wireless Lab, una empresa con sede en Rusia.[1] La app genera transformaciones muy realistas de rostros humanos en fotografías mediante el uso de redes neuronales basadas en inteligencia artificial.[2][3][4] La app puede transformar un rostro para hacerlo sonreír, parecer más joven, más viejo o cambiar de género.

FaceApp fue lanzada en iOS en enero de 2017 y en Android en febrero de 2017.[5][6] Hay múltiples opciones para manipular la foto subida como opciones de editor de añadir una impresión, maquillaje, sonrisas, colores de pelo, peinados, gafas, edad o barbas. Los filtros, el desenfoque de la lente y los fondos, junto con las superposiciones, los tatuajes y las viñetas, también forman parte de la aplicación[7] Las transformaciones de cambio de género de FaceApp han despertado especial interés entre las comunidades LGBT y transgénero, debido a su capacidad para simular de forma realista la apariencia de una persona como el género opuesto[8][9].

En 2017 estuvo disponible en la app una transformación “sexy” que supuestamente hacía que sus usuarios parecieran más atractivos físicamente, pero fue acusada de racismo por aclarar el color de la piel de las personas negras y hacerlas parecer más europeas. El fundador y director ejecutivo, Yaroslav Goncharov, se disculpó y describió la situación como “un desafortunado efecto secundario de la red neuronal subyacente causado por el sesgo del conjunto de entrenamiento, no un comportamiento intencionado”[17][18] y anunció que se estaba trabajando en una “solución completa”. [17] [18] En agosto de ese año, FaceApp volvió a ser criticada cuando presentó “filtros de etnicidad” que representaban a “blancos”, “negros”, “asiáticos” e “indios”. Los filtros fueron retirados inmediatamente de la aplicación[19][20].

[

Creado por la Embajada de Francia en Estados Unidos y la Fundación FACE, el Fondo Thomas Jefferson apoya la cooperación entre los jóvenes investigadores franceses y estadounidenses más prometedores, y fomenta la investigación colaborativa con visión de futuro que aborda los retos mundiales más acuciantes.

El Fondo Thomas Jefferson pretende fomentar la investigación innovadora de la más alta calidad y las nuevas colaboraciones, y busca especialmente apoyar proyectos en los que participen jóvenes investigadores (postdoctorales, doctores). Los proyectos que incluyan una movilidad transatlántica significativa, actividades de investigación en colaboración, la organización de talleres o conferencias conjuntas y la publicación de artículos conjuntos recibirán la máxima prioridad.

Pueden añadirse otras instituciones asociadas a la propuesta de proyecto, pero estos socios adicionales no recibirán ninguna financiación del Fondo Thomas Jefferson. Sólo recibirán financiación las instituciones de investigación o educación superior de los líderes del proyecto.

Se anima a los investigadores asociados a obtener cofinanciación “en especie” y/o “en metálico” de sus instituciones u otras fuentes de financiación para cubrir cualquier otro tipo de gasto necesario para el éxito de la ejecución del proyecto de investigación conjunto. El Fondo Thomas Jefferson pretende ayudar a cubrir los gastos relacionados con los viajes al país asociado, pero puede no cubrir todos los gastos.