人工智能与社会电子教案 第二章 模式识别与机器视觉-人脸识别助力 第5节教案

教案课程名称：人工智能与社会授课专业、班级：202X级XX专业开课院部：授课教师：XX授课时间：学年第2学期单元教案第2章：模式识别与机器视觉—人脸识别助力第5节：智慧生活：一张脸走天下授课时数：2教学目标：一、知识目标1.理解人脸智能检测与美颜的技术流程与原理。2.掌握计算机视觉在安防监控中的多特征识别、姿态识别及3D相机技术应用。3.了解图像超分辨率与老照片修复技术的原理与特点。4.认识计算机视觉在日常生活中交通监控、美颜等多场景的应用方式。二、能力目标1.能够分析人脸检测与美颜技术中深度学习与图像处理的结合应用。2.学会评估计算机视觉技术在安防领域提升安全性与效率的作用机制。3.具备探讨计算机视觉技术修复图像及在生活场景应用价值的思维能力。三、情感目标1.激发对计算机视觉技术在美化与安全保障等多方面应用的兴趣与热情。2.培养学生对计算机视觉技术创新应用与发展潜力的探索意识。教学重点和难点：一、教学重点1.人脸智能检测中人脸检测与关键点定位的技术方法及美颜各环节（瘦脸、磨皮、美白）的原理。2.安防监控中多特征识别、姿态识别和3D相机技术的应用要点与优势。3.图像超分辨率与老照片修复技术的核心原理与实现过程。4.计算机视觉在交通监控、美颜相机等生活场景应用的技术逻辑。二、教学难点1.人脸检测在复杂环境下准确检测与定位的技术挑战及深度学习模型应用。2.安防监控中姿态识别技术克服特征稳定性问题的方法与大规模姿态资料库建设的意义。3.图像超分辨率技术中纹理搜索与迁移的实现及老照片修复的三元域图片翻译模型构建。4.计算机视觉在不同生活场景应用中应对多样化需求与环境变化的技术整合。课程思政教学内容：1.在介绍计算机视觉技术进步时，培养学生科技提升生活品质与安全保障的价值观。2.以安防监控应用，引导学生认识到科技在维护社会秩序与公共安全中的重要性，激发学生的社会责任感。3.通过对图像修复与美颜技术的探讨，强调科技对文化传承（老照片修复）与审美提升（美颜）的作用，培养学生在计算机视觉技术应用中的文化与审美意识。的运作机制。教学方法：讲授教学内容：2.5.1人脸智能检测与美颜“美颜美颜”，顾名思义，对图片里的人脸进行美化。在图片类、短视频类和直播类的APP中，都存在“美颜”的影子。图片类的APP中，最具代表性的是美图秀秀，美图的人像美容，便用到了“美颜”技术；短视频类的APP中，突出的是抖音和快手，这类APP在录制短视频的时候，有美颜、美妆等选项；直播类的APP中，像映客、YY等都在主播进行直播时加入了“美颜”技术。“美颜”是一个深度学习+图像处理+图形学的技术。“美颜”牵涉到这些技术包括：人脸检测、人脸关键点定位、瘦脸、磨皮、美白等，如图2-39。其中，人脸检测、人脸关键点定位是用深度学习技术来做的；而瘦脸、磨皮和美白就牵涉到计算机图形学里的技术，使用OpenGL，Metal来对检测到的人脸进行渲染。图2-39美颜技术的流程人脸检测人脸检测技术指的是对图片中的人脸进行检测，并定位到图片中人脸的位置。人脸检测主要的技术难点在于，人脸在一张图片中可能存在人脸区域光照条件，人脸姿态变化、人脸表情变化、遮挡等问题。准确的检测出人脸相对来说是一件困难的事情。人脸检测也可分为两个时期：一个是深度学习之前的时期，另一个是深度学习时期。在深度学习之前，人们做人脸检测，主要使用人工设计好的特征，根据人工特征来训练检测器检测人脸。当深度学习在计算机视觉领域占据绝对主导地位之后，人们开始尝试用深度神经网络来做人脸检测。目前，主流的人脸检测方法大概有这么两种：一种是使用通用的目标检测网络来训练人脸检测模型；另一种是使用专门的人脸检测网络。人脸关键点人脸关键点定位技术是对人脸中眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部的轮廓进行定位，人脸关键点定位是紧接在人脸检测后：首先在一张图片中检测到人脸，然后才对检测到的人脸做关键点定位。人脸关键点定位技术同人脸检测技术一样，在实际应用中，也存在人脸的尺度、光照、表情、姿态、遮挡等问题。要对绝大多数图片获得准确的人脸关键点，也是一个比较难的任务。图2-41展示了人脸检测技术和人脸关键点定位技术的应用。有了关键点以后，便可以对图片中人脸区域做瘦脸、磨皮、美白等“美颜”操作。这些算法一般应用在移动设备上：在Android上可以使用OpenGLES（OpenGLforEmbeddedSystems，嵌入式系统的OpenGL），在iOS上可以使用Metal根据人脸关键点的位置，对人脸进行瘦脸、磨皮、美白之类的渲染。图2-41人脸关键点定位瘦脸在OpenGL或Metal环境下，在shader（纹理）中通过对像素位置进行偏移来实现对脸部区域的放大缩小：由变形前坐标，根据变形映射关系，得到变形后坐标。这其中变形映射关系是最关键的，不同的映射关系，将得到不同的变形效果。平移、缩放、旋转，对应的是不同的映射关系，即不同的变换公式。当然实际在计算过程中，用的是逆变换，即由变形后坐标，根据逆变换公式反算变形前坐标，然后插值得到该坐标RGB像素值，将该RGB值作为变形后坐标对应的像素值。这样才能保证变形后的图像是连续、完整的。磨皮所谓“磨皮”，是使皮肤变得更加光滑，其技术原理是：在图片的人脸框部分再进行一次肤色检测。只对人脸区域做磨皮，磨皮一般使用图像处理的一些滤波算法。肤色检测可分两大类，一类是用颜色空间统计信息，来计算出皮肤所在的区域，另一类是基于机器学习的方法，如图2-43所示。图2-43磨皮美白图片的美白，是操作这个图片上的所有像素点，获得像素点的R、G、B、A的值然后获取到的值进行一定数目的增量。在图像处理领域中，一张图片会使用三原色red、green、blue来保存图片的颜色信息，三个值的取值范围是0~255：越靠近0，图像就越黑，等于0的时候就是纯黑色；越靠近255，图像就越白，等于255的时候就是白色。图片的美白就是利用的这个原理。真正要做好美颜算法，需要用到深度学习里面的人脸检测、人脸关键点定位（最少68个关键点）、人脸肤色检测（Unet等，传统的肤色检测算法不够细腻）这三个模型，目前已有人脸检测模型（mtcnn）。人脸关键点定位用于瘦脸、大眼等操作。肤色检测用于磨皮和美白阶段，防止对非皮肤进行模糊，如图2-44所示。图2-44美白2.5.2给安防监控装上慧眼随着人工智能技术的发展，很多高大上的专业性词汇逐渐进入我们的视线，计算机视觉技术就是其中之一。作为中国人工智能三大领域之一的计算机视觉技术，近几年的应用市场规模持续扩大，发展速度可谓是突飞猛进。而随着技术的不断突破，检测器的性能也从最初的平均准确率30%飙升到了今天的超过90%。AI发展看计算机视觉（ComputationalVision,CV），CV发展看安防，安防作为计算机视觉的主要应用场景，计算机视觉与安防的结合具有多重优势。如今的人工智能视觉引擎，能够输出全套人工智能视觉技术，包括成像处理、感知、识别，目前服务于金融、平安城市、机器人、无人驾驶等多个行业。智能安防在经历了第一代人为报警，第二代数模混合报警系统之后，第三代事前预警系统已经向完全数字化系统（网络摄像机，网络监视器和视频服务器）进行转变，这也是目前安防领域正在采用的事前预警技术。而我们也可以将第三代事前预警技术视为一种更为智能化的防盗报警技术。如火灾、车祸、洪灾等，在案件发生之后，移动应急系统能自动分析事件属性，并能自动触发相应报警通道，调动相关处置部门，如火灾调动消防部门、车祸调动交警部门、医院等。与此同时，移动应急系统还能根据布局在城市各个角落的“眼睛”（摄像机），对当前环境下的交通进行实时智能分析，保证关键信息顺利传递，并规划出短且优的通行路线，从而促使相关部门能在短时间里抵达突发事件现场，为应急处置工作提供有力的技术支撑。AI人工智能在安防上的深度技术发展表现在以下几个方面：多特征识别技术一般在大量影像数据资料下，想要从历史和即时的影像资料中筛选犯罪嫌疑人有如大海捞针，而多特征识别技术则是透过人工智能的方式，以深度学习为模式，让电脑从大量监控影像中自动识别出嫌疑人，分析资料中的个人特征，然后根据犯罪嫌疑人的特征自动筛选，快速准确地识别出个体人物的各种重要特征，如性别、年龄、发型、衣着、体型、是否戴眼镜、是否骑车以及随身携带的物品等，不仅大大的节省人力物力，同时也大大缩短犯罪嫌疑人的到案时间。姿态识别技术姿态识别技术是指针对个体人物的走路姿势，是一种可在远距离就感知的生物行为特征技术。和其他生物特征识别技术相比，姿态识别的优势在于非接触性、非侵入性、易于感知、目标物难以隐藏和伪装等，如图2-45所示。图2-45姿态识别技术姿态分析的技术困难点在于其特征的稳定性问题，因为一个人的姿态会受多种因素影响而改变，为了克服这个问题，很多厂商在研发上加进了机器深度学习方法，用姿态向量图示来描述姿态顺序排列，透过深度累积神经网路训练匹配模型。训练好的累积神经网路匹配模型能够计算待识别的姿态影像和已经注册的姿态影像顺序排列，比对每个姿态向量图的相似度，再依据其相似度大小进行身分识别。姿态识别应用采全天候模式，在特定的安防场合中可快速对远距离个体人物目标的身分进行准确判断，因此研究人员将来势必需要建置大规模的姿态资料库。姿态识别技术将有助于解决一些低影像解析度个体人物身分识别的难题，为使用者提供重要的识别查核线索。3D相机技术身高是人体重要的资料特征之一，在一些特定的场所，例如风景区入口、车站收票口等对身高要求都有明确的规定。传统利用尺度工具测量身高的方法虽然操作简单，但需要被测人员配合，不仅速度慢，精确度也较差；超声波、红外线等方式虽可实现自动测量、精准度较高，但对测量环境条件的要求有较多限制，不适合用于公共场所，而3D电脑视觉技术的3D相机则可以很好地解决上述问题，提供多场景、非接触式、自动化的量测。3D相机是利用深度感测器获取现实场景的深度资料和颜色资讯，透过坐标变换建立深度资料与3D坐标之间的对应关系，然后藉由去杂讯、配对位准等运算法去除干扰并减小误差，最后再以3D重建的方法得到身高以及其他资料。3D相机无需与被测物件接触，物件进入测量场景即自动采集测量多个人物目标，配对位准后对光照具有较强的稳定性，可适应场景的光照变化，因而也有较高的精确度和即时性，在安防影像监控领域的应用将愈显重要。现阶段基于个体人物的多特征、姿态识别和3D相机等先进AI人工智能分析技术，若能将其结合打造出新一代智能型影像分析监控软体平台，将有助于安全监控系统的建置，同时对数据分析起到示范先驱的作用。2.5.3AI拯救你的老旧照片从古老的胶片照相机到今天的数码时代，人类拍摄和保存了大量的图片信息，但这些图片不可避免地存在各种不同程度的瑕疵。将图片变得更清晰、更鲜活，一直是计算机视觉领域的重要话题。而无论是尘封多年的泛黄老照片、旧手机拍摄的低清晰度照片，还是你不慎手抖拍糊的照片，微软亚洲研究院在计算机视觉顶会CVPR2020发表的两项黑科技，都能让它们重现光彩。第一项技术是图像超分辨率技术，即从低分辨率图像中恢复出自然、清晰的高分辨率图像。与先前盲猜图片细节的方法不同，我们引入一张高分辨率参考图像来指引整个超分辨率过程。高分辨率参考图像的引入，将图像超分辨率问题由较为困难的纹理恢复/生成转化为了相对简单的纹理搜索与迁移，使得超分辨率结果在指标以及视觉效果上有了显著的提升。进一步，我们提出老照片修复技术。与其他图片修复任务相比，这是一项更为困难的任务——老照片往往同时含有多种瑕疵，如褶皱、破损、胶片噪声、颜色泛黄，也没有合适的数据集来模拟如此复杂的退化。为此，我们将问题规划为三元域图片翻译，训练得到的模型可以很好地泛化到实际老照片，并取得惊艳的修复效果。通常使用深度学习方法进行图像修复需要得到降质前后的图像，但对于老照片这是不存在，所以需要合成老照片和与其对应的未降质图像，但因为老照片含有胶片颗粒化、褪色、损伤等降质，难以合成高质量的未降质图像。下图为使用该文方法修复的视觉效果。课后拓展练习：你生活中基于计算机视觉的应用有哪些？（思考）教学总结：本次课程深入探究了计算机视觉在人脸、安防与图像修复等多领域的精彩应用。人脸智能检测与美颜融合深度学习与图像处理技术，从人脸检测到关键点定位再到