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          1. NVIDIA用人工智慧學習人臉特徵 可再自行組合出全新臉譜

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            NVidIA是從7萬張的Flickr人像照片內容中,讓電腦系統進行分析學習,進而瞭解人臉各個器官分佈,組成關連,進而可將不同人臉各部位依照器官,特征拆開,並且重新組合成全新臉譜,其中可以選擇將特定特征保留,或是以相似形式呈現。

            首圖

            藉由人工智慧與圖像技術,NVidIA在此之前已經可以建立臉部肌肉作動,表情呈現逼真的人臉模型,而在進一步的應用裡,更可解析每一張臉的細微特征,並且個別作調整之後,進而再組合成全新臉譜。

            與過往透過亂數組合形成不同臉譜的方式不同,NVidIA此項技術能進一步分析瞭解臉部細節特征,並且能進一步瞭解各個特征細節的相互關系,因此不會出現像過往單純將不同模組應用在多數建模內容,導致電腦動畫中的甲人物臉譜某個區塊與乙人物相同。

            在全新應用人工智慧技術產生不同虛擬人臉的方式,可以進一步分析人臉各部位特征,進而產生更自然的全新臉譜,但不會顯得不自然,或是一眼即可看出是相同模組改變而成。

            此項技術是從獲得使用許可的7萬張的Flickr人像照片內容,並且去除雕像,繪畫,以及其他非真實人臉影像,借此讓電腦系統進行分析學習,進而瞭解人臉各個器官分佈,組成關連,進而可將不同人臉各部位依照器官,特征拆開,並且重新組合成全新臉譜,其中可以選擇將特定特征保留,或是以相似形式呈現

            這樣的技術,很自然地可以聯想到電影特效制作,或是各類分析軟體應用,例如當警方希望追緝特定人士時,即可透過分析拆解組合方式,借此確認追緝對象可能變裝,整容之後的可能性,另外也有可能逆向用於人臉識別應用,或許可用在機場,地鐵等大眾運輸工具出入口進行特定人士臉譜比對。