Онлайн моделирование внешности: 10 лучших приложений для экспериментов с внешностью

Содержание

3д конструктор персонажей онлайн без регистрации. d моделирование персонажей: лучшие видеоуроки

Перед тем как приступить к геймплею какой-либо игры многие проекты для начала предлагают подобрать образ для персонажа, взять хотя бы симулятор жизни The Sims. И порой это настолько увлекает, что становится интересней, чем сам сюжет. Не удивительно, открывается огромное поле для фантазии и воображения, особенно если есть довольно много параметров для изменений внешности. На фоне этого начали появляться различные флешки данной тематики, где пользователи могут уделить больше внимания именно созданию своего персонажа.

У каждой игры, где необходимо создавать героя, есть своя определенная тематика, это могут быть уже знакомые персонажи из мультиков, которых нужно собрать для путешествия. Но не менее интересней придумывать своих уникальных героев, они могут быть мультяшками, животными, куклами, девушками из аниме и так далее. Для того чтобы получился интересный образ, каждая флешка предлагает множество функций.

Благодаря им ребята могут менять тело, лицо, волосы, глаза, нос, губы, эмоции, одежду, рост и многое другое. Каждый участник может почувствовать себя настоящим художником, разработчиком и придумать своего уникального и совершенно необычного героя.

Супергерои, уникальные животные или персонажи из мультфильмов

Игры, где главной задачей стоит создание своего персонажа, доступны в любое время, геймеры могут всегда и в любой момент оказаться на поле и воспользоваться широким ассортиментом функций для этого. Приложения особенно могут понравиться тем, кто любит проявлять фантазию. Такие творческие люди могут сразу представить какой именно персонаж получится или же поддаться воле случая и уже только к завершению процесса увидеть какой образ выйдет. Кроме того, героев может оказаться очень много и все они будут разными и интересными. Также можно не только составлять из разных деталей новых существ, но и нарисовать их. Создать его можно абсолютно любым и даже посмотреть, что будет потом, как он будет двигаться и достигать своих целей.

А если заняться составлением супергероев, то у геймеров будет больше задач, ведь необходимо придумать какими именно силами те станут обладать.

Иногда порой смотришь мультики и думаешь, вот бы немного подкорректировать внешность главных героев, но теперь это на самом деле возможно, благодаря увлекательным флешкам. Девочкам очень понравилось бы придумывать новые образы для Леди Баг и Супер Кота, фей Винкс и даже заняться разработкой нового пони, девушек из Эквестрии и тому подобное. А вот мальчиков может увлечь изменение некоторых параметров Наруто, Бена 10 или же подобрать интересный образ для нового Ниндзя Черепашки.

На фоне того, что существует довольно большое количество разнообразных мультфильм, сказок, аниме и комиксов не факт, что прямо все персонажи могут быть отлично сделанными и хорошо продуманными. Если вам вдруг показалось, что какому-то герою недостает определенной детали все это легко исправить при помощи тематических флешек. Помимо этого, очень просто и интересно заново продумать мультяшное существо.

Персонажу можно добавить шикарные длинные локоны или наоборот сделать его лысым, подарить ему ухмылку, добрую улыбку, убрать или добавить ресницы, украсить лицо шрамом, веснушками, подобрать цвет волос, глаз и даже улучшить внешность с помощью функций, которые отвечают за макияж. Такие игры нравятся не только девочкам, всем иногда интересно открыть в себе творческую жилку и заняться довольно необычным, но очень увлекательным искусством.

Создание 3D-модели объекта по фотографиям относится к дисциплине фотограмметрии. Существует два больших направления в фотограмметрии:

фототопография, которая помогает составлять карты и планы местности;

прикладная фотограмметрия, которая нужна в строительстве, архитектуре и криминалистике.

Для производства также используют по фотографии. С помощью набора фото можно произвести точную 3D-модель и создать копию объекта.

Изначально фотограмметрия использовалась только для воссоздания ландшафтов и построения карт. Сегодня она работает лучше, так как мощные цифровые камеры позволяют получить качественное изображение объекта, что упрощает процесс 3D-моделирования.

3D-объект из фотографий — статуэтка по фото

3D-моделирование по фотографии: техники

Основная причина использования этого метода — отсутствие чертежей или самого объекта рядом с 3D-моделлером. Эта технология полезна тем, что позволяет моделировать большие объекты, не снимая замеры. Также она подходит для территорий или объектов, находиться на которых человеку небезопасно.

3D-моделирование по фотографии также используют археологи, чтобы презентовать результаты раскопок.

Сделать 3D-модель по фотографии: применение в кино и играх

Сфера развлечений — еще одна область, где применяется построение 3D-модели по фотографии. В случае с кинофильмами моделирование нужно для спецэффектов и комбинирования кадров. Для игр и мультфильмов нужны люди-прототипы.
На основе их фотографий рисуют персонажей, это добавляет им реалистичности и гармонизирует персонажа.

Так, прототипом джина из «Алладина» стал Робин Уильямс, а характерная внешность злой королевы из белоснежки — заслуга Джоан Кроуфорд, звезды первой величины эпохи Золотого Голливуда.

В прошлом, чтобы придумать мультипликационному или игровому герою характеристики живого человека, нужен был художник. Сегодня в этом помогут специальные программы, о них расскажем ниже. А если вам нужен полностью новый персонаж, обратитесь в KLONA: у нас .

Изготовление 3D-модели по фотографии: пример Disney

Разработка 3D-модели по фото: услуги прототипирования

В случае, если у заказчика есть фотографии готового изделия, копия или вариация которого нужна, 3D-модель можно изготовить по ним. Важно, что если деталь сложная, то нужно много фото с разных ракурсов. Конечно же, если есть возможность предоставить 3D-моделлеру само изделие, а не фото, лучше так и сделать.

3D-модель по фотографии: промдизайн

Создание 3D-модели по фотографии поможет быстро сориентироваться и оценить сроки разработки реальной модели. Для прикидки перед основным моделированием это хороший вариант. Однако это не подходит для сложных изделий с большим количеством неровностей, углов или для дизайнерских предметов. В подобных случаях проще будет создать 3D-модель с нуля.

Построение 3D-модели по фотографии: правила

Для получения качественной и точной 3D-модели нужно придерживаться определенных правил.

Делайте фотографию в фокусе. Удобнее всего выполнить это условие, если объект расположить на вращающейся платформе. Камеру нужно поставить недалеко и расположить ее на штативе. Так объект всегда будет в центре, и можно будет поймать все нужные углы. Важно, что способ подходит только для небольших объектов.

Большой объект может не получится вращать. Если платформу для автомобиля найти еще реально, то вращать жилое здание не получится, если вы не Халк, конечно же. Поэтому придется вращаться вокруг объекта, держа всегда одинаковую дистанцию, с какой бы стороны ни велась съемка. Если все это вызывает затруднения, то можно вызвать фотографа компании KLONA, и он сделает снимки вместо вас. Также, если фотографировать совсем не получается, можно снять замеры с изделия.

Фотокамеру нужно позиционировать в вертикальной и горизонтальной плоскости , поэтому штатив должен быть с уровнем.

Обязательными являются как минимум 3 фотографии предмета: нужен вид сбоку, спереди и сверху. Необязательным, но желательным, является фото в полупрофиль.

Результат будет лучше, если поместить объект на однотонном фоне.

Фон с маркировкой — калиброванный стенд, он поможет получить более точную 3D-модель.

Высота и ширина всех изображений не должны отличаться.

Важно пронумеровать все изображения, разместив их последовательно.

Создание 3D-модели по фотографии: обзор программного обеспечения

В этом разделе мы расскажем о программах, которые помогут превратить набор фотографий в 3D-модель, однако важно помнить, что они любительские и используются для малобюджетных проектов. И если вам нужна качественная 3D-модель, с помощью которой нужно изготовить партию изделий, обратитесь в студию КЛОНА. С нами вы быстрее получите требуемый результат.

В любом случае потребуется редактирование полученной 3D-модели, а для сложных моделей этот процесс может затянуться.

Если внутри модели есть детали или что-то, что нужно отразить, то придется моделировать вручную.

3D-модели, полученные после фотомоделирования, могут значительно отличаться габаритами от исходного предмета.

3D-моделирование по фотографии: преимущества

Позволяет создать 3D-модель габаритного объекта.

Дает возможность , не сталкиваясь с ними вживую.

Позволяет не проводить замеры предмета.

Сделать 3D-модель по фотографии можно, не имея чертежей.

Разрешает не обращать внимания на внутреннее устройство объекта.

До сих пор думаете, что создать 3д человечка просто по фотографии без процедуры 3 д сканирования невозможно? Мы изменим ваше мнение. Студия 3DKLON изготавливает стильные, оригинальные 3d фигурки людей в самых разнообразных образах по предоставленным фото. Наши специалисты по фотографиям рисуют 3д модель человека. Полученная с помощью технологии 3 д моделирования объёмная статуэтка обладает поразительным сходством с оригиналом.

Сделайте настоящий сюрприз своим родным, близким или коллегам — создайте 3д образ с реального человека. Уменьшенная цифровая копия станет незабываемым подарком, который принесёт море положительных эмоций и ещё долгое время будет радовать своего обладателя.

Создание 3d модели человека по фотографии

Для того, чтобы воспользоваться услугами по моделированию человека в 3d подберите как можно больше качественных фотографий. Желательно предоставить фото с разных сторон (сбоку, спереди, сзади), так 3 д модель фигуры человека получится более точной и процесс 3d моделирования займёт меньше времени. Отдельно нужно сделать фотографию лица крупно с высоким разрешением.

Если не получается найти подходящие фото или у вас нет большого количества снимков, не расстраивайтесь, мы можем нарисовать 3д человека даже по одному фото. У нас работают специалисты с художественным образованием и большим опытом работы.

После того как вы собрали фото нужно выбрать позу, одежду и аксессуары для 3d модели. Мы поможем вам подобрать образ, который максимально подчеркнёт характер и особенности внешнего вида моделируемого человека.

Создать можно не только 3д фигурку родителей, друзей, начальника или коллеги, а и известной личности (любимого спортсмена, артиста, политика или певца). Мы сами подберём фото, необходимые для разработки трёхмерной модели, а с вами согласуем уже конкретную позу и образ.

Как оформить заказ

Чтобы заказать 3д моделирование человека по фотографии посетите наши студии или сделайте заказ по телефону. На официальном сайте 3DKLON вы также можете оставить заявку, и наш менеджер перезвонит в любое удобное для вас время и ответит на все вопросы.

Мы работаем по всей России, а также осуществляем доставку 3д статуэток в страны ближнего и дальнего зарубежья.

Не упустите возможность сделать креативный и неожиданный подарок, закажите 3 д модель человека по фотографии.

Существует достаточно много программ для трехмерного моделирования, так как оно активно применяется во многих областях. Кроме этого, для создания 3D-моделей можно прибегнуть к специальным онлайн-сервисам, предоставляющим не менее полезные инструменты.

На просторах сети можно найти немало сайтов, позволяющих создавать 3Д-модели в режиме онлайн с последующим скачиванием готового проекта. В рамках данной статьи мы расскажем о наиболее удобных в использовании сервисах.

Способ 1: Tinkercad

Данный онлайн-сервис, в отличие от большинства аналогов, обладает максимально упрощенным интерфейсом, во время освоения которого у вас вряд ли возникнут вопросы. Более того, прямо на сайте можно пройти полностью бесплатное обучение основам работы в рассматриваемом 3D-редакторе.

Подготовка

Чтобы использовать возможности редактора, нужно зарегистрироваться на сайте. При этом если у вас уже есть аккаунт Autodesk, можно воспользоваться им.

После авторизации на главной странице сервиса нажмите кнопку «Создать новый проект» .

Основная зона редактора вмещает в себя рабочую плоскость и непосредственно сами 3Д-модели.

С помощью инструментов в левой части редактора вы можете масштабировать и вращать камеру.
Примечание: Зажав правую кнопку мыши, камеру можно перемещать свободно.

Одним из самых полезных инструментов является «Линейка» .
Для размещения линейки необходимо выбрать место на рабочей области и кликнуть левой кнопкой мыши. При этом зажав ЛКМ, данный объект можно перемещать.

Все элементы будут автоматически прилипать к сетке, размеры и вид которой можно настроить на специальной панели в нижней области редактора.

Создание объектов

Для создания каких-либо 3D-фигур используйте панель, размещенную в правой части страницы.

После выбора нужного объекта щелкните в подходящем для размещения месте на рабочей плоскости.

Когда модель отобразится в основном окне редактора, у нее появятся дополнительные инструменты, используя которые фигуру можно перемещать или видоизменять.
В блоке «Форма» вы можете установить основные параметры модели, что касается и ее цветовой гаммы. Допускается ручной выбор любого цвета из палитры, но текстуры использовать невозможно.
Если выбрать тип объекта «Отверстие» , модель станет полностью прозрачной.

Кроме изначально представленных фигур, вы можете прибегнуть к использованию моделей с особыми формами. Для этого откройте раскрывающийся список на панели инструментов и выберите нужную категорию.

Теперь выберите и разместите модель в зависимости от ваших требований.
При использовании разных фигур вам будут доступны несколько отличающиеся параметры их настройки.
Примечание: При использовании большого количества сложных моделей производительность сервиса может падать.

Стиль просмотра

Завершив процесс моделирования, вы можете изменить представление сцены, переключившись на одну из вкладок на верхней панели инструментов. Не считая основного 3D-редактора, к использованию доступно две разновидности представления:

Как-либо воздействовать на 3D-модели в таком виде невозможно.

Редактор кода

Если вы владеете знанием скриптовых языков, переключитесь на вкладку «Shape Generators» .

С помощью представленных здесь возможностей можно создавать собственные фигуры, используя JavaScript.

Создаваемые фигуры впоследствии могут быть сохранены и опубликованы в библиотеке Autodesk.

Сохранение

Сервис отлично подойдет для реализации несложных проектов с возможностью организации последующей 3D-печати. При возникновении вопросов обращайтесь в комментариях.

Способ 2: Clara.io

Основное предназначение этого онлайн-сервиса заключается в предоставлении практически полнофункционального редактора в интернет-обозревателе. И хотя данный ресурс не имеет стоящих конкурентов, воспользоваться всеми возможностями можно только при покупке одного из тарифных планов.

Подготовка

Чтобы перейти к 3D-моделированию с помощью этого сайта, необходимо пройти процедуру регистрации или авторизации.
Во время создания нового аккаунта предоставляется несколько тарифных планов, включая бесплатный.

После завершения регистрации вы будете перенаправлены в личный кабинет, откуда можно перейти к загрузке модели с компьютера или созданию новой сцены.

Модели могут быть открыты лишь в ограниченном количестве форматов.

На следующей странице вы можете воспользоваться одной из работ других пользователей.

Для создания пустого проекта нажмите кнопку «Create Empty Scene» .

Настройте рендеринг и доступ, дайте вашему проекту название и щелкните по кнопке «Create» .

Создание моделей

Начать работу с редактором вы можете путем создания одной из примитивных фигур на верхней панели инструментов.

Полный список создаваемых 3D-моделей вы можете посмотреть, открыв раздел «Create» и выбрав один из пунктов.

Внутри области редактора можно вращать, перемещать и масштабировать модель.

Для настройки объектов используйте параметры, размещенные в правой части окна.

В левой области редактора переключитесь на вкладку «Tools» , чтобы открыть дополнительные инструменты.

Возможна работа сразу с несколькими моделями путем их выделения.

Материалы

Освещение

Рендеринг

Сохранение

Благодаря возможностям этого сервиса можно создавать модели, мало чем уступающие проектам, сделанным в специализированных программах.

Аниме создай своего персонажа 3d это увлекательное развлечение, которое позволит вам хорошо провести свое время. Вы оказываетесь в комнате, где вас заждались сразу два героя. Однажды эти товарищи проснулись и решили, что хотят измениться, сделав свою внешность более яркой и заметной. Но есть одна проблема, которую решить сможете только вы. Дело в том, что они не знают с чего начать меняться, и какие предметы помогут им забыть о прошлой жизни. Чтобы ваши персонажи смогли позабыть о былых деньках, вам стоит неплохо поработать над ними и полностью преобразить их внешность.

Вы оказываетесь на игровом поле, где слева стоят два невзрачных персонажа, которые нуждаются в вашей помощи. Для того чтобы помочь им необходимо использовать правую панель. При ее помощи вам удастся поработать не только над внешностью, изменив черты лица, волосы и цвет кожи, но и поработать над стилем и даже изобразить на какой-либо части тела татуировку. Вверху монитора расположены цифры, благодаря которым вам удастся переключаться между этапами, на которых вы сможете поработать над одеждой и аксессуарами персонажей. Так вам разрешается надеть на друзей красивые рубашки, футболки, шорты или брюки. Помните, что у вас существует возможность изменить цвет любой одежды и сделать ее более яркой и красивой.

Создай своего персонажа в стиле аниме и покажи окружающим, что с такой работенкой никто не может справиться лучше. Для своего творчества можно использовать множество самых разнообразных инструментов, благодаря которым преображение исходного героя станет увлекательным занятием.
Зд […]
Если хочешь потрудиться над внешностью необычного героя, тогда Создай своего аниме персонажа чиби. Здесь вы столкнетесь с непростой работой, ведь вам необходимо преобразить уже имеющегося персонажа. Для этого у вас будут иметься все необходимые предметы и инструменты, использован […]
В игре Для девочек Аниме создай своего персонажа, пользователю придется неплохо потрудиться, прежде чем его героиня станет по-настоящему счастливой. Персонажем, над которым вам предстоит работать, на этот раз выступает милая девушка. На протяжении долгого времени она была незамет […]
Создай своего персонажа аниме в полный рост, что позволит увидеть, насколько хорошо ты справляешься с такой непросто работой. Вы оказываетесь в зале, где стоит милая девушка. Именно ее внешность и необходимо изменить. Сделать это нелегко, ведь вам нужно хорошо продумать каждую де […]

«Телепорт» и ещё 5 приложений для изменения внешности

Новое приложение умеет менять цвет волос на абсолютно любой, а также телепортировать человека на фотографии в любую точку земного шара – то есть заменять фон фотографии на желаемый.

Как оно это делает? С помощью искусственного интеллекта: приложение отделяет волосы на фотографии от остального тела и окрашивает их в разные цвета.

FaceApp также работает на базе искусственного интеллекта. Приложение помогает стать симпатичнее – убрать морщины и чёрные точки, а также посмотреть, как ты будешь выглядеть в старости или даже сменив пол. В конце апреля этого года FaceApp заняло первое место в списке самых популярных приложений магазина Google Play в России. Создатель приложения — выходец из Яндекса Ярослав Гончаров.

Приложение поможет похудеть в нужных местах, убрать синяки под глазами и несовершенства кожи. Очень удобно после ночных тусовок – утром можно скидывать друзьям идеальные селфи и на вопрос «как?» отвечать, что ты ведьма.

Если вы давно не можете решиться на короткую стрижку, то это приложение для вас. Проведите эксперимент – сделайте селфи, загрузите в приложение и смотрите, как будет выглядеть ваше лицо без волос. Особенно актуально это летом, когда избавиться от лишних волос кажется не такой уж плохой идеей.

Meitu — популярное китайское приложение, которое позволяет превратиться в милого аниме-персонажа. Функция Hand-drawn выбеливает лицо, наносит румянец, увеличивает глаза и уменьшает рот, а также позволят стать ангелом, русалочкой или баронессой. Бум приложения случился в начале этого года. Тогда мы выпустили галерею портретов IT-лидеров, обработанный в Meitu. Там же вы можете посмотреть, как выглядит наша редакция на самом деле.

Материлы по теме:

В Британии создали приложение по поиску пары для одиноких друзей

Топ-5 приложений от соосновательницы LinguaTrip

Галерея: IT-лидеры в аниме-фильтрах Meitu

8 приложений для продуктивной работы

Моделирование возрастных изменений лица

Прожитые годы оставляют свои следы на нас и нашей внешности. Мы взрослеем, затем стареем. Возрастные изменения лица вполне предсказуемы: внешний вид молодого человека позволяет догадаться, как он будет выглядеть через несколько лет.

(Ролик, для привлечения внимания, демонстрирующий взросление и старение человека)

Исследователи из Университета Вашингтона разработали новую методику компьютерного моделирования старения лица от 1 до 80 лет.
Методика, получила название «illumination-aware age progression» — «возрастные изменения с учётом освещения». На основании одной-единственной детской фотографии она позволяет предсказать, как будет изменяться внешность человека на восемь десятилетий вперёд.

Так выглядят результаты работы программы, моделирующей возрастные изменения лица. В качестве исходного было взято фото трёхлетнего ребёнка, в течение приблизительно 30 секунд программа создаёт серию фотографий, отображающих как будет выглядеть его лицо по мере взросления:

Для того чтобы оценить достоверность результатов работы алгоритма, программе были предложены в качестве исходных детские фото взрослых людей. Затем сравнили смоделированные фото с действительными (реальные фото справа, смоделированные слева. Смоделированные лица дополнены фоном и причёской, соответствующими реальным фото):

В ходе исследования учёные создали «усреднённые» фото семи возрастных категорий людей. Для создания каждого такого фото были использованы 1500 фотографий людей соответствующего возраста. Эти фотографии позволили выявить основные эффекты старения, которые стали основой прогнозирования возрастных изменений предложенных лиц для определённого возраста и пола:

Особенностью предложенного алгоритма является не только высокая точность полученных результатов, но и то, что в качестве исходного может использоваться фото очень маленького ребёнка 1-3 лет, предвидеть возрастные изменения которого при помощи других методик чрезвычайно сложно.

Предложенная методика может использоваться для розыска пропавших детей, создания спецэффектов в фильмах, она позволяет предсказать, как будет выглядеть человек через несколько лет.

Автор: IrinaInina

Источник

Изменение внешности на фотографии: эффектно и качественно

Изменение внешности на фотографии

Внешность человека — это проявление его внутреннего «Я» в окружающем мире. Каждый из нас в течение всей жизни проводит эксперименты над своей внешностью: кто-то с помощью макияжа и прически, а кто-то предпочитает более кардинальные изменения. Чаще всего человек пытается измениться не потому, что ему банально надоел его образ. Скорее всего, он попросту его не устраивает. Нам не нравится форма носа, избыточный вес, дефекты на коже, слишком покатый лоб… Этот список можно продолжать бесконечно.

Но это вовсе не означает, что нужно обязательно обращаться к пластическому хирургу или принимать какие-либо другие радикальные меры. Порой достаточно научиться грамотно нивелировать мелкие недостатки и подчеркивать достоинства, которых в нас предостаточно. Еще более простым способом является изменение внешности на фотографии. Конечно, речь идет лишь об устранении мелких изъянов, которые нас не устраивают и мешают нам жить. Сильное изменение внешности на фотографии нам ни к чему, если, конечно, это не дружеский шарж и желание развеселить друзей.

Предположим, что нам нужно сделать аватар для ВКонтакте. Каким образом можно произвести изменение внешности на фотографии? С помощью специальных программ для обработки фото! Мы будем использовать графический редактор Домашняя Фотостудия.

До После

Программа представляет собой мощный инструмент для редактирования фото. Графический редактор Домашняя Фотостудия содержит обширный набор художественных эффектов для обработки фотографий, с помощью которых вы сможете создавать настоящие произведения искусства из ваших снимков. Кроме этого, программа включает пластические эффекты, позволяющие совершить изменение внешности на фотографии.

Для того, чтобы произвести изменение внешности на фотографии, выбираем раздел меню «Эффекты > Пластические». Программа позволяет менять как форму объектов, так и их размеры. Например, мы можем подкорректировать форму носа, увеличить глаза, придать бровям изгиб и многое другое. Изменение внешности на фотографии с помощью пластических эффектов более подробное описано в статье «Коррекция черт лица — пластические эффекты».

Давайте попробуем разобраться, когда нам требуется изменение внешности на фотографии.

1. Коррекция черт лица. С помощью редактора Домашняя Фотостудия мы можем производить виртуальную пластику лица и устранять мелкие недостатки. Например, можно изменить форму глаз и сделать взгляд более выразительным, скорректировать форму подбородка и т.д.

2. Коррекция фигуры. Используя пластические эффекты в редакторе Домашняя Фотостудия, можно откорректировать форму различных частей тела и сделать фигуру более стройной. Например, уменьшить объем талии, увеличить размер груди и т.д.

До После

3. Дружеский шарж. Мы можем производить шуточную виртуальную пластику, чтобы удивить друзей или просто, чтобы поднять настроение.

В любом случае изменение внешности на фотографии в программе «Домашняя Фотостудия» — занятие весьма увлекательное, требующее мастерства и фантазии. Вы сможете нивелировать мелкие недостатки внешности всего за пару минут, или совершить глобальные метаморфозы и посмотреть на себя совсем с другой стороны.

Попробуйте удобный и мощный редактор фотографий на русском языке, открывающий неограниченные возможности для творчества!

Отлично работает на Windows XP, 7, 8, 10

Наука и образование в пластической хирургии: состоялась онлайн-конференция

В Минздрав был представлен новый ФГОС (Федеральный государственный образовательный стандарт) по направлению «пластическая хирургия». Об этом сообщила главный внештатный специалист пластический хирург Министерства здравоохранения РФ и Департамента Москвы, заведующая кафедрой пластической и реконструктивной хирургии, косметологии и клеточных технологий РНИМУ им. Н.И. Пирогова, президент Российского общества пластических, реконструктивных и эстетических хирургов Наталья Мантурова.

Выступая в МИА «Россия сегодня» на онлайн-конференции «Наука и образование в пластической хирургии», она пояснила, что в документе прописаны обязательные требования к образованию пластических хирургов. В частности, в России будет введена пятигодичная ординатура пластических хирургов. Напомним, что в настоящее время действует двухгодичная ординатура.

«Самое главное для нашей специальности – достаточный промежуток времени, который бы давал возможность получать обширные знания и навыки из смежных дисциплин. Двух лет недостаточно, поэтому мы боремся за введение пятилетней ординатуры».

Наталья Мантурова,

президент Российского общества пластических, реконструктивных и эстетических хирургов

Кроме того, по словам эксперта, новый ФГОС будет соответствовать профессиональному стандарту «Врач-пластический хирург», утвержденному Минюстом 17 августа 2020 года.

Она подчеркнула, что документ четко определяет действия пластического хирурга, является инструментом реализации новой стратегии образования пластического хирурга и обеспечивает возможность объективной оценки его квалификации.

Как отметил председатель Высшей аттестационной комиссии (ВАК), президент РУДН, академик Российской академии образования Владимир Филиппов, в обществе возникла потребность иметь уверенность в качестве оказываемых услуг.

»Надо отвечать на потребность общества, надо показывать и доказывать высокое качество подготовки пластических хирургов», — сказал он.

При этом Филиппов добавил, что «данная специальность очень привлекательна для молодежи: это новое научное направление, очень интересное и междисциплинарное; тематика находится на самом современном научном уровне и имеет большие перспективы».

Среди последних научных достижений Наталья Мантурова отметила новые возможности коррекции внешности с помощью филлеров, имплантов, биоинженерии и биотехнологий, а также 3D-моделирование и использование клеточных технологий в пластической и реконструктивной хирургии.

Замена лиц, смена пола, прически, макияж, коррекция фигуры, эффекты и маски на фото и видео для iPhone – 20 лучших приложений

В последнее время набирают популярность приложения для мгновенной замены лиц на фото и видео. В App Store данный вид софта представлен многочисленными решениями от различных разработчиков и, чтобы хоть как-то ориентироваться во всём этом разнообразии, рассмотрим самые яркие примеры таких программ для iPhone и iPad.

♥ ПО ТЕМЕ: Как сделать видео из нескольких Живых Фото (Live Photos) на iPhone или iPad.

Замена лиц, смена пола, прически, макияж, коррекция фигуры, эффекты и маски на фото и видео для iPhone – 20 лучших приложений

Instagram (эффекты и маски)

Наложить маску на портрет во время съемки можно штатными средствами приложения Instagram. Перейдя в режим камеры, следует нажать в правом нижнем углу кнопку с изображением смайлика, которая откроет панель эффектов.

Выбрав понравившуюся маску, можно сделать снимок и сохранить его в свою Историю, а затем при желании добавить в ленту Instagram как обычную фотографию.

Скачать Instagram
Все фишки Instagram

♥ ПО ТЕМЕ: Откуда берутся зеленые или желтые точки на фото с камеры iPhone и как их убрать?

Вконтакте (эффекты и маски по категориям)

Аналогичным образом работает алгоритм наложения эффектов и в мобильном клиенте российской социальной сети Вконтакте. Переходим в раздел Новости, запускаем камеру нажатием соответствующей кнопки в левом верхнем углу и затем открываем меню масок при помощи кнопки со смайликом. Фильтры здесь удобно разбиты на категории и корректно применяются при съемке как фото, так и видео.

Скачать Вконтакте

♥ ПО ТЕМЕ: Как скачать видео из ВК (ВКонтакте) на iPhone или iPad и смотреть без Интернета.

Snapchat (возраст, смена пола, эффекты и маски)

Популярнейшее приложение, позволяющее добавлять различные маски, эффекты, стикеры и текст на фото. Используя Snapchat, пользователь может фотографировать, снимать видео, добавлять текст и рисунки и отправлять их управляемому списку получателей.

Весной 2019 года в приложении появились новые «маски», позволяющие накладывать эффекты на сделанные селфи-фото. Один из наиболее популярных фильтров как раз и позволял менять пол. Мужчины могли представить, какой бы женщиной они могли быть и наоборот.

При обработке мужской фотографии фильтр делает кожу более гладкой, увеличивает глаза и добавляет длинную волосу. Для женской же маски характерным признаком является появление щетины.

Огромной популярностью пользуется и «детский» фильтр Snapchat.

Скачать Snapchat

♥ ПО ТЕМЕ: Как снимать крутые черно-белые фотографии на iPhone: советы и лучшие приложения.

FaceApp (возраст, прически, смена пола, улыбки)

Данное приложение заставит улыбнуться даже самого сурового и серьезного человека. Также в программе можно состарить или же омолодить объект изменения и даже изменить ему пол. Для редактирования фотографии FaceApp использует ставшие популярными нейронные сети.

Скачать FaceApp

♥ ПО ТЕМЕ: Как пользоваться Камерой (фото и видео) в Apple Watch: обзор всех возможностей.

Приложения от ModiFace (изменение цвета волос, глаз и макияжа)

Известный разработчик ModiFace, специализирующийся на создании приложений с дополненной реальностью, представил три отдельных приложения позволяющих изменить цвет волос (Hair Color), глаз (Eye Color Studio) и макияж (MakeUp). Система распознает лицо пользователя и наносит на него виртуальные элементы.

Скачать Hair Color
Скачать MakeUp
Скачать Eye Color Studio

♥ ПО ТЕМЕ: Как убрать предметы, людей (лишние объекты) с фотографии на iPhone.

Kirakira+ (анимация блеска)

Программа автоматически добавляет анимацию сверкающего блеска на различные объекты в кадре при съемке видео (работает и с фото, однако эффект менее реалистичный). Приложение самостоятельно определяет и «подсвечивает» нужные элементы – украшения, фрагменты макияжа, блестящие вещи и аксессуары.

Скачать Kirakira+

Обзор программы

♥ ПО ТЕМЕ: Что может Фотошоп для Айфона: возможности бесплатных приложений Adobe Photoshop (Express, Fix и Mix) для iOS.

Meitu (коррекция фигуры и формы лица, цвета кожи, удаление пятен и шрамов + эффекты и фильтры)

Помимо применения дополненной реальности для изменения фигуры и лица, цвета кожи и добавления различных эффектов и фильтров, приложение Meitu является полноценным фоторедактором, где можно изменять фотографии, масштабировать, а также составлять коллажи.

Скачать Meitu

♥ ПО ТЕМЕ: Фотосканер от Google для iPhone, или как постить в Instagram старые бумажные фото без бликов.

YouCam Makeup (подбор косметики, изменение цвета волос + эффекты)

Как следует из названия, приложение позиционируется в качестве виртуального визажиста и позволяет наносить макияж профессионального уровня на портретные фотографии. С помощью YouCam Makeup не составит труда отбелить прокуренные зубы, удалить дефекты кожи, исправить бледность или красноту лица, добавить блеска обреченному взгляду.

Скачать YouCam Makeup

♥ ПО ТЕМЕ: Levitagram, или как на iPhone создавать фото с эффектом левитации (полета).

Фоторедактор лица и фигуры Lite (коррекция фигуры и формы лица)

Само название приложения недвусмысленно говорит о его назначении. Этот фоторедактор предназначен для коррекции лица и фигуры. Face & Body Photo editor Lite дает возможность увеличить бедра и грудь, а также нанести на свое тело очертания пресса. Эта программа позволяет имитировать результаты пластической хирургии. С помощью приложения можно легко изменить форму лица или носа и даже осуществить виртуальную липосакцию.

Скачать Face & Body Photo editor Lite

♥ ПО ТЕМЕ: Facetune, или как «фотошопить» снимки на iPhone и iPad.

Fabby Look (измененение цвета волос)

Данный продукт дает возможность поэкспериментировать с экзотическими расцветками волос, например, с зеленым или даже фиолетовым. Создала приложение белорусская компания AIMATTER, чей создатель, Юрий Мельничек, известен в качестве сооснователя картографического сервиса maps.me.

Скачать Fabby Look

♥ ПО ТЕМЕ: Как хорошо выглядеть на любом фото: 5 простых советов.

Perfect 365 (коррекция формы лица, макияжа)

Подбор наилучшего для себя макияжа – трудная задача для многих женщин. Но это приложение позволит понять, какой образ лучше всего вам подходит. Надо всего лишь загрузить свое селфи, обозначить губы, глаза, контуры лица и экспериментировать затем с вариантами макияжа.

На вкладке Skin можно убрать темные круги под глазами и складки на коже. В Eyes предоставляется возможность изменить цвет глаз, а Mouth поможет виртуально отбелить зубы и сформировать голливудскую улыбку.

Скачать Perfect 365

♥ ПО ТЕМЕ: Как создать двойника на фото (клонировать объекты) на iPhone.

Wanna Nails (подбор лака для ногтей)

Это бьюти-приложение тоже создано белорусской командой, на этот раз WANNABY. Программа позволяет оценить и примерить цветовые оттенки различных лаков для ногтей перед их приобретением. Можно поэкспериментировать с подбором цвета или оценить сочетания оттенков в зависимости от цвета кожи, освещения и общего стиля.

Скачать Wanna Nails

♥ ПО ТЕМЕ: Color Accent: Как изменять отдельные цвета на фото на черно-белые в iPhone и iPad.

Фоторедактор Эффекты Color Pop (изменение цвета некоторых элементов на фото)

Это приложение умеет делать снимки, оставляя цветными лишь выбранные элементы композиции — глаза, губы, фрагменты одежды. При должном уровне фантазии и оригинальности результат впечатляет.

Скачать Фоторедактор Эффекты Color Pop

♥ ПО ТЕМЕ: Как сделать фото с эффектом шлейфа (длинной выдержкой) на iPhone: 2 способа.

B612 — Beauty & Filter Camera (улучшение фото + эффекты и маски)

Основная функция приложения — коррекция лица в реальном времени (перед снимком или во время съемки видео). Разработчики предлагают боле 1500 различных «стикеров», которые можно примерить на свое лицо, добавив тем самым эмоциональной окраски портрету. Кроме того, B612 отлично справляется с автоматическим улучшением физиономии пользователя, избавляясь от дефектов кожи, складок, морщин и т. д.

Скачать B612 — Beauty & Filter Camera

♥ ПО ТЕМЕ: 30 самых знаменитых фейковых фото, в которые вы могли поверить.

Cymera (коррекция фигуры, ретушь фото + маски, эффекты и фильтры для селфи)

Внушительный функционал приложения будет довольно сложно освоить начинающему пользователю, зато результатом станет редактирование фотографий на уровне, близком к профессиональному. Можно будет делать селфи в 8 утра в понедельник и превращать их в снимки, достойные аватарки — программа очистит и подтянет кожу лица, уберет дефекты и красноту глаз. Множество фильтров и эффектов применяются в реальном времени, имеются целые пакеты (бесплатные!) готовых пресетов для селфи, групповых снимков и т.д.

Скачать Cymera

♥ ПО ТЕМЕ: Фото контакта при звонке на весь экран iPhone — как сделать?

MomentCam (превращает фото в карикатуры и стикеры)

Программа превращает селфи-снимок пользователя в забавную карикатуру, для этого достаточно подкорректировать авторапознавание глаз и губ. Затем можно выбрать любое понравившееся тело для своего персонажа (супермэн, байкер, клоун, волшебница и т.д.) или, например, сделать из полученного рисунка GIF-анимацию.

Скачать MomentCam

♥ ПО ТЕМЕ: Оживи фото на Айфоне: приложение Pixaloop анимирует любое фото.

Еще один виртуальный визажист, который может работать в одиночку. То есть, первоначальную оптимизацию портрета (удаление дефектов кожи, жирного блеска, блика от вспышки, красных глаз) приложение производит автоматически без участия пользователя. Если же результат все еще недостаточно хорош, можно поиграть с эффектами и их ручной настройкой.

Скачать Visage Lab

♥ ПО ТЕМЕ: В каком смартфоне самая лучшая камера в 2019 году – Топ 10.

Bestie (камера для автопортретов, ретушь и коррекция лица + эффекты)

Простенькое приложение, которое добавляет функционал по мере необходимости (можно догружать пакеты с фильтрами, разбитыми на категории). Bestie позволяет отключить звук камеры и улучшить качество при съемке селфи в условиях низкого освещения, а также сразу отзеркалить полученное изображение. Применять эффекты здесь довольно просто, настроек и опций предусмотрено совсем немного.

Скачать Bestie

♥ ПО ТЕМЕ: Шагомер для iPhone, или как считать шаги, дистанцию и калории, не покупая аксессуаров и приложений.

Zombify (делает лица зомби)

Как уже ясно из названия, Zombify превращает пользователей в зомби. Приложение сожержит множество различных эффектов, включая анимационные.

Скачать Zombify для iPhone и iPad

♥ ПО ТЕМЕ: Как проверить, новый ли iPhone (активирован или нет) вы купили?

Face Swap Live (обмен лицами)

Главной особенностью приложения является возможность обмена лицами с другим пользователем, попавшим в объектив камеры. Кроме этого можно применять имеющиеся в базе эффекты и маски к снимкам и видео.

Скачать Face Swap Live

♥ ПО ТЕМЕ: Как на iPhone блокировать все звонки от неизвестных и скрытых номеров: 2 способа.

Cartoon Face (создает анимацию лица)

Приложение позволяет получить анимированную мультяшную карикатуру из своего фото или фото друга. Более десяти фантазийных эффектов, включая пародийные и эффекты эмоций (удивление, флирт, улыбка и т.д.).

Скачать Cartoon Face

♥ ПО ТЕМЕ: Как добавить ГИФ (.gif) в Инстаграм (в сторис или ленту) на iPhone или Android.

Замена лица (подставляет лицо в шаблоны)

Благодаря данному решению, юзеры смогут в один клик создать себе неожиданный образ – рыцаря, гангстера, монашки, клоуна и т.п.

Программа автоматически подставляет лица со снимков к готовым шаблонам, после чего сама корректирует изображение таким образом, чтобы на выходе получался максимально реалистичный фотомонтаж.

Скачать приложение Замена лица

♥ ПО ТЕМЕ: Как закачать книги на iPhone или iPad бесплатно и без компьютера.

OldBooth (подставляет лицо в ретро-шаблоны)

Одно из старейших приложений в App Store по измению лиц. OldBooth позволяет превращать фото пользователя в оригинальных ретро персонажей. При помощи встроенных покупок можно докупить коллекции эффектов соответствующих различным периодам прошлого столетия.

Скачать OldBooth

Смотрите также:

Приложение чтоб менять цвет волос. Подбор оттенка волос с помощью онлайн приложений

48793 11.03.2019 7 мин.

Покраска волос – отличный способ изменить образ, придав ему свежесть, новизну, и даже исправить некоторые недостатки. При этом, важно не только грамотно провести процедуру нанесения краски, но и правильно подобрать цвет, ведь именно от этого зависит конечный результат. Для этого необходимо учитывать особенности своего типа внешности, воспользоваться помощью специалиста. А также сегодня существует немало программ для выбора цвета волос, которые позволяют наглядно увидеть то, что получится в итоге.

На что обращать внимание при выборе цвета волос

Правильный – это целое искусство, ведь от выбора подходящего оттенка во многом зависит то, как будут выглядеть локоны после процедуры. Для этого существуют несколько простых правил, которые значительно облегчают процесс выбора цвета.

Подбор оттенка для окрашивания

цвет волос напрямую зависит от оттенка кожи. Это связано с концентрацией меланина – красящего пигмента организма, именно он определяет закономерности. К примеру, для светлой кожи лучше всего подойдет светлый цвет волос, а для кожи с медным отливом – коричневые оттенки локонов или . Краска для волос не должна отличаться более чем на 1-2 тона от натурального оттенка ваших прядей;
желательно учитывать состояние кожи и возраст при выборе цвета. Так, различные дерматологические проблемы, например, угри или круги под глазами довольно плохо сочетаются с очень светлыми или темными локонами. В данном случае лучше всего подойдут мягкие и натуральные оттенки;
радикальная смена цвета должна проходить в несколько этапов. Если вы решили полностью сменить цветовую палитру, к примеру, из брюнетки в блондинку, то покраска должна проходить в несколько этапов. Есть правило – цвет волос рекомендуется менять не более чем на два тона за одну процедуру. В случае с радикальным окрашиванием рекомендуется использовать профессиональные средства. Они дают более стойкий и предсказуемый результат. Хорошо себя зарекомендовали такие марки, как , (Matrix), SYOSS. Имейте в виду, что включает как профессиональные, так и серии для домашнего применения;
седые волосы требуют особенного отношения к окрашиванию. Во-первых, рекомендуется применять лишь краску светлых тонов, ведь именно она придает молодость и освежает лицо. Во-вторых, само средство должно быть щадящим и отличаться от натурального не более, чем на один тон, а лучше вообще использовать оттенок, максимально приближенный к натуральному;
карта красок – большой помощник в выборе цвета для окрашивания. Ее можно найти в любом косметическом магазине или салоне. Подобная шпаргалка поможет подобрать оттенок цвета, максимально сочетающийся с вашими натуральными локонами;
для того чтобы новая краска легла стойко и смотрелась насыщенно, волосы необходимо заранее подготовить. Где-то за несколько недель до нанесения краски начните применять питательные и увлажняющие маски и кондиционеры, ведь волосы просто необходимо обеспечить влагой и немного восстановить;
если вы не уверены в правильности своего решения, то временной краской или оттеночным шампунем. Это процедура никак не повредит вашей шевелюре, а вы точно будете знать, подходит ли вам другой цвет;

Существует весьма полезная классификация внешности по цветотипу. Эта характеристика помогает подобрать цвет, в зависимости от общей цветовой гаммы внешности, учитывая оттенок волос, глаз и кожи. Зная особенности своего типа, выбор краски для волос становится значительно проще.

Подбор оттенка в зависимости от цветотипа

Каждый человек уникален по своей внешности, но, тем не менее, существует определенная закономерность в особенностях оттенка кожи, волос и глаз. Это называется цветототипом. Выделяют 4 основные группы, которые основаны на холодности или теплоте внешности.

Зима

Люди отличаются холодными тонами внешности. Так, кожа у них светлого оттенка, вплоть до молочного цвета, загар ложится очень плохо. Глаза, как правило, светлые – серые или голубые, в редких случаях, карие. Цвет волос у людей цветотипа «зима» темные, причем, оттенок может варьироваться от черного, до шоколадного.

если волосы прямые, то смело можно выбирать темную краску. Причем это может быть насыщенно черный цвет с синими переливами, так и более светлые оттенки;
предельно осторожным нужно быть при использовании светлой краски для волос. В одном случае, она может подойти, в другом – только подчеркнуть все недостатки лица. Особенно нежелательны светлые тона женщинам с очень белой кожей;
интересно смотрятся отдельно покрашенные пряди в красный или синий тона, но не нужно забывать, что все остальные локоны при этом должны быть темного оттенка;

Идеальный выбор для женщин холодного цветотипа – темные тона краски для волос.

Весна

У представительниц этого типа очень мягкий цвет кожи, что-то среднее между светлым и темным. Нередко на коже имеются мелкие веснушки, легкий загар. Глаза – серые или зеленые, очень светлые и ненасыщенные. Цвет волос зачастую тоже светлый, который может находиться в диапазоне от пшеничного, до янтарного оттенка.

женщинам этого цветотипа желательно выбирать цвет из желтой гаммы. Причем, оттенок может очень сильно варьироваться в зависимости от других особенностей внешности. Так, лучше всего подходит краска для волос , янтарного или ;
или колорированием выигрышно смотрится на девушках весеннего типа, особенно если имеются веснушки на лице;
не рекомендуется использовать темные тона. Он плохо гармонирует со слегка золотистой кожей, в итоге можно лишь усилить все недостатки лица;

Осень

Это очень теплый тип внешности. Он характеризуется золотистым оттенком кожи, хорошим загаром, но отсутствием румянца. Волосы могут разниться от до медных оттенков, а глаза чаще всего зеленого или оливкового цвета. Это один из самых сильных цветотипов, который сложно не заметить, ведь внешность очень яркая и насыщенная.

Данный тип плохо сочетается с контрастностью, ведь осень – это тепло и мягкость. Поэтому не рекомендуется брать слишком яркие и четкие цвета. Идеальный выбор – мягкий оттенок рыжего, коричневого, или ;
Благодаря золотистому тону кожи, частичная покраска, особенно или балаяж, смотрится крайне изысканно. При этом, лучше всего использовать только теплые цвета;

Натуральность у женщин осеннего типа должна стоять на первом месте. Поэтому не стоит экспериментировать с экстравагантными тонами.

Лето

Несмотря на то, что лето – это самое теплое время года, одноименный цветотип отличается холодными тонами и оттенками. Кожа, как правило, имеет темный оттенок, загар ложится очень хорошо. Глаза могут быть как светлыми, так и темными. Волосы у женщин летнего типа обычно русые, пепельные или натурального белого цвета.

при выборе цвета для волос рекомендуется остановиться на . Палитра в данном случае весьма обширна – от соломенного до медового тонов;
различные вариации коричневой палитры – шоколадный, коньячный или подходят данному цветотипу хуже всего;
при подборе цвета в данном случае очень важно учитывать тон кожи. Если она имеет золотистый отлив или сильный загар, то краски золотистой палитры выбирать не рекомендуется;
в некоторых случаях подойдет пепельный или даже белый цвет волос, особенно, если кожа немного смуглая.

Для того чтобы определить свой цветотип, не нужно обращаться за помощью к специалистам. Как правило, достаточно лишь взглянуть в зеркало и свериться с описанием типажей. Данная классификация хороша тем, что цветотип определить не составляет труда, однако, его особенности значительно помогают при выборе не только цвета волос, но и при подборе гардероба.

Топ лучших программ для выбора цвета волос

Прогресс не стоит на месте, и сегодня разработано множество полезных приложений, позволяющих самостоятельно подобрать прическу, а также цвет волос, не обращаясь к помощи профессионалов. Моделирование внешности позволяет увидеть конечный результат, не прибегая к реальному экспериментированию. Вот которые наиболее интересные программы:

Hair Pro . Данная программа может стать хорошим помощником перед посещением стилиста. Для начала работы необходимо всего лишь загрузить свое фото или выбрать схожий образ из шаблонов. В приложении имеется большое количество причесок, возможность и нанести макияж. Однако для полного функционала программы необходима покупка лицензии, бесплатная версия ограничена лишь 56 готовыми шаблонами, которых может быть недостаточно;

JKiwi . Данная утилита является полностью бесплатной, единственный минус ее – отсутствие русского языка. Но это не мешает разобраться в довольно обширном функционале. В программе имеется огромное количество шаблонов, позволяющих смоделировать макияж и подобрать цвет волос, также прическу. Для тех, кто умеет программировать, в приложении есть возможность добавления шаблонов, что значительно расширяет возможности JKiwi;
Salon Styler Pro . В данной программе имеется большой арсенал для формирования внешности. Так, в утилите представлена возможность автоматического подбора макияжа и особенностей волос, в зависимости от загруженной формы лица. Помимо этого, программа поможет подобрать подходящие аксессуары и украшения. Большой плюс – возможность просматривать объемное изображение конечного результата, а также на любом из этапов моделирования. Из минусов – весьма ограниченный функционал бесплатной версии;
Virtual HairStyler . Это онлайн-сервис для редактирования и моделирования своей внешности. Для начала работы необходимо просто загрузить свою фотографию. В приложении имеется огромное количество инструментов, позволяющих эффективно подобрать цвет и стиль прически, наложить макияж. Данная программа считается наиболее простой и комфортной в использовании даже для тех, кто далек от компьютера. Плюс к этому, в приложении есть удобный редактор с множеством дополнительных опций, для тех, кто любит поэкспериментировать со своей внешностью;
Maggy . Это еще одна полезная программа, которая позволяет моделировать свою внешность. В наличии имеется широкий спектр функций, с помощью которых можно не только примерить на себя другой цвет волос или прическу, но и подобрать макияж, тональный крем и даже цвет контактных линз. Конечный результат можно сохранить на компьютер или распечатать;

Makeover . Это онлайн-приложение, которое, несмотря на простоту, имеет солидный функционал. Для начала работы необходимо загрузить фото, которое можно сделать тут же с помощью веб-камеры. Создать уникальный стиль помогают как шаблоны, так и большое количество разнообразных опций, позволяющих менять макияж, цвет волос и даже их структуру. В сервисе имеются и платные возможности, правда, и бесплатных опций вполне достаточно для комфортной работы.

Видео

Наглядный пример подбора оттенка волос при помощи онлайн программ смотрите на видео

Заключение

– сложный вопрос для каждой женщины, ведь очень легко допустить ошибку, которую потом будет непросто исправить. На сегодняшний день существует множество методов, позволяющих даже не выходя из дома смоделировать свою внешность, и лишь затем обратиться к специалисту.

Приложение для профессионального изменения цвета у изображений

22.07.13 в 19:58

Приложение HueShifter позволяет изменять определенные цвета на изображениях, причем сделать это очень аккуратно и очень детально. Первый вопрос, который у вас может возникнуть: зачем для этого нужно отдельное приложение, если есть Photoshop, Pixelmator и прочие приложения? Дело в том, что HueShifter был рожден именно для этой цели и содержит гораздо большее число функций для профессионального редактирования.

Изменить нужный оттенок цвета для HueShifter не проблема. Справа источник, слева результат

Откройте изображение в HueShifter и выберите пипеткой цвет, который нужно изменить. Если нужный цвет был выделен не в полной мере вы можете использовать пипетку со знаком плюс или минус для точного выделения.

Используйте инструменты на панели Selection Ranges для выделения нужного цвета

Затем используя панель Target Values измените выделенный цвет на другой. Тут же вы регулируете насыщенность нового цвета и его контраст.

Созданные изменения можно сохранять в виде прессета и использовать повторно. Элементы управления интервалом выделения дают возможность схватить цвет в определенном интервале. Ползунки у этого инструмента указывают на цвет, который берется в качестве выделяемого и на его соседние оттенки.

Отображение выбранной области в виде маски

Для того, чтобы убедиться в правильности выбранной цветовой области воспользуйтесь режимом просмотра маски выделения в цвете, на черном или белом фоне. Это очень удобная опция, которая позволяет убедиться в том, что выделенная область имеет правильные границы и находится в нужном месте. Не выходя из режима просмотра маски продолжайте изменять параметры, до достижения наилучшего результата. При этом горячие клавиши ⌘1 увеличат изображения на 100%, а ⌘2 впишет картинки в активную область экрана.

Чтобы узнать: какая укладка или стрижка подходит, необходимо воспользоваться специальными программами. и экспериментировать с вариантами. Для этого скачивается бесплатная программа для изменения цвета волос и для выбора стрижек. Данная система поможет правильно изменить цвет волос и создать новый имидж.

Новая прическа это прежде всего стресс, надо подобрать так, чтобы он а подходила

Скачать подобный софт нетрудно. Программы помогут определиться с внешним видом прядей и позволят распечатать подобранную картинку. Сервис позволяет смоделировать стрижку и найти нужный вариант по определенным параметрам. Примерить новый образ можно на свою фотографию или на одну из моделей, встроенной галереи.

Онлайн — система имеет следующие преимущества:

эксперименты с внешностью без регистрации и бесплатно;
онлайн — выбор избавит от ошибок с образом в жизни;
полученную фотографию после обработки можно предоставить парикмахеру.

Особенности софта «3000 причесок»- программа подбора цвета волос он-лайн

Несколько лет назад была создана программа в которой можно менять цвет волос «3000 причесок». Данный софт предоставляет в своих каталогах огромный выбор разнообразных укладок. Выбираются как женские и мужские стрижки, так и детские.

Подбор причесок онлайн- это удобно

У данной системы есть некоторые особенности:

Загружается фото и используется приложение для изменения цвета волос. Подбирается вариант укладки и длина прядей.
Применяются опции для создания образа.
С помощью приложения можно подобрать форму бровей и выбрать тени, тушь и помаду.
Есть опция для выбора украшений.
Система позволяет использовать несколько слоев.

В сервисе сохраняются все выбранные варианты.

Преимущество Ikiwi — бесплатный подбор причесок

Программа Ikiwi была создана португальскими проектировщиками. С помощью данного сервиса можно выбрать понравившуюся стрижку и макияж.

В системе много преимуществ:

После загрузки фото выбирается пол пользователя.
Подбирается длина укладки.
Сервис помогает примерить сотни причесок. Есть специальное приложение в котором можно менять цвет волос. При этом сравнивается подобранный вариант и оригинал.

Изображение распечатывается.
Выбранные изменения отображаются без промедлений.
Присутствуют дополнительные функции подбора линз и элементов декоративной косметики.
Удобный в использовании и понятный интерфейс.

Плюсы Hair Pro в изменении цвета волос

Следующий вариант для подбора цвета локонов и укладки называется Hair Pro. При использовании загружается фото, которое предпочтительно должно иметь фронтальный вид и быть на светлом фоне.

Преимуществом данного сервиса является то, что можно смоделировать собственную укладку. Также выделяются следующие достоинства:

С помощью данного сервиса выбирается оптимальный вариант. При этом прическа подбирается по форме лица, так как некоторые укладки не подходят определенным типажам.
Сменить прическу поможет специальный редактор, который позволяет менять размер и положение волос.

Специальные
инструменты помогают определить толщину волос.
Созданное изображение сохраняется в удобных форматах, что позволяет отправлять фото по почте или сохранять на флешку.

Бесплатная форма программы имеет ограничения по количеству примеряемых стрижек.

Применение Salon Styler Pro: выбор крутой стрижки

Salon Styler Pro применяется в салонах. При помощи данного сервиса возможно не только изменение цвета волос, но и обновление базы стрижек через интернет. Данная программа позволяет оценить стрижку в разных положениях.

Есть в сервисе функция автоподбора. При этом на фото накладываются различные прически с интервалом в несколько секунд

Кроме того, можно примерить украшения, очки, линзы и даже головные уборы.

Можно смоделировать уменьшение веса и вида макияжа.

Выбранные фото добавляются в личную галерею.

Достоинства Maggi

Сервис Maggi характеризуется большим выбором функций. Программа помогает определиться с декоративной косметикой, стрижкой и с цветом линз.

После выбора подходящего варианта, получившаяся картинка сохраняется и распечатывается.

ПОСМОТРЕТЬ ВИДЕОИНСТРУКЦИЮ

Стоит испытать каждую из программ. Современные технологии помогают выбрать лучший вариант создать оригинальный образ, не выходя из дома.

Хотите подобрать прическу ?

Здесь вы можете подобрать прическу онлайн бесплатно ! В программе есть множество причесок для любой длины волос. Также вы можете подобрать цвет волос и «примерить» разный макияж. Если подобранный стиль пришелся вам по душе, программа позволяет сохранить фото и распечатать его. Это очень удобно! Что нужно для того, чтобы начать пользоваться программой по подбору причесок ?

Загрузите свою фотографию в программу подбора причесок онлайн , нажав оранжевую кнопку справа.
Выберите модель причесок, которые вы хотите примерить (женская или мужская).
Готово! Теперь вы можете подобрать прическу онлайн совершенно бесплатно!

Бесплатно! БЕЗ смс! А теперь и БЕЗ регистрации С помощью этой программы вы можете подобрать:

прическу,
цвет и длину волос,
мелирование,
укладку,
макияж,
аксессуары (очки, серьги, украшения).

Не вижу программу, что делать?

1. Нажмите на значок , который находится слева рядом с названием сайта в адресной строке. Это может быть значок i или значок замка и слово «Защищено» . Откроется меню.

2. В открывшемся меню рядом с пунктом Flash отметьте «Всегда разрешать на этом сайте» .

3. Обновите страницу.

4. Готово! Вы можете пользоваться программой!

Временное динамическое моделирование внешнего вида для онлайн-отслеживания нескольких человек

https://doi.org/10.1016/j.cviu.2016.05.003Получить права и контент слежение за несколькими людьми.

•

Мы описываем метод выбора признаков для регистрации изменений внешности людей.

•

Мы представляем поэтапный подход к изучению модели онлайн.

•

Мы предлагаем онлайн-метод отслеживания нескольких лиц, который включает модель.

•

Мы проводим всесторонние эксперименты, чтобы продемонстрировать превосходство модели.

Abstract

Надежное онлайн-отслеживание нескольких человек требует правильной ассоциации ответов онлайн-обнаружения с существующими траекториями. Мы решаем эту проблему, разрабатывая новый подход к моделированию внешнего вида, чтобы обеспечить точное сходство внешнего вида для управления ассоциацией данных. В отличие от большинства существующих алгоритмов, учитывающих только пространственную структуру внешности человека, мы используем временные динамические характеристики во временных последовательностях внешности для различения разных людей. Временная динамика является достаточным дополнением к пространственной структуре различных проявлений в пространстве признаков, что значительно улучшает измерение сходства между траекториями и обнаружениями. Мы предлагаем алгоритм выбора признаков для описания вариаций внешнего вида с помощью семантических признаков среднего уровня и демонстрируем его полезность с точки зрения временного динамического моделирования внешнего вида.Кроме того, модель внешнего вида изучается постепенно путем альтернативной оценки недавно наблюдаемых внешних видов и настройки параметров модели, чтобы они подходили для онлайн-отслеживания. Надежное отслеживание нескольких людей в сложных сценах достигается за счет включения изученной модели в онлайн-среду отслеживания путем обнаружения. Наши эксперименты на сложном бенчмарке MOTChallenge 2015 [L. Леал-Тайше, А. Милан, И. Рид, С. Рот, К. Шиндлер, MOTChallenge 2015: На пути к эталону для многоцелевого отслеживания, препринт arXiv arXiv:1504.01942.] демонстрируют, что наш метод превосходит современные алгоритмы слежения за несколькими людьми.

Ключевые слова

Онлайн-отслеживание нескольких человек

Моделирование внешнего вида

Временная динамика

Выбор функции

Дополнительное обучение

Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

Просмотр полного текста 900

Ссылки на статьи

Надежное отслеживание объектов с помощью интерактивного моделирования внешнего вида | Журнал EURASIP о достижениях в области обработки сигналов

L.Чжан, В. Ву, Т. Чен, Н. Стробель, Д. Команичиу, Надежное отслеживание объектов с использованием полуконтролируемого изучения словаря внешнего вида. Распознавание образов лат. 62: , 17–23 (2015).

Артикул Google Scholar

С. Чжан, Х. Чжоу, Ф. Цзян, С. Ли, Надежное визуальное отслеживание с использованием структурно-случайной проекции и метода взвешенных наименьших квадратов. IEEE транс. Цирк. Сист. Видео Техн. 25 (11), 1749–1760 (2015).

Артикул Google Scholar

С.Чжан, С. Лан, Х. Яо, Х. Чжоу, Д. Тао, С. Ли, Биологически вдохновленная модель внешнего вида для надежного визуального отслеживания. IEEE транс. Нейронная сеть. Учиться. Сист. 28 (10), 2357–2370 (2017).

MathSciNet Статья Google Scholar

Ю. Ци, Л. Цинь, Дж. Чжан, С. Чжан, К. Хуанг, М.-Х. Ян, Локальное разреженное кодирование с учетом структуры для визуального отслеживания. IEEE транс. Процесс изображения. 27 (8), 3857–3869 (2018).

MathSciNet Статья Google Scholar

С. Чжан, Ю. Ци, Ф. Цзян, С. Лан, П. К. Юэнь, Х. Чжоу, Обучение метрике расстояния от точки до набора на глубоких представлениях для визуального отслеживания. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 19 (1), 187–198 (2018).

Артикул Google Scholar

X. Lan, S. Zhang, PC Yuen, R. Chellappa, Изучение общих и специфичных шаблонов: новый трекер, основанный на множественных разреженных представлениях. IEEE транс. Процесс изображения. 27 (4), 2022–2037 (2018).https://doi.org/10.1109/TIP.2017.2777183.

MathSciNet Статья Google Scholar

Y. Yao, X. Wu, L. Zhang, S. Shan, W. Zuo, in Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) . Совместное представление и обучение усеченному выводу для отслеживания на основе корреляционного фильтра, (2018), стр. 552–567. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01240-3_34.

Глава Google Scholar

Ю. Ци, С. Чжан, Л. Цинь, Х. Яо, К. Хуан, Дж. Лим, М.-Х. Ян, Хеджирование глубоких функций для визуального отслеживания. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 41 (5), 1116–1130 (2019).

Артикул Google Scholar

X. Лан, М. Е, Р. Шао, Б. Чжун, П. К. Юэнь, Х. Чжоу, Шаблоны функций согласованности модальности обучения: надежная система инфракрасного отслеживания RGB. IEEE транс. Инд. Электрон. 66 (12), 9887–9897 (2019). https://дои.org/10.1109/TIE.2019.2898618.

Артикул Google Scholar

Дж. Квон, К.М. Ли, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Декомпозиция визуального отслеживания (2010), стр. 1269–1276. https://doi.org/10.1109/cvpr.2010.5539821.

C. Bao, Y. Wu, H. Ling, H. Ji, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Надежный трекер l1 в реальном времени с использованием метода ускоренного проксимального градиента, (2012), стр. 1830–1837 гг. https://doi.org/10.1109/cvpr.2012.6247881.

X. Sun, J. Zhang, Z. Xie и др., Отслеживание объектов на основе активного матирования с использованием цветовых сигналов. СИВиП (2014). https://doi.org/10.1007/s11760-014-0637-4.

Артикул Google Scholar

S. He, Q. Yang, R. W. H. Lau, J. Wang, M. H. Yang, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Визуальное отслеживание с помощью гистограмм, чувствительных к местности, (2013), стр.2427–2434. https://doi.org/10.1109/cvpr.2013.314.

С. М. Н. Шахед, Дж. Хо, М. Х. Ян, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Визуальное отслеживание с помощью гистограмм и артикуляционных блоков (2008 г.). https://doi.org/10.1109/cvpr.2008.4587575.

X. Wang, Y. Wang, W. Wan, J. Hwang, Отслеживание объектов с разреженным представлением и отожженным фильтром частиц. СИВиП (2014). https://doi.org/10.1109/icig.2013.81.

А.Эльгаммаль, Р. Дурайсвами, Л. Дэвис, в Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов . Отслеживание вероятностей в совместных пространственно-пространственных пространствах, (2003), стр. 781–788. https://doi.org/10.1109/cvpr.2003.1211432.

Л. Севилья-Лара, Э. Лернед-Миллер, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Поля распределения для отслеживания, (2012), стр. 1910–1917. https://doi.org/10.1109/cvpr.2012.6247891.

Д. Команичу, В.Рамеш, П. Меер, Отслеживание объектов на основе ядра. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 25 (5), 234–240 (2003).

Артикул Google Scholar

К. Нуммиаро, Э. Коллер-Мейер, Л. В. Гул, Адаптивный фильтр частиц на основе цвета. Изображение Виз. вычисл. 21 (1), 99–110 (2003).

Артикул Google Scholar

П. Перес, К. Хью, Дж. Вермаак, М.Gangnet, в IEEE Conference on European Conference on Computer Vision . Вероятностное отслеживание на основе цвета (2002), стр. 661–675. https://doi.org/10.1007/3-540-47969-4_44.

Глава Google Scholar

Д. Росс, Дж. Лим, Р. Лин, М. Ян, Инкрементное обучение для надежного визуального отслеживания. IEEE транс. Междунар. Дж. Вычисл. Вис. 77 (1–3), 125–141 (2008).

Артикул Google Scholar

р.Т. Коллинз, Л. Янси, М. Леордану, Онлайн-выбор отличительных функций отслеживания. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 27 (10), 1631–1643 (2005).

Артикул Google Scholar

Х. Грабнер, Х. Бишоф, Он-лайн усиление и зрение (IEEE, 2006). https://doi.org/10.1109/cvpr.2006.215.

Т. Параг, Ф. Порикли, А. Эльгаммал, Усиление адаптивных линейных слабых классификаторов для онлайн-обучения и отслеживания, (2008). https://doi.org/10.1109/cvpr.2008.4587556.

G. Jia, Y. Tian, Y. Wang, T. Huang, M. Wang, в ACM Conference on Multimedia . Динамическое отслеживание нескольких сигналов с ассоциацией ответов на обнаружение, (2010), стр. 1171–1174. https://doi.org/10.1145/1873951.1874179.

Б. Чжун, Х. Яо, С. Чен, Р. Цзи, С. Юань, С. Лю, В. Гао, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Визуальное отслеживание с помощью слабо контролируемого обучения от нескольких несовершенных оракулов (2010), стр.1323–1330 гг. https://doi.org/10.1109/cvpr.2010.5539816.

М. Дж. Блэк, А. Джепсон, в IEEE Conference on European Conference on Computer Vision . Собственное отслеживание: надежное сопоставление и отслеживание сочлененных объектов с использованием представления на основе представлений (1996), стр. 610–619. https://doi.org/10.1007/bfb0015548.

Google Scholar

Б. Хан, Л. Дэвис, IEEE Conference on International Conference on Computer Vision .Онлайн-моделирование внешнего вида на основе плотности для отслеживания объектов, (2005), стр. 1492–1499. https://doi.org/10.1109/iccv.2005.181.

С. МакКенна, Ю. Раджа, С. Гонг, Отслеживание цветных объектов с использованием адаптивных смешанных моделей. Изображение Виз. вычисл. J. 17: , 223–229 (1999).

Артикул Google Scholar

Б. Фрей, в Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов . Заполнение сцен путем распространения вероятностей по слоям в модели внешнего вида (2000), стр.185–192. https://doi.org/10.1109/cvpr.2000.855818.

H. T. Nguyen, M. Worring, R. van den Boomgaard, in IEEE Conference on International Conference on Computer Vision . Надежное адаптивное отслеживание шаблона окклюзии, (2001), стр. 678–683. https://doi.org/10.1109/iccv. 2001.937587.

А. Адам, Э. Ривлин, И. Шимшони, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Надежное отслеживание на основе фрагментов с использованием интегральной гистограммы, (2006), стр.798–805. https://doi.org/10.1109/cvpr.2006.256.

Дж. Квон, К.М. Ли, в IEEE Conf. Компьютерное зрение и распознавание образов . Отслеживание нежесткого объекта с помощью динамического моделирования внешнего вида на основе патчей и адаптивной выборки методом Монте-Карло с скачкообразной перестройкой бассейна, (2009), стр. 1208–1215. https://doi.org/10.1109/cvprw.2009.5206502.

Л. Чеховин, М. Кристан, А. Леонардис, в Международная конференция IEEE по компьютерному зрению . Адаптивная визуальная модель с двумя слоями для надежного визуального отслеживания (2011 г.).https://doi.org/10.1109/iccv.2011.6126390.

X. Sun, H. Yao, S. Zhang, B. Zhong, in Конференция IEEE по всеобъемлющей обработке сигналов и приложениям . Онлайн-моделирование дискриминационного внешнего вида для надежного отслеживания объектов (2010 г.), стр. 78–81. https://doi.org/10.1109/pcspa.2010.28.

P. Pérez, C. Hue, J. Vermaak, M. Gangnet, Вероятностное отслеживание на основе цвета, ECCV’ , (2002). https://doi.org/10.1007/3-540-47969-4_44.

Глава Google Scholar

А. Адам, Э. Ривлин, И. Шимшони, Надежное отслеживание на основе фрагментов с использованием интегральной гистограммы, 798–805 (2006). https://doi.org/10.1109/cvpr.2006.256.

А. Джепсон, Д. Флит, Т. Э.И.-Мараги, Надежные онлайн-модели внешнего вида для визуального отслеживания. ТПАМИ. 25 (10), 1296–1311 (2003).

Артикул Google Scholar

р.Коллинз, Ю. Лю, М. Леордану, Онлайн-выбор отличительных признаков отслеживания. ТПАМИ. 27 (10), 1631–1643 (2005).

Артикул Google Scholar

Д. Росс, Дж. Лим, Р. Лин, М. Ян, Инкрементальное обучение для надежного визуального отслеживания. IJCV. 77: , 125–141 (2008).

Артикул Google Scholar

П. Уилф, С. Чжан, С. Чиккерур, С.А. Литтл, С. Л. Винг, Т. Серр, Компьютерное зрение взламывает листовой код. проц. Натл. акад. науч. США 113 (12), 3305–3310 (2016). https://doi.org/10.1073/pnas.1524473113.

Артикул Google Scholar

Х. Чжу, С. Хуан, С. Чжан, П. К. Юэнь, Идентификация растений с помощью многолучевого разреженного кодирования. Мультимед. Инструменты Прил. 76 (3), 4599–4615 (2017). https://doi.org/10.1007/s11042-016-3538-4.

Артикул Google Scholar

С.Чжан, С. Лан, Ю. Ци, П. К. Юэнь, Надежное визуальное отслеживание с помощью сопоставления базиса. IEEE транс. Цирк. Сист. Видео Техн. 27 (3), 421–430 (2017).

Артикул Google Scholar

С. Чжан, Х. Яо, Х. Чжоу, С. Сунь, С. Лю, Надежное визуальное отслеживание на основе разреженного представления онлайн-обучения. Нейрокомпьютинг. 100 (1), 31–40 (2013).

Артикул Google Scholar

Н.Ван, Дж. Ван, Д.-Ю. Йенг, Надежное онлайн-обучение неотрицательному словарю для визуального отслеживания. ICCV (2013). https://doi.org/10.1109/iccv.2013.87.

К. Гонг, К. Фу, А. Лоза, К. Ву, Дж. Лю, Дж. Ян, Дискриминативное отслеживание объектов с помощью разреженного представления и онлайн-обучения по словарю. IEEE транс. киберн. 44 (4), 539–553 (2014).

Артикул Google Scholar

К. Фукунага, Л. Хостетлер, Оценка градиента функции плотности с приложениями для распознавания образов.IEEE транс. Инф. Теория. 21 (1), 32–40 (1975).

MathSciNet Статья Google Scholar

Д. Команичу, П. Меер, в IEEE Conference on International Conference on Computer Vision . Анализ среднего сдвига и приложения, (1999), стр. 1197–1203. https://doi.org/10.1109/iccv.1999.7

(PDF) Глубокое изучение моделей внешнего вида для отслеживания объектов в Интернете

6 Мэнъяо Чжай1, Лей Чен1, Грег Мори1, Мехрсан Джаван Роштхари2

5.Энрикес, Дж. Ф., Касейро, Р., Мартинс, П., Батиста, Дж.: Высокоскоростное отслеживание с помощью ядерных корреляционных фильтров. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans-

, действия по 37(3), 583–596 (2015)

структурными ограничениями. В: Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR),

2010 IEEE Conference on. стр. 49–56. IEEE (2010)

7. Крижевский, А., Суцкевер, И., Хинтон, Г.Э.: Классификация Imagenet с глубокой концентрацией нейронных сетей. В: Перейра, Ф. , Берджес, К., Боту, Л., Вайнбергер,

К. (ред.) Достижения в системах обработки нейронной информации 25, стр. 1097–

1105. Curran Associates, Inc. (2012). ), http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-

classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

8. Ma, C., Huang, JB, Yang, X. , Yang, MH: Иерархические сверточные функции для визуального отслеживания

.В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерам

Vision. стр. 3074–3082 (2015)

9. Ци, Ю., Чжан, С., Цинь, Л., Яо, Х., Хуанг, К., Лим, Дж., Ян, М. Х.: Hedged deep

отслеживание (2016)

10. Ван, Л., Оуян, В., Ван, X., Лу, Х.: Визуальное отслеживание с использованием полностью сверточных сетей

. В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению-

. стр. 3119–3127 (2015)

11. Ван, Н., Ли, С., Гупта, А., Yeung, D.Y.: Перенос иерархии расширенных функций для надежного визуального отслеживания

. Препринт arXiv arXiv:1501. 04587 (2015)

12. Ву, Ю., Лим, Дж., Ян, М.Х.: Онлайн-отслеживание объектов: тест. В: IEEE

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2013)

13. Yang, H., Shao, L., Zheng, F., Wang, L., Song, Z.: Последние достижения и тенденции визуального отслеживания

: обзор. Нейрокомпьютинг 74(18), 3823–3831 (2011)

14.Чжан, К., Чжан, Л., Ян, М.Х.: Отслеживание объектов в реальном времени с помощью онлайн-селективного выбора признаков. Image Processing, IEEE Transactions on 22(12), 4664–4677

(2013)

[PDF] Временное динамическое моделирование внешнего вида для онлайн-отслеживания нескольких лиц

Моделирование динамического внешнего вида для отслеживания человека

В этом документе представлена система слежения за человеком, в которой используется структура динамического внешнего вида и моделирования движения, основанная на использовании надежной идентификации динамики системы и методов нелинейного уменьшения размерности.

Expand

Как распознавание личности помогает отслеживать нескольких людей?

Получена новая структура для включения дискриминационных моделей сходства на основе внешнего вида с помощью новой структуры для включения достоинств распознавания личности, которые помогают отслеживать производительность нескольких человек. Expand

View 1 отрывок, ссылки на методы

Адаптивная интеграция множественных признаков для отслеживания нескольких людей

В этой работе предлагается новый адаптивный способ интеграции множественных признаков в отслеживание множества людей, управляемых обнаружениями человека, путем адаптации способа, как комбинировать специально разработанные модели, основанные на различных сигналах в этом трекере, чтобы повысить дискриминационную способность интегрированной модели наблюдения в ее локальном окружении.Expand

View 1 отрывок, ссылки на методы

Отслеживание нескольких человек на основе частей с частичной обработкой окклюзии

сочленения человеческих тел в динамически меняющемся внешнем виде и фоне.

Expand

Просмотреть 3 выдержки, справочные материалы и методы

Многоцелевое отслеживание с помощью обучаемых онлайн-моделей различения внешности

OLDAM обеспечивают значительно более высокое различение между различными целями, чем обычные целостные цветовые гистограммы, и при интеграции в иерархическую ассоциативную структуру, они помогают повысить точность отслеживания, в частности, уменьшая количество ложных срабатываний и переключение идентификации.Expand

Просмотр 1 выдержки, ссылки на методы

Многоцелевое отслеживание почти в режиме онлайн с помощью агрегированного локального дескриптора потока

Новый агрегированный дескриптор локального потока (ALFD), который кодирует схему относительного движения между парой удаленных во времени обнаружений с использованием долгосрочного анализа. траектории точек интереса (IPT) и абляционный анализ подтверждают превосходство показателя ALFD над другими традиционными показателями сходства. Expand

Изучение контекста движения на основе изображения для отслеживания нескольких людей

Новый метод отслеживания нескольких людей, который использует обобщенную модель для захвата взаимодействий между людьми, которая способна кодировать эффект необнаруженных целей, делая трекер более устойчивым к частичной окклюзии.

.Expand

Посмотреть 3 выдержки, справочные материалы и методы

Модели внешнего вида для компьютерной графики и машинного зрения

Инструкторы

Содержимое

Внешний вид повседневного мира уже давно вызывает интерес для многих людей от художников до физиков. Даже простые вопросы требуют осторожная мысль. Почему небо голубое? Почему мокрый песок выглядит темнее, чем сухой песок? Как воспроизвести человеческое лицо масляными красками? В последнее время Модели внешнего вида приобретают все большее значение в компьютерной графике. и зрение.В графике они нужны для моделирования и симуляции различных материалы. В видении модели текстуры и отражения могут использоваться для управления получение компьютерных моделей различных сцен и объектов, а также распознавание этих сцен и объектов на изображениях.

Вот немного вдохновения для типов внешности, которые мы будем обсуждать (облака, растения, камень/воду, ржавчину, кожу, атмосферу/дым):

Этот урок является первой четвертью уникальной последовательности из двух четвертей, которую преподают совместно в Стэнфорде и Беркли. Первая четверть в Стэнфорде охватит два темы: измерение и моделирование. Мы обсудим способы измерения отражение, модели отражения от шероховатых поверхностей, подповерхностное отражение, и легкое взаимодействие с участвующими медиа и атмосферными моделями. Секунда квартал в Беркли будет охватывать обратный рендеринг (восстановление сцены параметры изображения) и восприятие формы и оттенка.

Класс открыт для студентов с опытом работы в области компьютерной графики или компьютерное зрение.Класс может быть сдан за 1 или 3 кредита. За 1 кредит, ожидается, что каждый студент напишет лекцию и проведет обсуждение тема; для 3 кредитов также требуется итоговый проект.

Местоположение

Gates Room 392, среда с 15:00 до 18:00.

3.00-4.30: Техническая лекция
4.30-4.45: Кофе-брейк
4.45-6.00: Презентация и обсуждение темы

Курс

Курс будет состоять из 10 лекций (перечисленных ниже как технические лекции).Каждая лекция будет длиться 1,5 часа.

Другая половина курса будет включать в себя краткая презентация одной из тем обсуждения кто-то из класса. После мы обсудим эту тему в классе.

После каждого занятия: Участники должны написать краткое (10 строк) описание возможные исследовательские идеи или проекты, основанные на обсуждаемых документах/темах.

Также будет возможность сделать проект на основе темы, которые обсуждаются на уроке.

Технические лекции

Обзор моделей внешнего вида (Hanrahan)
BRDF (Hanrahan, Rusinkiewicz, Marschner)
Измерение I (Маршнер, Русинкевич)
Измерение II (Маршнер, Русинкевич)
Surface Reflection I: случайные шероховатые поверхности, модели с микрогранями (Hanrahan)
Surface Reflection II: самозатенение, взаимное отражение (Hanrahan)
Участвующие СМИ I: уравнение визуализации объема, фазовые функции частиц (Дженсен)
Участвующие СМИ II: Модели и методы рендеринга (Дженсен)
Подповерхностное рассеяние I: Кубелка-Мунк, двухпотоковые модели (Hanrahan)
Подповерхностное рассеяние II: модель Ханрахана-Крюгера (Ханрахан)

Темы для обсуждения

(в первую неделю без обсуждения)
Океан и вода (Тим Перселл)
Виртуальная гониорефлектометрия (Рави Рамамурти)
Ткань, шелк, бархат (Ю Пин Ху)
Облака, дым (Адам Фелпс)
Ореолы, кристаллы, радуги; снег, лед (Грег Хатчинс)
Краски, глазури, отделочные материалы; растения и листья (Лена Вилешина)
Кожа, лицо, глаза; подповерхностное рассеяние в мраморе (Ren Ng)

Ссылки

Оптимальная метрическая модель обратного разреженного внешнего вида, основанная на оценке метрики, для отслеживания объектов надежные онлайн-шаблоны и ограниченное количество образцов частиц в процессе зацикливания.

Модель обратного разреженного внешнего вида Multicue глобально улучшает эффективный выбор информативных выборок частиц, что позволяет избежать громоздких затрат на кодирование и декодирование для тривиальных случайных выборок частиц. В каждом цикле слежения задействованы только наиболее потенциально важные случаи. Это позволяет избежать необоснованного, грубого численного сокращения выборок частиц, а также сохраняет непредвзятость и динамическую стохастичность процесса выборки. Между тем низкоранговые саморепрезентанты для положительных и отрицательных образцов облегчают составление подходящей кодовой книги, которая упорядочивает полезные разреженные коэффициенты для наборов функций и облегчает оптимальную оценку метрик для онлайн-обучения.Это также снижает снижение точности отслеживания закрытых объектов и повышает надежность трекера. Оба они сохраняют дискриминационную компактность цели, что ускоряет локализацию фильтрации частиц для отделения целевого объекта от дистракторов. Кроме того, предлагаемый метод использует онлайн-представления внешнего вида для обучения совместному использованию компактной информации, что позволяет избежать больших вычислительных затрат для массивных визуальных данных.

1. Введение

В качестве эффективного решения для обнаружения интересующей цели отслеживание объектов плавно развертывается в нескольких службах наблюдения, что очень необходимо для получения лучшего оптимального метода моделирования внешнего вида для удовлетворения требований распределенного наблюдения, таких как компактность модель и низкие вычислительные затраты на передачу.Несмотря на множество решений, реализованных в этой области, она также часто сопровождается сложными проблемами, связанными с моделью внешнего вида объекта, такими как окклюзия, изменение освещения и изменение позы [1]. По той причине, что высокоточное наблюдение требует дорогостоящего и сложного развертывания при ограниченных вычислительных ресурсах в реальной среде, крайне важно использовать компактность и надежность для моделирования внешнего вида. С помощью методов машинного обучения для надежных улучшений использовалось пошаговое обучение подпространства, чтобы справиться с резкими изменениями шаблонов [2–4], чтобы облегчить обучение грязным шаблонам. Они не только в какой-то степени эффективны для использования внутренней структуры подпространства, но также не могут избежать огромного хранилища данных высокой размерности для минимизации ядерных норм. Для устранения этого недостатка алгоритмы [5, 6] с разреженным представлением были представлены полилинейным каркасом при минимизации ошибки реконструкции. Однако изученная модель разреженного внешнего вида не могла предоставить достаточно информации о пространственном контексте по той причине, что коэффициенты представления разреженности часто устраивались для целевых выборок в каждом цикле отслеживания индивидуально.Было легко игнорировать глобальные ограничения на связанные структуры подпространств среди целых видеопоследовательностей. Между тем, разреженные разложения в накопленном цикле также потребляют больше времени, что приводит к низкой скорости работы и высокому потреблению энергии. Совместная разреженная модель внешнего вида, которая владела разреженной генеративной моделью (SGM) и разреженным дискриминационным классификатором (SDC), использовала глобальные шаблоны для обновления модели внешнего вида и измерения сходства с помощью тривиальных дискриминационных блоков [7]. Методы [8–10] учитывали частичную и пространственную информацию для использования более надежных шаблонов с большими затратами на построение атомарного словаря и процедуры расчета объединения. Даже функции, основанные на вейвлет-преобразовании, были извлечены для повышения надежности моделирования внешнего вида, где объединенные словари для разреженного кодирования по-прежнему требовали жестких процедур хранения [11]. Интуитивно дискриминативный метод обеспечивает адаптивный дополнительный вариант для различных изменений внешности [1].Для хороших дискриминационных представлений обычно требуется множество контролируемых меток, чтобы соответствовать реальному распределению данных [12–14]. Для получения более четких моделей внешнего вида использовались различные классификаторы. Метод в [15] основывался на справочной информации, где были классифицированы наиболее различимые метрики для отслеживания, чтобы обеспечить более стабильное отслеживание. В [16] был представлен онлайн-алгоритм многопросмотрового обучения с полуучителем на основе случайного леса, который обновлял поддеревья отдельными метками для немаркированных данных. В [17] для создания структурных участков использовалась обратная проекция на основе леса Хафа. Пространственная регуляризация была принята в [18] для ограничения обучающегося классификатора. В [19] были показаны последовательные состояния начальной загрузки между кадрами, чтобы избежать случайных выборок, загрязняющих помеченные примеры. В последнее время методы на основе сверточных нейронных сетей собирают достаточно информации, которая была сложной при описании моделей внешнего вида с помощью многослойных нелинейных преобразований [20–23]. Однако объединение абстрактных сверточных функций на основе процедур из сетевых слоев может игнорировать исходные атрибуты сложных функций модели внешнего вида внутри структуры изображения.Кроме того, даже при использовании трансферного обучения можно было использовать большие наборы данных для предварительной подготовки, но сложные и высокие затраты также были потрачены на сбор визуальных данных, маркировку аннотаций и обучение достоверным данным. С нашей точки зрения, было сложно гоняться за моделями глубокого внешнего вида в условиях ограниченного количества образцов. Кроме того, модель трансферного обучения, полученная на основе крупномасштабного набора данных, может иметь определенное расхождение между различными областями [22, 24].

Для изучения надежной и дискриминационной компактной модели внешнего вида и уменьшения больших затрат на вычисления в процессе зацикливания в этом документе предлагается оптимальная стратегия структурного отслеживания, которая состоит из глобальных разреженных представителей и оптимальной метрической оценки на основе пакетов с локальными разреженными функциями кодирования.Таким образом, основные преимущества включают следующее: (1) Множественная обратная разреженная модель появления позволяет избежать тяжелых вычислений избыточной выборки частиц, которая является результатом тривиальных случайных процедур. Он позволяет получить наиболее информативные случаи частиц для моделирования внешнего вида структуры. (2) Положительные и отрицательные образцы заменяются подходящими разреженными наборами признаков на основе коэффициентов на локальном уровне, которые могут дать оптимальный метрический состав. Потенциально он лучше подходит для оценки сопоставления за счет ограниченной потенциально мощной информации на этапе запасного кодирования.Также таким образом сохраняется целевая тонкость разборчивости компактной модели.

2. Исходная информация

2.1. Обратная разреженная модель внешнего вида

При наличии нормализованных кандидатов путем фильтрации частиц в -м кадре предыдущая целевая область в качестве шаблона в -м кадре может быть закодирована словарем [25, 26]: . После этого разреженное разложение шаблона представляется неотрицательной комбинацией разреженных коэффициентов , а ошибка восстановления шаблона достигает минимального ограничения со штрафным членом, как показано в следующем уравнении:

2.2. Самопредставители низкого ранга

Оптимальный выбор образцовых представителей низкого ранга для многомерной структуры данных эффективно описывается соответствующими группами данных [27]. Атрибуты саморепрезентации в таких случаях высокой значимости эксплуатируются для получения наиболее важных из них. Учитывая образцы данных в наборе данных как столбцы матрицы данных, проблема оптимизации показана следующим образом:

Здесь — матрица коэффициентов и подсчитываются ненулевые строки .Этот компактный процесс обучения можно рассматривать как саморепрезентативную процедуру, которая представляет собой аналогичное структурное представление исходных данных.

2.3. Оценка метрики

Оценка метрики вычисляется путем оптимизации разности между двумя векторами признаков, которые могут быть определены положительно-полуопределенной матрицей. Расстояние Махаланобиса [28] между ними — очень известная метрическая оценка, показанная в следующем уравнении:

Здесь представляет векторы обучающих наборов.После этого матрица разлагается на положительно полуопределенную матрицу . Таким образом, уравнение (3) преобразуется в новый стиль следующим образом:

Матрица онлайн-обучения облегчает преобразование отображения образцов и в новое низкоразмерное подпространство. Этот способ также использует новую возможную метрику расстояния вместо исходной.

3. Предлагаемый алгоритм

3.1. Multicue Inverse Sparse Appearance Model-Based Particle-Based Sampling (MISAMPS)

Процедуры случайной выборки сохраняют атрибуты стохастической оценки нелинейности и неопределенности анализа, но для больших объемов случайных выборок стоимость вычислений по-прежнему остается большой проблемой при ограниченных ресурсах.Чтобы уменьшить избыточность, возникающую в результате случайной выборки частиц, в этой статье применяется модель обратного разреженного появления множественных сигналов глобального уровня для выбора наиболее мощных экземпляров частиц в цикле отслеживания. После начального извлечения ROI (области интереса) в -м кадре нормированные случайные состояния выборки частиц в -м кадре сначала сегментируются на локальные фрагменты, которые могут быть закодированы для словаря атомов. Кроме того, сегментированные участки скомпонованы для различных весов, что позволяет использовать потенциальную связность для избирательного отделения объекта переднего плана от фона, когда ROI сталкивается с ситуациями частичного перекрытия. В этой статье multicues () каждого патча, соответственно, описывают обратную разреженную модель внешнего вида для надежных представлений. Как показано на рисунке 1, компактный выбор мощных выборок частиц с помощью обратного разреженного представления справляется с исходной выборкой избыточной структуры; следовательно, более ценно рассматривать случаи с ограниченной выборкой, которые получаются после многоканального обратного разреженного моделирования. Чтобы облегчить проблему дрейфа отслеживания, однородные соответствующие патчи обрабатываются каждым отдельным извлечением сигнала, соответственно, что может способствовать более точному локальному распределению веса.

Как правило, распределение веса патча на локальном уровне можно постепенно оптимизировать с помощью адаптивного процесса AdaBoost [25] или теории квадратичного программирования [29]. Для адаптивного распределения веса размер каждого нормализованного участка задается как (пиксель). Координата существует внутри -го патча. Следуя предыдущему распределению в предыдущем -м кадре, весовое распределение для частичного перекрытия показано на рисунке 2. Это исчерпывающее представление гарантирует, что эволюция достоверности признаков последовательно существует между текущим кадром и предыдущим кадром.Кажется очевидным, что структурные распределения веса на основе множественных сигналов отражают динамическое надежное расположение участков, в котором участки без окклюзии (участки теплого цвета) демонстрируют высокое распределение веса, и наоборот. Принимая во внимание потенциальное структурное разнообразие различных функций в целевой области интереса, множественные сигналы обеспечивают более разнообразные оптимальные предложения частиц с несложными процедурами. Если нормализованные кандидаты отбираются в -м кадре, сохранение предыдущих целевых ROI в качестве шаблонов до тех пор, пока -й кадр не может быть закодирован соответствующим словарем: .Согласно уравнению (1) разреженное разложение шаблона по неотрицательным разреженным коэффициентам осуществляется с помощью распределения до тех пор, пока ошибка восстановления шаблона не достигнет минимального ограничения при ограничении штрафного члена, как показано в следующем уравнении:

3.
2. Оптимальная метрическая оценка на основе наборов функций (FBOME)
Для выбора наиболее подходящего результата среди предоставленных наборов образцов частиц заранее обрабатываются наборы функций, которые обладают более отличительными атрибутами, чем исходное представление на основе цветовых признаков.Вместо кодирования с помощью множественной кластеризации средних значений на основе патчей для банка сверточной фильтрации в цикле слежения основная кодовая книга на основе атомов (PACB) использует самопредставители низкого ранга для представления императивных атомов, как показано на рисунке 3. может вызвать последующие возможные разреженные метки для всей области ROI. При заданных шаблонах в -м кадре наборы векторизации столбцов могут быть декомпозированы с минимальной ошибкой реконструкции с ограничениями. приравнивается . Согласно уравнению (2) в качестве основных атомов выбираются представители вместо исходных случаев.в уравнении (2) может быть показано какгде -я строка и является индикатором, который показывает количество ненулевых входных строк . Соответствующие ему -е столбцы являются маломощными представителями для всей структуры [27]. Для решения NP-трудной задачи [30] для задачи -нормы ограничения обычно применяется -норма для нового ограничения на элементы из . Таким образом, (2) может быть решена следующим уравнением:

Здесь – неотрицательный параметр, подтверждающий выпуклую оптимизацию.суммирует -нормы строк . Это решение описывает важные наборы представителей для связанных строк в структуре данных. Чем больше ненулевых элементов в -й строке, тем выше императивный вес в самопредставлении данных. Мы можем получить. Такие решения, упомянутые выше, эффективно сжимают избыточную информацию наборов PACB низкого ранга.
После этого ненулевые соответствующие мощные случаи из обратной разреженной модели с несколькими сигналами кодируются для сохранения более важной, потенциальной, структурной информации с помощью полученного словаря, который может надлежащим образом описывать вариации пространственного образа для процесса одновременного отслеживания. Если факторизация столбца -го случая названа как , это набор слов (BOW) [31], которые разреженно кодируют процесс отображения в уравнении (8). Здесь решение оператора наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO) [32] реализуется с помощью жадных циклических процедур, в которых алгоритм обновляет атомы до тех пор, пока невязка не станет ниже инициализированного порога или пока не будет получено достаточное количество атомов.
Как показано на рис. 4, структурные процедуры объединения пирамиды, соответственно, выборка наборов признаков на основе разреженных коэффициентов (BOW), охватывающая всю область интереса с различными размерами выборки , а затем среднее объединение для разреженных коэффициентов в каждом подмножестве рассчитывается в соответствии с -й уровень.Наконец, результаты объединения на каждом уровне объединяются линейным способом объединения. Этот способ сохраняет соответствующую разреженную статистику пространственной интенсивности среди различных масштабов внутри пирамидальной структуры. Между тем, шаблоны онлайн-обучения включают в себя как положительные случаи выборки, так и последовательные результаты распознавания, которые гарантируют согласованное свойство целевой области интереса, в которой пространственная информация временных шаблонов может быть соответствующим образом закодирована. Таким образом, оптимальная оценка метрики запускается разреженными пакетами функций на основе коэффициентов из словаря PACB, что обеспечивает динамическое обновление шаблонов онлайн в течение всего взаимодействия с отслеживанием.Учитывая целевой шаблон -го кадра и -го кандидата выборки в кадре, интуитивно расстояние Махаланобиса между ними можно описать уравнением (9) согласно уравнениям (3) и (4):

Здесь, — симметричная положительно-полуопределенная матрица, которая может быть итеративно определена онлайн-методом обучения метрике [33] в процессе отслеживания. Однако при большем количестве кандидатов случайной выборки в каждой процедуре цикла отслеживания затраты на вычисления, очевидно, намного выше. Кроме того, различия между избыточными кандидатами могут повлиять на корректировку оценок показателей среди следующих пар выборок. Чтобы надежно улучшить оценку метрик, в этой статье вместо исходных функций используются разреженные наборы функций на основе коэффициентов.
Здесь и — наборы разреженных коэффициентов на основе пирамидальной структуры для -го кандидата и шаблона соответственно. Между тем, (или ) является результатом обучения метрики с несколькими экземплярами во времени с положительными наборами и отрицательными случаями путем выбора выборки с автоматическим сдвигом вокруг предыдущей целевой области интереса в -м кадре.Кроме того, здесь снова используется низкоранговая декомпозиция самопредставления на основе частей, чтобы извлечь более информативные положительные и отрицательные выборки для более надежного обучения. Поэтому ограничения ограничены следующим образом: разница в -м кадре между положительными случаями и шаблоном больше или равна малому значению .
Расстояние между последовательными элементами шаблона должно быть меньше небольшого значения.
Разница в -м кадре между положительными и отрицательными случаями должна быть большой.
решается путем изучения временной метрики с меткой пары и оптимизацией LogDet [33] при параметре ограничения . Таким образом, это может выглядеть как следующее уравнение:
Аналогично, и также определяются как разреженные коды на основе пирамидальной структуры для и соответственно. С приведенным выше оптимальным представлением метрик процесс отслеживания объекта можно рассматривать как выбор наиболее похожего кандидата из ограниченных наборов выборок, которые были предоставлены моделью обратного разреженного внешнего вида с несколькими сигналами.В соответствии с байесовской системой вывода [34] вероятность может быть определена следующим образом:
3.3. Механизм обновления модели
В рамках итеративного процесса обновления онлайн-библиотеки шаблонов предлагаемый алгоритм генерирует как положительные, так и отрицательные образцы в определенном радиусе, которые можно рассматривать как вспомогательные образцы для совместного обучения модели для предотвращения отвлечения внимания от фоновых тривиальных помех. Все положительные образцы расположены внутри радиуса, который находится рядом с экземпляром положительной метки; аналогично, отрицательные остаются в интервале на определенном расстоянии от положительных экземпляров метки.Между тем, предлагаемый алгоритм не только обновляет шаблон с помощью процедур пирамидальной структуры (11)~(14), но также адаптивно обновляет шаблоны на основе ошибки реконструкции с порогом и параметром адаптивной настройки:
4. Эксперимент и анализ
Эксперименты проводятся на ПК с процессором Intel i7-2,60 ГГц и 8ГБ памяти с реализацией MATLAB. Все настройки параметров в эксперименте нормализованы для корректного сравнения. оптимизация минимизации решается пакетом SPAMS [35] с константой регуляризации .Для хорошего компромисса между эффективностью и временными затратами двести частиц отбираются случайным образом для обеспечения достаточного количества кандидатов в каждом цикле отслеживания. Все целевые области интереса инициализируются вручную и моделируются, как в предыдущих разделах. Локальные патчи нормализованы для размера 3232 пикселя для аффинного преобразования. Отношение интервалов обычно . Скорость обновления модели и порог ошибки в уравнении (16) равны 0,95 и 0,065 соответственно. Чтобы продемонстрировать надежность предложенного алгоритма, мы сначала даем несколько основных экспериментальных сравнений с использованием различных методов оценки метрик, связанных с предлагаемым алгоритмом.Во-вторых, мы используем классическую базу данных OTB [1], чтобы сравнивать наш трекер с другими.
4.1. Basic Metric Evaluation
OPF [34]: оригинальная фильтрация частиц без моделирования разреженного кодирования; CBIS [36]: оценка метрики на основе сверточных блоков с обратной разреженной моделью внешнего вида; ASLA [8]: оценка метрики на основе исходного блока с моделью разреженного внешнего вида; OBIS [25]: оценка метрики на основе исходного блока с обратной разреженной моделью внешнего вида.Тестовые видеокадры включают в себя несколько реальных задач отслеживания цели, таких как низкоконтрастная среда, резкое влияние освещения, изменение формы, изменение масштаба, загромождение фона и быстрое движение позы.
На рис. 5(а) представлены результаты отслеживания в условиях низкого разрешения. Он показывает, что цель-человек успешно отслеживается на ранней стадии почти всеми алгоритмами. Однако трекеры OPF, ASLA и OBIS дают сбой, когда другие пешеходы пересекают маршрут движения цели.Это также доказывает, что только сравнение метрик на основе признаков не имеет достаточно стабильных атрибутов, чем иерархические структуры признаков, такие как сверточные признаки или наша пирамидальная структура объединения на основе разреженных коэффициентов. Между тем, даже трекер OBIS, основанный на процедуре разреженного моделирования, также может потерять цель, как показано на рисунках 6(a) и 7(a). Окончательный выбор выборки на основе линейной комбинации будет накапливать несоответствие отслеживания среди наборов циклических вычислений, что ухудшает точность отслеживания.На рис. 5(b) показано, что различное освещение с размытием в области интереса создает больше проблем для процесса отслеживания. Как показано на рисунках 6(b) и 7(b), трекер CBIS и предложенный алгоритм играют более важную роль перед 42-м кадром, когда ROI байкера сталкивается с сильным освещением. Затем трекер CBIS смещается в правильную целевую область. Для ситуации с фоновыми помехами, показанной на рис. 5(c), отследить резкую активность в этой сжатой среде несложно. Хотя трекеры ASLA и CBIS практически захватывают определенную часть цели, их эффективная площадь перекрытия все же меньше предлагаемого алгоритма.Для случая изменения формы, показанного на рисунке 5(d), развевающейся футболке нелегко обеспечить стабильный внешний вид, которому следует следовать. Несмотря на то, что каждый трекер имеет одинаковые параметры адаптивной шкалы, другие трекеры недостаточно надежны, чтобы описать этот внешний вид. Изменения масштаба, показанные на рис. 5(e), более очевидны, если взгляд камеры фокусируется на лице певца от ближнего до дальнего в темной и светлой сценах. На рисунках 6(e) и 7(e) показаны представления центральной ошибки и сравнение скорости перекрытия с другими трекерами.CBIS, OBIS и ASLA устойчиво работают до 80-го кадра в драматических условиях освещения.
Однако все они двигаются в пределах нескольких разных градусов, когда лицо певца меняет направление. При уменьшении целевого масштаба предложенный алгоритм с двойными схемами динамического обновления и оптимальным выбором позволяет избежать проблем с временными потерями. Для последовательности пятнистого лица, как показано на рисунке 5(f), солнечный свет проецирует больше пятнистых полюсов над лицом девушки с определенной плоскостью вращения.Даже если нет трекера для получения очень высокой степени перекрытия по всей последовательности, предлагаемый трекер хорошо работает на большинстве этапов. Различия на рисунках 6(f) и 7(f) иллюстрируют точную тенденцию всех трекеров. Для анализа количественной стабильности рассчитаны средние ошибки центра и средние коэффициенты перекрытия пяти средств отслеживания в этих экспериментальных сравнениях, которые показаны в таблицах 1 и 2. Они ясно показывают, что предложенный алгоритм имеет хорошую производительность отслеживания в широком диапазоне. большинство ситуаций.
44
90 657
Seqs ОПФ ОБИС СПИС ASLA Предлагаемый
Пешеходный 56,2020 57,2070 6,9162 67. 0526 7.0256
Велосипед 114.7249 49.8656 34.2210 65.6494 11,9540
Воины 27,7086 23,1143 10,8556 13,5593 9,4310
Футболка 49,1336 48,5074 25,4733 15,1385 13.7467
Singer
47.3966 47.3966 22.7587 10.8144 12.7057 9,0016
Мотл 18,7783 18,4401 20,4053 17,6786 9,0359
8
SEQS OPF OBIS CBIS CBIS ASLA 9 9
Пешеход 0. 2153 0,1842 +0,6487 +0,1254 0,6130
Велосипед 0,0581 0,1170 0,2173 0,0352 0,5045
Воины 0,3259 0,4253 0.5929 0.5904 0,7035 0,7035

0.0526 9064 0.0526 0.2093 0,1793 0.4055 0,6274
Зингера 0,1016 0,4820 0,6048 0,3696 0,6935
Мотл 0,4670 0,2901 0,4311 0,6002 0,6501
Согласно результатам сравнения, предлагаемый трекер занимает второе место среди всех трекеров с точки зрения оптимального отбора проб частиц на основе метрик. Трекер CBIS выполняет задачу отслеживания со второй меньшей средней ошибкой. Это подтверждает сотрудничество обратной разреженной модели внешнего вида и дискриминационного выбора выборки частиц в частотной области с помощью двухслойных сверточных сетей на основе кластеризации K . Однако для этого метода требуется начальный номер кластера для построения банков фильтров, что может привести к непрозрачной локализации цели в сложных средах. Кроме того, не учитываются избыточные затраты на вычисление выборки в процедурах динамического обновления; таким образом, его дальнейшая производительность слежения в определенном смысле ограничена.Для трекера ASLA он должен вычислить несколько разреженных декомпозиций для каждого патча в каждом кандидате. Затем каждая независимая группа исправлений должна быть оценена по схеме максимального пула. Таким образом, много вычислительной памяти тратится на кодирование неэффективных выборок частиц, которые мешают его применению в реальном времени. Хотя трекеры OBIS и OPF имеют гораздо более простую структуру и более высокую скорость отслеживания, чем предлагаемый метод, они не обладают эффективными и надежными моделями внешнего вида для тестовых видеорядов. В частности, OBIS использует прямую линейную комбинацию образцов частиц, а не оптимальный выбор. Легко сместить цель по той причине, что накопление слабых расхождений приведет к дегенеративным состояниям в последовательных процедурах.
4.2. Сравнение набора данных OTB
Мы также оцениваем предложенный алгоритм с другими современными алгоритмами, включая SRDCF [37], SAMF [38], HDT [39], DSST [40], KCF [41], SCM [7]. ], L1APG [42], MIL [19] и CT [43] в широко используемом наборе данных OTB.Набор эталонных данных содержит 50 различных последовательностей с аннотациями достоверности. Здесь предлагаются унифицированные категории из 11 сложных атрибутов. Точность измеряет ошибку определения центра, что означает среднюю разницу между расположением центров целей и наземными истинами. Окончательная средняя ошибка определения центра по всем кадрам одной последовательности определяет общую производительность. Здесь мы устанавливаем показатель точности для каждого трекера в качестве порога в 20 пикселей. Коэффициент перекрытия определяет отношение перекрытия между прогнозируемой целевой областью и областью достоверности: ; конечная производительность трекера на последовательности зависит от хранения успешных кадров, в которых больше полезного порога.В соответствии со значением показателя успешности на пороге оценку можно ранжировать по площади под кривой (AUC) каждого участка успешности. Предлагаемое сравнение использует однопроходную оценку (OPE) на протяжении всей последовательности с настройкой, инициализированной исходным положением первого кадра. Все графики точности и успешности предлагаемого сравнения показаны на рисунках 8(a) и 8(b). Различная эффективность всех трекеров в различных атрибутах окружающей среды показана на рисунках 9 и 10.Предлагаемый трекер (0,820/0,705) входит в топ-2 диаграмм точности и в топ-3 успешных графиков, которые получили значительные улучшения по сравнению с разреженными трекерами SCM, MIL и L1APG. Кроме того, он лучше, чем некоторые трекеры на основе корреляционных фильтров, такие как CT, KCF, DSST и HDT. Чтобы справедливо сравнить с базовой мощностью структуры трекера, мы используем только функции ручной работы во всех трекерах. На рис. 8(а) мы видим, что наш метод достигает как минимум двух самых высоких показателей точности по всем сложным атрибутам, кроме деформации и окклюзии.С точки зрения деформации показатель точности предлагаемого трекера (73,0%) лишь уступает SRDCF (84%), KCF (80,4%) и HDT (79,0%). Что касается окклюзии, уровень точности, достигнутый нашим методом (81,5%), почти такой же по сравнению с лучшим результатом, достигнутым SRDCF (83,3%) и SAMF (82,8%), по той причине, что SRDCF использует более мощную дискриминативную стратегию ядра. который занимает гораздо лучшие позиции, чем предложенный нами алгоритм, но, судя по рисунку 10, наш метод достигает наивысшей степени точности в нескольких сложных атрибутах, таких как низкое разрешение и вне поля зрения.С точки зрения фоновых помех, размытия и быстрого движения наш метод также занимает второе место по успешности. В заключение, предлагаемый метод в большей степени более стабилен и устойчив к различным задачам визуального отслеживания. Таблица 3 иллюстрирует среднюю оценку всех ранжированных трекеров, где предлагаемый алгоритм получает значение в реальном времени на большом количестве краткосрочных последовательностей с теми же визуальными свойствами, что и данный набор данных.
9064
SRDCF SAMF ТТД DSST KCF SCM L1APG MIL CT Наши
FPS 25 23 18 18 28 18 18 23 20 18 26
5 9065Заключение
В этой статье предлагается оптимальная модель обратного разреженного внешнего вида, основанная на оценке метрик, для отслеживания алгоритма. Согласно предыдущему обсуждению, в нашем методе существует несколько ключевых преимуществ. Во-первых, наша схема облегчает сокращение избыточных выборок частиц в каждой процедуре зацикливания с помощью многоканальной модели обратного разреженного появления на глобальном уровне. Он не только исследует потенциальную структурную взаимосвязь между различными патчами ROI, но также сохраняет беспристрастность и динамическую стохастичность между последовательными кадрами.Чтобы динамически отобразить компактную модель внешнего вида, важные выборки частиц извлекаются на глобальном уровне, что облегчает первоначальную фильтрацию частиц, эффективно выполняющую массивные вычисления взаимно однозначного сопоставления. Этот способ также дает более точное представление для целевой области интереса, эффективное численное размещение образцов частиц которой ограничено, чтобы упорядочить процесс фильтрации частиц. Во-вторых, чтобы выбрать наиболее оптимальную выборку частиц среди предыдущих критических случаев, низкоранговое самопредставление на основе патчей обеспечивает более надежные и важные обучающие выборки (атомы) для построения эффективной книги (словаря) разреженного кодирования на локальном уровне. .В явном виде он позволяет избежать непрозрачной кластеризации для атомов словаря, которые в определенной степени зависят от ручной инициализации. Кроме того, набор процессов структурного объединения пирамид облегчает оценку оптимальной метрики на основе разреженных коэффициентов. Кроме того, для обновления модели внешнего вида в процессе динамического обновления включено итеративное обновление шаблонов и онлайн-обучение метрик. Обширные оценки тестовых видеопоследовательностей продемонстрировали эффективность предложенного метода с хорошими характеристиками.В настоящее время мы работаем над новым алгоритмом, который объединяет мультитензоры или глубокие функции, которые, как ожидается, снизят стоимость вычислений и улучшат надежное отслеживание.
Доступность данных
Данные, использованные для поддержки результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности
Эта работа была поддержана ведущими талантами Шаньдунского университета науки и технологий, проектом 863: технология динамической эволюции сложной сцены на основе физических моделей (2015AA016404), научно-технической программой высшего образования провинции Шаньдун (J17KA075) и Национальный фонд естественных наук Китая (61801270).
Модели внешнего вида в компьютерной графике и машинном изображении
Модели внешнего вида в компьютерной графике и машинном изображении
СОМ 6998-03, осень 2002 г., Проф. Рави Рамамурти Среда, 6:40-8:30, 833 Mudd
Обзор
Художники и ученые давно увлечены понимание и моделирование внешнего вида повседневных материалов, от человеческих лиц и одежды до натуральных материалов, таких как листья, песок и небо. В рамках компьютерной графики создание реалистичные изображения требуют симуляции и моделирования множества различных материалы.В рамках компьютерного зрения понимание мира вокруг нас требует понимания природы эффектов, связанных с Освещение, отражение и текстура. В этом курсе мы рассматриваем вычислительные аспекты измерения внешнего вида, моделирования, моделирование и анализ. Темы включают модели отражения, получение моделей материалов из реальных сцен, моделирование на основе изображений и методы рендеринга, интерактивный рендеринг со сложным внешним видом модели и методы анализа, включая низкоразмерное освещение модели, факторизованные представления и обработка сигналов.Ниже приведены некоторые примеры изображений и компьютерных визуализаций, соответствующих типы внешности мы будем обсуждать.
Предпосылки
Это продвинутый курс, посвященный текущим исследовательским темам в компьютерная графика и зрение. Он ориентирован на учащихся с знание и интерес к компьютерной графике и/или компьютерное зрение (на уровне 4160 и/или 4731)
Формат курса и требования
Курс будет состоять из лекций инструктора по соответствующим темам, студенческие презентации статей, посвященных текущим исследованиям в этой области, и студенческие проекты. Программа/расписание указаны ниже. Оценка будет 30% для бумажных презентаций, 60% за проект и 10% за участие в классе. Проект не требуется для студентов, сдавших/не сдавших курс. Аудиторы, которые просто хотите сидеть на курсе также приветствуются; однако мы предпочитаем, если вместо этого вы подписываетесь на курс «пройдено/не пройдено» [это просто включает в себя выполнение одного или две бумажные презентации, в зависимости от количества слушателей курса].
Студенты, изучающие курс для получения буквенной оценки, должны выполнить проект [это может быть в группах по 2-3 человека], проведите презентацию в классе относительно их результатов, а также представить окончательный письменный отчет.Широкий гибкость доступна в отношении тем проекта, при условии, что они относятся к теме курса. Некоторые идеи перечислены ниже. Вы также можете реализовать алгоритм из любого бумаги в материалах для чтения. Лучшие проекты выходят за рамки опубликованную работу каким-либо образом, например, опробовать альтернативу или лучший подход или попытка разработать какой-то вариант или более общий вариант техники.
В качестве потенциально более простой альтернативы проекту мы также принять хорошо написанное резюме или руководство, охватывающее 3 или 4 статьи.Лучшие резюме укажут на незамеченные связи между статьями. первоначальными авторами и предлагать улучшения или направления для будущие исследования. Однако этот вариант рекомендуется только как последний. прибегают и, как правило, получают более низкий балл; мы предпочитаем, чтобы вы это сделали хороший проект (который в любом случае может потребовать понимания нескольких документов).
Темы
Темы, которые необходимо осветить, включают
BRDF и модели отражения
Измерение свойств материалов и обратное преобразование
Более сложные модели материалов (BTF и BSSRDF)
Моделирование и визуализация на основе изображений
Низкоразмерные модели освещения в видении
Система обработки сигналов для отражения
Рендеринг в реальном времени с реалистичным освещением и материалами
Ресурсы
Книги: Для этого курса не требуются книги. Главы книг могут упоминаться как материал для чтения и как правило, раздаются в классе.
Документы: Я скачал многие из них локально. Обратите внимание, что Документы SIGGRAPH доступны непосредственно в цифровой библиотеке ACM.
Этот курс основан на аналогичном курсе, преподаваемом в Стэнфорде. и Беркли. Есть несколько полезных ссылок эти страницы.
Проектные идеи
Контур
Предварительное расписание занятий следующее.Это, вероятно, изменится, поскольку семестр прогрессирует, и количество бумажных презентаций может быть уменьшено, если количество учеников невелико.
4 сентября:
Лекции: Введение и обзор , BRDF и радиометрия
Задание: Подпишитесь на бумажные презентации на следующей неделе.
Чтение: книги, заметки и ссылки
М.Ф. Коэн и Дж. Р. Уоллес, 1993. Излучение и реалистичное изображение. Синтез, глава 2, Пэт Ханрахан.Концепции рендеринга [раздается в классе; недоступен онлайн]
H. Jensen, 2001. Синтез реалистичных изображений с использованием Photon Mapping, Глава 2: Основы глобального освещения [раздается в классе; недоступен онлайн]
Записанные конспекты лекций по обзору моделей внешнего вида и BRDF из Стэнфорда. Обзор и BRDF
Программа просмотра BRDF bv Шимона Русинкевича
Необходимые документы
М.Орен и С. Наяр, Обобщение Модель отражения Ламберта, а также (увеличенная разархивированная версия) СИГРАФ 94, стр. 239-246
К. Торранс и Э. Воробей, 1967. Теория незеркального Отражение от шероховатых поверхностей. Журнал Оптическое общество Америки, том 57, номер 9, стр. 1105-1114.
Дж.Дж. Кендеринк и А. Дж. ван Доорн. Феноменологическое описание двунаправленное поверхностное отражение Журнал Оптическое общество Америки, том 15, номер 11, стр. 2903-2912.
Ф.Э. Никодимус, Дж. К. Ричмонд, Дж. Дж. Ся, И. В. Гинзберг и Т. Лимперис, 1977. Геометрические соображения и Номенклатура отражения. Монография НБС 160. Национальное бюро стандартов [Необязательно: раздается в классе]
Дополнительные документы: анизотропные модели BRDF.
Дж. Каджия. Модели анизотропного отражения. СИГРАФ 85, стр. 15-21
Дж. Каджия и Т. Кей. Визуализация меха в трех измерениях Текстуры. SIGGRAPH 89, стр. 271-280
стр.Пулен и А. Фурнье. Модель анизотропного отражения, SIGGRAPH 90, стр. 273-282
11 сентября:
Лекция: Краткий обзор различных моделей отражения
Студенческая презентация докладов (по 20 мин):
Орен Наяр. Обобщение модели отражения Ламберта SIGGRAPH 94. Представлено Aner
Торранс Воробей. Теория незеркального отражения. Хоса 1967. Представлено Кшитизом
Кёндеринк ван Дорн. Феноменологическое описание… JOSA 2000.
Задание: Подпишитесь на бумажные презентации.
Чтение:
18 сентября:
Лекция: Обзор измерений, получение моделей материалов с использованием обратного рендеринга
Студенческие презентации дальнейших работ по моделям BRDF
Модель Lafortune BRDF, SIGGRAPH 97. Представлено Женевьевой
Виртуальная гониорефлектометрия (Вестин Арво Торранс, SIGGRAPH 92). Представлено Прасанной
Задание: отправить по электронной почте краткое описание предлагаемого(ых) проекта(ов). Назначьте время встречи для обсуждения проектов в пятницу/понедельник
Чтение:
Записанные конспекты лекций по измерениям часть 1 .
Г. Уорд. Измерение и моделирование анизотропное отражение SIGGRAPH 92, стр. 265-272.
С. Маршнер, С. Вестин, Э. Лафортун, К. Торранс и Д. Гринберг. Измерение BRDF на основе изображений, включая кожу человека Семинар Eurographics по рендерингу 2000 г., стр. 139-152.
Ю. Сато, М. Уиллер и К. Икеучи. Форма объекта и коэффициент отражения моделирование на основе наблюдений SIGGRAPH 97, стр. 379-387.
Ю. Ю., П. Дебевец, Дж. Малик и Т. Хокинс. Инверсное глобальное освещение: восстановление моделей отражения реальных сцен из фотографии SIGGRAPH 99, стр. 215-224.
С. Бойвин и А. Гагалович. Рендеринг диффузного, зеркального и глянцевого изображения на основе изображения поверхности из одного изображения SIGGRAPH 01, стр. 107-116.
Дополнительно: Получение моделей материалов с помощью обратного рендеринга. Примечания к курсу SIGGRAPH 2002
25 сентября:
Студенческие презентации работ по инверсному рендерингу:
Маршнер. Измерение BRDF на основе изображения. Предоставлено Владом
Сато.Моделирование формы и отражения объекта. Представлено Марком
Ю. Инверсное глобальное освещение. Представлено Цзяньхуа
Бойвен. IBR из одного изображения. Представлено Алехандро
Задание: 1-2 стр. описания предлагаемых проектов к уплате
2 октября: 9 октября: 16 октября:
Студенческие презентации дальнейших работ по IBMR
М. Левой и П. Ханрахан Световое поле Рендеринг . SIGGRAPH 96, стр. 31-42. Представлено Рахулом
С. Гортлер, Р. Гжещук, Р. Шелиски, М. Коэн Люмиграф . SIGGRAPH 96, стр. 43-54. Предоставлено Владом
Д. Вуд и др. Поверхностные световые поля для 3D-фотографии. SIGGRAPH 00, стр. 287-296. Не представлено
P. Debevec et al. Получение поля отражения человеческого лица. SIGGRAPH 00, стр. 145-156. Не представлено
М.Куделка, С. Магда, П. Бельюмер и Д. Кригман Моделирование и рендеринг на основе изображений Поверхности с произвольными BRDF. ЦВПР 01, стр. 568-575 Представлен Шринивасом
Д. Зонгкер, Д. Вернер, Б. Курлесс и Д. Салезин Окружающая среда Матирование и композитинг . SIGGRAPH 99, стр. 205-214. Представлено Цзяньхуа
23 октября: 30 октября:
Студенческие доклады по низкоразмерному освещению модели
Ноябрь. 6:
Студенческие доклады по обработке сигналов
13 ноября:
Студенческие презентации работ по факторизованным представлениям для рендеринга
20 ноября: 27 ноября: 4 декабря:
Презентации проектов
Заключительные отчеты (веб-сайт с необходимой/предпочтительной документацией) со сроком погашения 8 декабря

Рави Рамамурти
Последнее изменение: среда, 20 ноября, 20:57:01, стандартное тихоокеанское время 2002 г. .

90 657

Seqs	ОПФ	ОБИС	СПИС	ASLA	Предлагаемый

Пешеходный	56,2020	57,2070	6,9162	67. 0526	7.0256
Велосипед		114.7249	49.8656	34.2210	65.6494	11,9540
Воины	27,7086	23,1143	10,8556	13,5593	9,4310
Футболка	49,1336	48,5074	25,4733	15,1385	13.7467
Singer
47.3966	47.3966	22.7587	10.8144	12.7057	9,0016
Мотл	18,7783	18,4401	20,4053	17,6786	9,0359