El proceso de convertir imágenes de la vida real en datos de pellizcos faciales suele incluir los siguientes pasos. En primer lugar, la tecnología de visión por computadora se utiliza para detectar rostros, localizar puntos clave en imágenes reales y determinar las posiciones y contornos de los rasgos faciales. Luego, las imágenes de rostros se codifican y decodifican utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, como redes generativas antagonistas (GAN) o codificadores automáticos variacionales (VAE). Estos algoritmos pueden aprender representaciones de rasgos faciales y generar datos de pellizco facial similares a la imagen original. Durante el proceso de entrenamiento, generalmente se requiere una gran cantidad de datos de imágenes de rostros reales como entrada para que el modelo pueda aprender rasgos faciales enriquecidos y cambiar patrones. El desarrollo de esta tecnología es inseparable de conjuntos de datos faciales a gran escala y potentes recursos informáticos. Los investigadores e ingenieros utilizan conjuntos de datos públicos o conjuntos de datos recopilados por ellos mismos para la capacitación, y utilizan equipos informáticos de alto rendimiento, como unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o plataformas de computación en la nube para mejorar la eficiencia de la capacitación y la inferencia.
Convierta personas reales en datos faciales.
A través de tecnología de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje profundo, las imágenes de la vida real se convierten en datos impresionantes.