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當人臉遇到機器學習

演講摘要

凱吉哥真的是凱吉哥?人臉偵測與辨識從古至今一直是電腦視覺領域中非常熱門的題目,而解析人臉的第一步即為找出各部件 (眼睛、鼻子、嘴巴) 的位置,再更進一步解析其外型,利用數個關鍵點來代表各種不同的外型,這些關鍵點無論在哪個臉部部件中一般被統稱為 "臉部特徵點" (facial landmarks)。臉部特徵點的應用繁多,從頭部姿勢辨識、虛擬化妝、至臉部外型交換,今年 iPhone X 甚至利用 FaceID 臉部辨識技術來進行安全認證,解除手持式裝置的安全鎖。講者將在本演講中,介紹近幾年如何利用機器學習與深度學習的方式在影像中尋找臉部特徵點的位置,進而介紹如何利用機器學習模型來改變人臉的外型。

講者簡介

許之凡
  • 許之凡
  • 國立台灣大學 / 博士生
  • 現就讀於臺大電機所博士班 & 中央研究院資訊所兼任研究助理,主要研究領域為多媒體系統及資料分析。接觸過的領域從早期的電腦視覺、模式識別 (pattern recognition) 至現今的研究題目,一路上都有機器學習相伴,對機器學習的發展充滿期待。從小就對前進未知感到興奮、喜歡觀察事物並從中發現有趣的議題,目前一頭鑽進資料科學領域,每天在機器學習與數據分析中不斷穿梭,期許自己的發現能對社會有所貢獻。

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