27、基于GAN和机器学习的音频驱动人工视频人脸合成及电梯交通系统MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
阅读量17 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 计算智能赋能模式识别 文章标签： GAN 机器学习 音频驱动人脸合成
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/git9versioner/article/details/152163277

基于GAN和机器学习的音频驱动人工视频人脸合成及电梯交通系统MATLAB仿真

在当今科技飞速发展的时代，人工视频人脸合成和电梯交通系统模拟都是备受关注的研究领域。前者在影视制作、虚拟现实等方面有着广泛的应用前景，而后者对于优化建筑内的人员运输效率至关重要。下面将详细介绍这两个领域的相关内容。

音频驱动人工视频人脸合成

在人工视频人脸合成方法中，面部特征检测和运动分析是常见的关键环节。

面部运动分析
  • 面部特征检测 ：在口型特征检测中，使用dlib人脸检测器检测视频帧中的人脸，获取面部关键点。这些关键点使输入视频帧与任何目标输出兼容。
  • 关键面部运动 ：在面部视频合成过程中，头部运动、唇同步、眨眼生成和下巴运动非常关键。面部运动分析涉及多个因素，包括下巴、上唇、下唇、唇角和脸颊的运动。研究人员需要找出测量和恢复的面部运动之间的相关性和系数。在很多情况下，神经网络能取得较好的效果，下巴和下唇较易跟踪，而上唇则较难。当下巴和上唇之间的距离最小时，可能表示说话者处于沉默状态。
  • 眨眼分析 ：一些研究人员利用眨眼来判断视频的真伪，因为眨眼是简单的生理信号，假视频中通常不存在。此外，还可以使用不同类型的词语来分析眼睛运动和眨眼情况。
  • 牙齿运动分析 ：牙齿运动分析以及识别嘴巴和下巴周围的酒窝是具有挑战性的任务，在低分辨率输入视频中，嘴巴和牙齿往往模糊不清。
GAN在人工视频合成中的应用

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法
sinat_34897952的博客
04-06 1271
视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法）1. CNN学习算法2. Matlab仿真3. 仿真结果4. 小结 1. CNN学习算法 卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种深度学习网络架构，它直接从数据中学习，不需要手动提取特征。 CNN 特别适合在图像中寻找模式以识别物品、人脸和场景。这类网络也能很好地对一些非图像数据进行分类，如音频、时间序列和信号数据。 需要目标识别和计算机视觉的应用（如自动驾驶汽车和人脸识别应用）高度依赖 CNN。 卷积神经网络CNN的结构一般包含
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
基于R语言、MATLAB、Python机器学习方法与案例分析
WangYan2022的博客
09-02 3902
机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。
MATLAB机器学习、深度学习
weixin_55561616的博客
03-10 855
因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，帮助学员掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。郁磊副教授，主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。CNN提取的特征是怎样的？
MATLAB的机器学习、深度学习技术应用
2403_89634305的博客
08-08 1573
MATLAB的机器学习、深度学习技术应用
计算机视觉与深度学习实战，Python为工具，基于Simulink进行图像和视频处理
一个好知识的传播者
06-17 1125
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对数据的深度挖掘和学习。在计算机视觉领域，深度学习技术被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。通过构建深度神经网络模型，可以实现对图像特征的自动提取和分类。综上所述，Python和Simulink是计算机视觉与深度学习实战中的重要工具和技术。通过结合这两种技术，可以快速地构建出各种复杂的图像和视频处理系统，并在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。
计算机毕业设计（深度学习，机器学习）
迪文的博客
05-27 9491
手动整理了一些深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。 大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程能力不强的缺点，但是一定要根据现实情况进行合理选择。个人建议选择现有算法应用实践类题目，这样可以不用创新于算法模型的优化。而是去探索相关算法模型在某个领域的具体应用问题。这样一来：既研究了该算法的原理，又对其进行了实践探索。还是可以展示很多工作量的。 更多的项目源码内容，可以留言。 最大近似团问题精确算法的实现和
【图像增强】基于matlab深度学习图像去模糊（含PSNR SSIM）【含Matlab源码 14503期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-08 1026
深度学习图像去模糊 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化参数】基于matlab粒子群算法PSO优化GaN-HEMT本征参数提取小信号模型【含Matlab源码 14567期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-19 766
粒子群算法PSO优化GaN-HEMT本征参数提取小信号模型 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【人脸检测】使用Gabor特征提取和神经网络进行人脸检测附Matlab代码
j_jinger的博客
03-29 591
人脸检测作为计算机视觉领域的一项基础且关键技术，在智能安防、人机交互、社交媒体等领域有着广泛的应用前景。其目标是在图像中自动定位和提取人脸区域，为后续的人脸识别、表情分析、年龄估计等任务奠定基础。传统的人脸检测方法往往依赖于手工设计的特征，例如Haar特征、HOG特征等，这些特征虽然在一定程度上能够表征人脸的纹理和形状信息，但泛化能力有限，对于复杂场景和姿态变化的人脸检测效果不佳。近年来，深度学习技术的快速发展为人脸检测提供了新的思路，基于卷积神经网络（CNN）的方法在精度和速度上都取得了显著的提升。
MATLAB神经网络43个案例分析与实现
《神经网络43个案例分析》是一本系统性极强、实践导向明确的技术资料，全面涵盖了基于MATLAB平台的神经网络理论与实际应用。该资源以“案例驱动”的方式深入讲解了神经网络在多个工程和科研领域的实现方法，结合丰富...
大模型面试题5：矩阵(M*M)特征值分解的步骤
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
11-25 911
步骤核心操作通俗理解1构造A - λI，计算行列式det(A - λI)，解方程det(A - λI)=0，得到M个特征值λ₁~λ_M找到矩阵A的“缩放倍数”2对每个λ_i，解方程组(A - λ_iI)x = 0，得到对应的非零特征向量x_i找到每个“缩放倍数”对应的“作用方向”3特征向量x₁x_M作为列组成矩阵P，特征值λ₁λ_M作为对角线元素组成对角矩阵Λ把“方向”和“倍数”整理成标准形式4（可选）计算P的逆矩阵P⁻¹，验证A = PΛP⁻¹确认分解结果正确。
机器学习日报21
2405_85645789的博客
11-25 482
今天学习了K-means算法初始化和聚类数选择的关键问题。在初始化方面，我理解了随机选择k个训练样本作为初始聚类中心的方法，以及通过多次随机初始化来避免局部最优解的技巧。对于聚类数的选择，认识到这往往没有标准答案，需要根据数据特性和应用需求来判断。通过可视化不同k值下的聚类效果，我明白了肘部法则等选择聚类数的实用方法。今天的学习让我对K-means算法的实际应用有了更深入的理解。初始化不再是随便选几个点那么简单，而是要通过多次尝试来找到更好的聚类结果，这就像做实验时要重复多次取平均值一样重要。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 647
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【机器学习】10 正则化 - 减小过拟合
最新发布
weixin_54010404的博客
11-25 531
本文介绍了机器学习中正则化(Regularization)技术的基本概念与应用。首先阐述了过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)问题，指出正则化是解决过拟合的有效方法。文章详细讲解了正则化的实现原理：通过在成本函数中添加参数w的平方项(正则化项)来惩罚过大的权重值，平衡模型拟合程度和泛化能力。重点分析了正则化参数λ的作用及其取值对模型的影响，并推导了带正则化项的线性回归和逻辑回归的梯度下降公式。其中，线性回归的正则化表现为权重更新时的缩小因子(1-αλ/m)，而逻辑回归的正则化
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 138
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 703
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
C机器学习.NET生态库应用
2509_93946247的博客
11-25 102
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 1025
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
音频驱动的动态对话人脸生成：隐性属性学习与FACIAL-GAN
本文介绍了一种新的方法，名为“FACIAL-GAN”（面部隐性属性学习生成对抗网络），专门用于生成基于音频输入的逼真对话人脸视频。 在传统的对话人脸生成方法中，通常只关注显性属性，如嘴唇运动，以匹配音频中的语素...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值