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Face Segmentation

Face Segmentation

Dé vida a una variedad de aplicaciones de reconocimiento y modificación facial mediante la detección de sus diferentes partes y características, con procesamiento de imágenes o vídeos o en tiempo real.

Face Segmentation Redes Neuronales

Nuestras tecnologías de face segmentation permiten modificar la apariencia de los usuarios en aplicaciones de realidad aumentada y seguimiento facial. Los usuarios pueden lograr efectos visuales atractivos, como cambio de colores, enmascaramiento, eliminación y reemplazo.

  • Face Segmentation

    Las funciones de segmentación facial utilizan redes neuronales convolucionales para detectar y segmentar un área determinada de la cara humana, que incluye:

    • Segmentación de cara completa
    • Segmentación de la piel para cambiar el color y embellecer la piel.
    • Segmentación de labios para probarse el lápiz labial virtual.
    • Segmentación de ojos para colorear el iris.
  • Segmentación del Cabello

    Nuestra detección de cabello utiliza redes neuronales avanzadas para segmentar el cabello a través de la cámara. Devuelve una salida binaria, marcando los píxeles de la imagen en el cabello o el fondo.Puede implementarlo en aplicaciones de embellecimiento o edición de selfies que permiten a los usuarios cambiar los peinados y probar los colores del cabello con sólo un toque. En AR commerce, puedes crear 'espejos mágicos' y aplicaciones de maquillaje para el cabello en la tienda para aumentar las ventas, atraer a los consumidores y promocionar tu marca.

Rendimiento

Rendimiento

  • Redes neuronales ligeras
  • Rendimiento en tiempo real o después del procesamiento
  • Modelos de segmentación facial optimizados para plataformas específicas
  • Entrenado para trabajar con conjuntos de datos anotados
  • Un gama amplia de ángulos de cara, ajustes de fondo y condiciones de iluminación
  • Conjuntos de datos equilibrados que incluyen nacionalidad, edad y género
  • Imágenes realistas para garantizar un rendimiento preciso en casos de uso del mundo real

Redes Neuronales y Características Técnicas

  • Fondo

    • En tiempo real: 35-40 FPS avg. en el med iOS, Android 

    • Foto: <1 sec. tiempo de procesamiento

  • Piel

    • En tiempo real: 20-30 FPS avg. en el med  iOS, Android 

    • Foto: 1-2 sec. tiempo de procesamiento

  • Labios

    • En tiempo real: 18-30 FPS avg. en el med iOS, Android

    • Foto: 1-2 sec. tiempo de procesamiento

  • Ojos

    • En tiempo real: 16-30 FPS avg. en el med iOS, Android 

    • Foto: <1 sec. tiempo de procesamiento

  • Cabello

    • En tiempo real: 20-30 FPS avg. en el med  iOS, Android 

    • Foto: <1-2 sec. tiempo de procesamiento

Por qué el SDK de Face Segmentation de Banuba

Por qué el SDK de Face Segmentation de Banuba

  • Podemos adaptar nuestra tecnología para hardware y casos de uso personalizados.
  • Ahorra tiempo y esfuerzo necesario para entrenar y probar algoritmos.
  • Imágenes reales y conjuntos de datos equilibrados para garantizar el rendimiento de la tecnología para todos los usuarios
  • Podemos desarrollar una tecnología personalizada única POC.
  • Tecnología de segmentación facial patentada 
  • Nuestros especialistas en I + D y PM pueden aconsejarle sobre la tecnología óptima para lograr sus objetivos.
¿Puedo usar la face segmentation como una función separada?
  • Sí. Si solo necesita una o varias funciones, por ejemplo, separación de fondo o cambio de color de cabello, le proporcionamos los módulos de configuración y compilación personalizados que incluyen las funciones que necesita.
  • Puede deshabilitar el seguimiento facial manualmente en cualquier efecto para que el consumo de CPU se reduzca significativamente.

    En nuestras pruebas, alcanzamos el 62% del uso total de la CPU solo con la segmentación de fondo habilitada

  • Una tecnología de visión artificial es un subconjunto de segmentación de imágenes, dedicada a encontrar rostros humanos en imágenes fijas y videos. La segmentación facial está estrechamente relacionada con la segmentación de la parte superior del cuerpo ("selfie"), pero la última también cubre los brazos y el torso.
  • Hay muchos métodos de reconocimiento facial y seguimiento. El más común es el uso de redes neuronales que atribuyen cada píxel en un marco a una persona o un fondo. Tenga en cuenta que la detección facial significa averiguar si hay una cara en la imagen. La segmentación facial también implica encontrar su ubicación precisa.
  • En la visión artificial la segmentación de imágenes es el proceso de etiquetar automáticamente objetos en una imagen o video. No debe confundirse con el reconocimiento de imágenes, es decir, averiguar si un objeto específico está presente en el marco. Se presenta en muchas variedades: segmentación facial, segmentación del cabello, etc.

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