【新智元导读】 6日凌晨的苹果开发者大会(WWDC)上,机器学习成为贯穿始终的热词。除了按照惯例对苹果旧产品的系统升级,发布新一代Mac和Ipad Pro外,苹果在人工智能上还有大动作:发布人工智能开发平台,并称在iphone上的图像识别快谷歌 Pixel 6倍。另外,受到业界广泛关注的苹果智能音箱终于发布,是以“音乐的名义”。一起来看新智元带来的最新报道。 2017年的WWDC,苹果有一个关键词——机器学习。从库克一开始的演讲,到各产品线发布的新产品,再到合作伙伴演示Demo,无一例外的,他们都谈到了机器
你还记得《星球大战》电影中的礼仪机器人 C-3PO 吗?就是那个承担着不同种族、不同物种间翻译交流作用的礼仪机器人。C-3PO 通过从数据库中下载资料来更新自己的语言技能,精通 700 万种语言交流形式,可以说是对宇宙间的所有已知语言尽数掌握。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇,前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功,接下来开始实现一些常见的CV能力,就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器,本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下: 检测功能可能用在多个场景:窗口预览、推流、存文件都可能用到
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」,将会继续开发。 转自《机器之心》 前段时间,AI 界流传着这样一种说法,大概意思就是说,TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人,获得了同样的观点:201
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇,在《JavaCV的摄像头实战之八:人脸检测》一文中,实现了检测人脸并用方框标注出来,但仅框出人脸作用不大,最好是识别出此人的身份,这样就能做很多事情了,例如签到、告警等,这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤:训练和识别,接下来简单说明解释一下 先看什么是训练,如下图,用两位天王
GPT-4 近日开放了视觉模态(GPT-4V)。以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合,在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而,视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题,而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 MLLMs 的研究已经证明了该漏洞的存在,但更具挑战性的非开源商用 MLLMs 的对抗鲁棒性还少有人探索。
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
大家好,我叫翟磊,来自英特尔开源技术中心。今天我演讲的主题是《基于英特尔架构的实时视频流分析系统的设计与优化》,主要会从以下几个方面进行介绍:首先,背景介绍;其次,我会通过硬件和软件两个层面,来对英特尔视觉云计算平台进行详细的介绍,但主要还是侧重于软件层面。然后,结合我们现在正在做的一个名为Intel Collaboration Suite for WebRTC的项目实践来跟大家讲述一下,如何快速地在英特尔计算平台上构建一个实时、可扩展的实时视频流分析系统,最后,我会做一些总结。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十四篇,如标题所说,今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩,把检测结果实时标注在预览窗口,如下图所示: 📷 整个处理流程如下,实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台,然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置,以及此人是否带了口罩: 📷 问题提前告知 依赖云平台处理业务的一个典型问题,就
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰,如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步,打码与去码变成了一种常见的技术研究方向,同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始,在这一阶段,更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配,比如手机和智能手表。这些都是人工智能
在过去几年中,机器学习开辟了很多新的领域,出现了很多高级应用案例:Facebook的脸部识别、Netflix的电影推荐、PrimaAI的图像风格转移、Siri的语音识别、Google Allo的自然语言处理等等。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇,咱们来开发一个实用功能:识别性别并显示在预览页面,如下图: 📷 今天的代码,主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其余的步骤都是固定套路,《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路:别看步骤挺
随着人脸识别,人脸支付,换脸等业务等爆发,多的人都将目光放在人脸方面的研究上。可以说,人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人机交互,金融支付,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。
---- 新智元报道 编辑:Joey 【新智元导读】近日,谷歌的一名软件工程师研发了一项AI人脸识别技术,可识别二战大屠杀时期的老照片中的人脸,以后找寻失散多年的亲人要成为现实了? AI面部识别领域又开辟新业务了? 这次,是鉴别二战时期老照片里的人脸图像。 近日,来自谷歌的一名软件工程师Daniel Patt 研发了一项名为N2N(Numbers to Names)的 AI人脸识别技术,它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片,并将他们与现代的人们联系起来。 用AI寻找失散多年的亲人 2016
原文 : https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
本篇文章主要简单介绍下其中的 Vision API 的使用(Vision更强大的地方是可以结合Core ML模型实现更强大的功能,本篇文章就不详细展开了) Vison 与 Core ML 的关系 Vi
上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
人脸识别相关的基本原理和流程,以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍,其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码,并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习,进行整合并将项目源码给出(包括ORL人脸库,40*10,需要自己添加进自己的人脸数据) 首先是开启摄像头;然后加载人脸检测器,加载人脸模型;利用加载的模型进行人脸检测;将检测到的人脸处理成符合条件的一致格式,并与训练好的人脸分类模型内人脸进行对比,找出对应谁的人脸;如果预测结果是41(即为自己
自从摄影术发明的那一刻起,人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天,没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更高的像素、更先进的成像算法,似乎只为追求一张更逼真的影像。
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
在通往人工智能的路上,Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门,目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术,包括Google搜索、Google Now、Gmail等, 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能(如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统) 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动,如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月,谷歌宣布架构重组,设立母公司Alphabet,谷歌
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 pycocotools安装问题与对策 MS-COCO Metrix工具包主要用来实现对象检测模型的性能评估,因此在对象检测模型训练中必须要求安装这个工具包,安装命令行如下: https://pypi.org/project/pycocotools/ pip install pycocotools 在中文windows10 系统中安装命令行如下: 一般会遇到的错误如下: 错误信息如下: UnicodeDec
这是一篇来自知乎大神的技术文章 ---- 写在前面: 本文作者:邓卓 原文链接:本文转发修改已取得原作者授权 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34425618 声明:文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性,仅供参考。 ---- 1 数据源 知乎话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3,并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace,代码共 100 + 行 3
虽然大多数人每天都会遇到算法,但没有多少人可以说他们真的了解AI的实际工作原理。但是,Google推出了一种新工具,希望能够帮助普通人掌握机器学习的复杂性。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
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随着近几年AI的火热,机器学习平台(Machine learning platforms)也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作,如果使用正确的工具(如Filestack),可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具(顺序随机),现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主题
上一篇专栏文章中,我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。本文将介绍基于图片的人脸表情识别中最常用的预处理方式和对应的方法。
哪一个人脸识别 API 是最好的?让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
本文介绍了基于深度学习的人脸检测技术的实现方法、框架和优化,以及应用于移动设备上的性能优化。
本文介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架,以及如何使用 VisionKit 与 Core ML 在 iOS 平台上进行模型推理。作者还介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架,包括 VisionKit 和 Core ML,并展示了如何使用这些框架进行模型推理。此外,作者还探讨了 Vision 与 Core ML 的关系,以及如何在 iOS 平台上使用 Vision 进行图片分类、物体检测、人脸识别、文本检测等任务。
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目,是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的,感觉还挺好玩的,于是就去下载了训练好的模型,打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而,在经过前向传播后,得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵,和之前遇到过的推理结果都不太一样,在经过多种解码方式的尝试后,还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容,几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型,基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了,现在只能暂时把这个模型放一边,等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
人脸检测的常见步骤如下,如果想要将人脸准确地检测出来,需要通过建立人脸模型,获取准确区分人脸的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
这是一篇来自知乎大神的技术文章
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
话说,有一天「铲屎猿」早起之后,发现猫主子竟然没了身影;他找啊找啊,找了好久,可仍然到处都没找到猫主子。这时,客厅突然传来了一声猫叫,铲屎猿循声而至,只见沙发上躺着一个难以辨识的,「东西」?
Android 内存安全工具是一个可帮助您提升应用质量和安全性的综合工具包。通过本文您可以了解到我们推出的各种内存安全工具及其使用场景,以及了解如何通过这些工具来找到并修复问题。
【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI变脸刑侦检测工具”,专用于检测AI变脸/换脸造假技术。如今,以GAN为代表的AI换脸术盛行,相应的人脸检测识别技术也不得不提升,这仅仅是一场漫长而又精彩的AI军备竞赛的开始。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《开发设计》 《编码实战》 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇,本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码 前文《开发设计》中,已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计,建议您简单回顾一下 接下来,自顶向下,先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨
最先进的AI和机器学习算法不仅可以生成栩栩如生的位置和物体的图像,还擅长将人脸头像从一个人换成另一个人的。另一方面,研究人员也在不断开发能够检测deepfake假图像的识别工具。这场在机器学习图像识别领域的“矛与盾”之争愈演愈烈。
AI 研习社按:移动设备相较于 PC ,携带便携,普及率高。近年来,随着移动设备的广泛普及与应用,在移动设备上使用深度学习技术的需求开始涌现。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主
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