在过去的十年中，让购物者虚拟地试穿服装和配饰在购物平台大受欢迎。根据Klarna公司进行的一项调查，有29％的购物者倾向于在实际购买商品之前先在线浏览商品，而49％的消费者对预搭配方案感兴趣，这样他们就可以在购买商品之前确定适合的商品。
随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升，且被广泛应用于计算机视觉相关领域，成为许多计算机视觉任务的基础，包括安防，新零售，动作捕捉，人机交互等等。现在，大火的人体姿态识别也有了PaddlePaddle的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用PaddlePaddle来实现人体姿态的识别任务。
6年前，一群在MARVELL、INTEL、SONY及LENOVO等公司拥有丰富工作经验的博士、硕士及海外留学专家，组成了一支专注于体感技术研发的科研团队。这就是南京华捷艾米软件科技有限公司的雏形。 部分合作企业 在这6年间，他们背靠国家，与中科院、清华大学一起合作，突破一连串的技术环节，最终开发出了具有完全自主知识产权、多平台、低成本、高准确度、嵌入式的体感交互技术解决方案。从2015年产品商业化至今，华捷艾米已获得了业内的普遍认可，比如已搭建合作关系的创维、海尔、三星，以及正在与其进行进一步合作洽谈的阿里
你的脑洞，在这里都已实现：虚拟人Siren、AI画师YUI、腾讯丽影、智慧商超、智能弹幕、微派机器人······ 2018年12月4日到7日，第11届SIGGRAPH Asia在日本东京举行。作为国际顶级专业学术会议，SIGGRAPH Asia从2008年起每年召开，这也是有计算机图形图像研究领域“奥斯卡”之称的SIGGRAPH唯一的分会。SIGGRAPH Asia 2018汇聚了全球从事科研（硬件、软件）、电影、游戏、艺术、动画、人机交互、教育和新兴技术等方向的最前沿的专家、创意人员以及爱好者，
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
近年来，在平安城市、雪亮工程、智安小区等政策的扶持下，视频监控逐渐成为市场的新增长点。而云计算、大数据、智能AI等技术，也为视频监控领域的技术提升、智能化改革提供了强大的支持。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
国家卫健委有关负责人指出，据国家统计局统计，截至2017年底，我国60岁及以上人口数为2.4亿人，占总人口的17.3%。我国患有慢性病的老年人有1.5亿人，占老年人总数的65%，失能、半失能的老年人4000万人左右。
自弗洛伊德事件发生以来，“Black Lives Matter”的抗议活动在当地闹的沸沸扬扬，警民关系也愈发紧张。
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/11/25/human-activity-recognition-with-opencv-and-deep-learning/
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
“AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。主要用于运动健康、教育打卡等应用上的娱乐游戏，为了扩展相关领域应用和娱乐，提交运动数据，当做“课程作业”，老师也能在后台查阅相关数据，作业数据提交，任务提交等场景，结合抗疫，提升抵抗力，互动排行榜等激发学生和运动学员的参与性和积极性等作用;;
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
2014 CCF-腾讯犀牛鸟基金项目申报指南 第一条 总则：在信息技术发展的重要演进阶段，CCF和腾讯将支持信息技术领域的青年学者开展具备行业创新、技术引领的科研工作。2014年，CCF-腾讯犀牛鸟科研基金重点资助的研究领域和方向请见附件一：《申报主题》 第二条 申报条件：本基金将面向符合如下条件的国内外所有高校及科研院所青年学者展开： 1、申请者是1978年1月1日（包括1月1日在内）之后出生的国内外高校/科研院所在职的全职教师； 2、研究生/博士毕业后在高校任职时间不超过五年； 3、能独
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，“打电话识别”，“睡岗识别”，“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”，“离岗识别”，“玩手机识别”等。
美国公民自由联盟透露亚马逊向当地执法部门提供面部识别技术三个月后，一份新报告显示，IBM与纽约市警察局合作开发了一个系统，允许官员通过肤色，头发，性别，年龄和各种面部特征搜索人员。
曾经有一部讲述人与机器之间爱情的电影《她》（Her），该片由约翰斯嘉丽全程配音参演，讲述了作家西奥多在结束了一段令他心碎的爱情长跑之后，他爱上了电脑操作系统里的女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘不仅有着一把
我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人，又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上微信小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。
在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示：
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
AI 科技评论按：作为我国计算领域规模最大、规格最高的学术、技术、产业交融互动的盛会，CNCC（中国计算机大会）如今已走到了第 15 个年头。今年，以"大数据推动数字经济"为主题的 CNCC 2018 在杭州国际博览中心（G20 会场）举行，共有 7000 多名参会者，参会人数再创新高。
视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，以减少传输带宽和存储空间的需求。
战略技术趋势既可能创造机会，也可能造成重大损失。企业架构和技术创新领导者必须评估这些超前趋势，以确定如何通过趋势的组合为企业创新战略提供动力。
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
日本人多次犯规，裁判却视而不见，这是对所有参赛选手的不公。在日本举行奥运会就要护着日本？
在互联网时代，消费者的一举一动正被商家用互联网、手机和大数据追踪技术所锁定，企业可以通过互联网和手机捕捉消费者的行为痕迹，然后用大数据技术，分析出他们需求的点和量。而一旦完全实现了这一点，困扰企业多年的粗放式，盲目的运营问题将被逐渐终结，企业的生产、设计、供应链还是战略都成了有源之水，而这个源头就消费者。 📷 最初的精准营销 我们从最初的坐在店里等待着顾客的上门，之前微课堂里曾提到的一名叫王永庆的人，他改变了最初的营销模式，王永庆是一名卖大米的米商，他每天拿着笔和本挨家挨户的去敲门问，你们家几
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引用 人体行为识别是计算机视觉及机器学习方面的热门研究领域。它在对视频中的人类行为进行运动分析、行为识别乃至延伸至人机交互领域都有着非常广泛的应用。研究初期，人体行为识别主要是以基于静态图像为研究对象。通过提取静态图像中的人体动作特征并对动作进行分类。然而仅基于静态图像来进行识别人体行为的局限性在于人体行为是连续、动态的，单凭一张静态图像无法进行判断识别。而基于视频为研究对象，可以将视频看作连续静态图像的时间序列。近两年，很多基于视频为
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了 SOTA。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】近日，Green Hills Software的CEO Dan O'Dowd发布了一项测试，视频显示，特斯拉的FSD系统在测试中会无差别地撞倒儿童模型。 了不得了，特斯拉的FSD在测试中， 连撞3个假人小孩，见一个撞一个，丝毫不带犹豫！ 特斯拉著名黑粉Dan O'Dowd大骂特斯拉的系统「史上最烂」，呼吁国会立即叫停这个系统。 此前，特斯拉曾自称这个系统将「给你大大的惊喜」（blow your mind）。 FSD「史上最烂」 本周，Gr
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征，而且还包含了人体的空间结构特征，如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning，并发表在ECCV18上。
训练CNN网络，以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分；并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
新智元报道 来源：MIT CSAIL 编辑：闻菲、肖琴 【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统，用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”，隔着墙也能
提到“航班”一词，首先会想到的便是航班延误，航班准点率是影响旅客舒适度评价的重要标准。与此同时，越来越多的旅客也渐渐开始关注航空出行的时间、机型、座位、航司服务等指标。近期的数据侠实验室，DT君特邀飞常准航班舒适度负责人汪瑞，他将从航班延误、座椅舒适度、接机时间等方面出发，向数据侠们分享航班挑选的秘密。
硬盘工作时，盘片在电机的带动下高速旋转，速度达到5400—1500rpm，磁头悬浮于盘片上方0.1—0.3微米的位置。这就要求盘墙内没有灰尘颗粒，否则在高速旋转的盘片冲击下很容易形成坏扇区。所以，在硬盘开盘时要求工作环境足够洁净，对封闭空间的洁净程度，国家制定了严格的标准，以单位体积所含的尘粒数作为评判标准，制定了不同的级别，见下表：
AI 科技评论按：是否为了简单的抠图功能，还在苦苦修炼 Photoshop 大法？即使修炼成功了，是否觉得在抠图这件事情上花费的时间依然太多？如今一个名叫 remove.bg 的工具可以免除你的这种烦恼，只要上传照片后点击确认，5 秒钟后即可获得一张透明无背景的主体照，而且在使用上完全免费。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，😄~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 📷 📷 附：
上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、开合跳需要面或背朝相机，而且像俯卧撑、仰卧起坐则需要左右侧对像相机，以获得最佳的识别率和体验。
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
不管是手柄、触控板、还是数据手套等VR外设，他们存在的意义大多是为了将用户在现实中的动作传输至虚拟世界之中，并与之进行交互。但这些设备做得再自然，再符合人体工学，也远不及自己的手来得方便与舒适。 基于此，像Leap Motion这类的手势识别技术应运而生。当然，除了大家广为熟知的Leap Motion外，市面上还有许多优秀的手势识别设备。今天，小编就来为大家盘点一下目前较为主流的五款手势识别设备。 Kinect 研发公司：微软 上市时间：2010年11月4日 市场售价：1599元人民币 支持设备：XBOX
要实现AI运动计时、计数，要解决主要技术问题有：视频抽帧、视频人体检测、姿态识别、计时计数算法，其中最主要的也是技术前提的便是人体识别检测，实现上面的技术，便是一个完整的AI运动解决方案了。
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