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    广告行业中那些趣事系列26:基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别

    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。

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    “消费痕迹”给企业和消费者所带来的便利

    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

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    基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】

    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。

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