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影像篡改识别(三):人工智能时代

人工智能时代的GAN技术是指什么? 篡改识别是需要人工智能的 GAN生成的虚假影像有这么多的积极用途,但是总觉得似乎都难以盖过恶意篡改的风头,比如人脸伪造。 那么,在人工智能时代有没有一些有效的篡改检测方法呢? 答案自然是肯定的,影像篡改识别需要强大的AI技术,而基于深度学习的神经网络正是解决这类图像篡改问题的一把好手。 当U-Net网络经过大量的训练数据[x, y]学习后,模型就可以有效地区分出图像中正常区域篡改区域的像素差异,而之后就算再给它输入一张从未见过的篡改图片,它也能准确地将篡改位置定位识别出来。 最后,光流特征会基于CNN实现篡改检测识别。 结束语 人工智能时代,是一个影像篡改识别技术革新的时代。

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人工智能之头像识别

图像识别人工智能的一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习: 随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。

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    电子书丨《人工智能:语音识别理解实践》

    ▊《人工智能:语音识别理解实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子书售价:79.5元 2020年11月出版 本书是全面且深入介绍语音识别及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习:语音识别实践》相比,《人工智能出版工程 人工智能:语音识别理解实践》在它的基础上做了大量改写,并对内容有大幅补充,详细总结了新的语音识别算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术 本书首先概要介绍语音识别、口语理解和人机对话的基本概念理论:接着全面深入地依次详述传统声学模型、深层神经网络在语音识别中的应用及分析、先进深度学习模型在语音识别中的应用、高级语音识别方法、复杂场景下的语音识别 书中涉及的所有算法及技术细节都有详尽的参考文献,提供了深度学习在语音识别和口语对话理解中的应用全景。 适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读。

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    python人工智能-图像识别

    pytesseract:图像识别库。 错误提示的很明显: No such file or directory :”tesseract” 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别 Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。 0:定向脚本监测(OSD) 1: 使用OSD自动分页 2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别) 3 :

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    python实现人工智能识别水果

    np #//载入模型 model = ResNet50(weights='imagenet') #//使model指向ResNet50模型 img_path = '鸟.jpg' #//等待识别的图像

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    语音识别-人工智能的重要手段

    如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。 所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 ? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。 ? 从互联网诞生之日起,搜索框便成为人们进入互联网的重要入口,但语音识别一经出现,搜索框的地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。 另外,哪里的方言最考验语音识别技术呢?

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    语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

    说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别 说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别场景 1:语音翻译 2:语音辨别、语音记事本 3:智能终端 语音识别原理 技术应用: 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 、人工智能等等。 用语音识别来辨认身份是非常复杂的,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备,大多数的计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。

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    人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

    好了,跑偏了,今天康哥总结了AV、不,AI的新的技术点【人脸识别】,上几期的图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看的同学,请点击这里。 《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》 《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》 《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》 需求: 登录使用人脸识别登录 、人脸录入功能 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8、Tomcat8、SSM框架、HTTPS、JSON、jsp、百度云 人脸识别: 是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 技术流程: 人脸图像采集及检测 人脸图像预处理 人脸图像特征提取 匹配识别 识别算法: 基于人脸特征点的识别算法(Feature-based

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    顶尖人工智能无法识别这些简单图像

    随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能(AI),发现后者的缺陷就显得越来越重要,此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 ? 上面的图案是什么?很简单的黄黑间条嘛。 不过如果你问问最先进的人工智能,它给出的答案会是校车,而且 99% 地肯定。但 AI 错了。 诚然,现在的计算机图像识别技术已经非常先进。 比方说,下面这幅图 AI 虽不能识别出这是一条戴着墨西哥帽的吉娃娃狗(说实话有的人也未必能认出),但是起码能识别出这是一条戴着宽边帽的狗。 但是怀俄明大学进化人工智能实验室最近的一项研究却表明,这些 AI 未必总是那么灵光,就像开篇的例子那样,最先进的 AI 把这些随机生成的简单图像当成了鹦鹉、乒乓球拍、百吉饼或者蝴蝶。 ? 类似的研究其目的正是想通过逆向工程的方法推导出 AI 的模型,找出人工智能的学习思路。虽然仍不甚了了,但最近两年的黑箱研究已能管中窥豹。 AI的眼光有问题有问题吗?

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    癌症靶点识别中的人工智能

    多组学技术的快速发展和AI的机会 最近,癌症相关的多组学技术的快速发展,给人工智能生物学分析探索新型抗癌靶点带来了重要机会。 对于蛋白质组学来说,进行蛋白质组学实验是为了对基因组序列进行注释和关联,对蛋白质丰度进行定量,检测翻译后修饰,以及识别蛋白质蛋白质的相互作用 (PPI)。 图3 最短路径算法流程图 最短路径算法可以帮助我们有效地识别网络中的调控路径,识别已知癌症基因相近的潜在基因。 癌症靶点的识别和评估 肿瘤学中的数据高通量、广泛且易于访问,这为开发新的人工智能方法和验证其识别治疗靶点的能力提供了基础。以下介绍人工智能识别新型抗癌靶点和评估潜在靶点可药性方面的应用。 讨论和结论 癌症基础细胞网络的建模为我们提供了一个量化的框架,通过人工智能生物学分析研究网络特性疾病之间的联系,可以发现潜在的新型抗癌靶点。

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    猪脸识别人工智能还能这么玩?

    黑马程序员视频库 传智播客旗下互联网资讯、学习资源免费分享平台 说到AI人工智能,很多人都会想到人脸识别,毕竟这是现实生活中接触最多的人工智能产品。只要轻轻一扫,就能获悉你的全部信息。 以前播妞潜意识的认为,这些识别都是跟人类活动相关的。但你可能想不到,人工智能不仅仅可以用来识别人脸,还可以识别猪脸。 吉林的一家民营猪企业——吉林精气神有机农业股份有限公司。 最终,该公司京东合作,引进京东农牧智能养殖解决方案。那么,人工智能在养猪这件事上,到底能做些什么呢? 首先,就是清点猪的数量,并且估算猪的体重。 而现在通过“猪脸识别”技术,可以识别每头猪的“身份信息”,从而调取其重量、生长周期信息,从而实现更为精准地自动投喂,试图将同一栏猪出栏时的体重差异尽可能地缩小。 另外,智能识别技术还能监控猪的健康。 智能养殖解决方案的核心则是利用人工智能技术所研发的“神农大脑”。简单地说,“神农大脑”里保存了专业的养猪知识,能够在各类情形中自主作出判断。

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。

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    人工智能中的图像识别技术

    伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。 图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别人工智能的一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别技术的常见形式 首先图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理识别、物体识别。 物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。 小编相信,通过本次的科普,很多同学都对图像识别有了更深的理解,希望可以拓宽同学们的思路,利用人工智能的图像识别技术解决更多问题,造福社会,造福世界!

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。

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    OCR检测识别技术

    相较于传统OCR,场景图片中的文本检测识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ? 图3 基于滑动窗口的文本检测方法流程图 (3)基于深度学习的方法 近年来,深度学习因其强大的学习能力以及广泛的适用性,已经成为人工智能领域最热门的方向之一。 基于联结时序分类 语音识别问题类似,OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。 CRNN算法最大的贡献,是把CNN做图像特征工程的潜力LSTM做序列化识别的潜力,进行结合。 它既提取了鲁棒特征,又通过序列识别避免了传统算法中难度极高的单字符切分单字符识别,同时序列化识别也嵌入时序依赖(隐含利用语料)。

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    人脸检测识别总结

    4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 ---- 最新深度网络用语人脸的部分介绍分析: DeepID网络结构 DeepID是第一代,其结构普通的卷积神经网络差点儿相同。结构图例如以下: ? 该结构普通的卷积神经网络的结构相似。 ---- ---- ---- ---- 再来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告:《人脸检测识别年度进展概述》 ? Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) ---- 最后我附上我近期做的效果图,是基于视频中人脸检测识别的 还有很多人脸检测的框架,以后本平台会慢慢把总结的分享给大家,也感谢大家对我们的支持关注,谢谢! ----

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    数据屏蔽识别

    数据的安全性变得越来越重要,安全性里面包括很多方面,在这篇文章里介绍一下MySQL企业版里提供的数据屏蔽识别功能。 基于以上场景的考虑,对敏感数据采取屏蔽识别化,会将数据安全提升一个级别。此外,数据屏蔽识别化,也是某些法规和规范的要求。 MySQL在企业版里面提供了数据屏蔽识别的功能,该功能是通过服务器端的一个插件和多个UDF实现的。安装和使用方法非常简单。 安装:安装服务器端的插件和创建UDF即可。如下图: ? 该功能主要包括两个部分,数据屏蔽识别,随机生成格式化数据。 数据屏蔽识别功能,可以实现屏蔽部分敏感信息的功能,例如:使用mask_inner()和mask_outer()函数将字符串内部/外部的敏感信息用“X”屏蔽。 ?

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    区块链身份识别

    2018年5月23日,腾讯联合中国联通举办的腾讯&联通物联网战略合作成果发布会在无锡拉开帷幕,发布会展示了腾讯联通合作发布的新产品—TUSI-SIM、TUSI-eSIM卡,面向物联网行业推行新的身份鉴权标准 美国信用社联盟盐湖城区块链初创公司Evernym合作,发布信用区块链数字身份识别系统——MyCUID。 去中心化的身份识别系统不受任何单一中央机构控制,能保证用户完全掌握自己的身份信息,区块链身份识别系统的研发已有多年时间。 另外,微软旗下的领英(LinkedIn)是分布式身份识别技术比较明显的用例,被认为是集成了个人教育工作经历的信用系统。 然而,对于开发区块链身份识别系统的企业来说,如何让用户相信自己更能够轻松管理自己的数据,以及是否需要新的机构来为这些身份识别系统进行认证,仍是其进一步推向市场难以绕开的问题。

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    实战——目标检测识别

    的主要步骤如下: 特征提取:同Fast RCNN,以整张图片为输入,利用CNN得到图片的特征层; 候选区域:在最终的卷积特征层上利用k个不同的矩形框(Anchor Box)进行提名,k一般取9; 分类回归 :对每个Anchor Box对应的区域进行object/non-object二分类,并用k个回归模型(各自对应不同的Anchor Box)微调候选框位置大小,最后进行目标分类。 但是,Faster RCNN需要对两万个Anchor Box先判断是否是目标(目标判定),然后再进行目标识别,分成了两步。 今天就来讲讲怎么简单操作该网络,以便后期有兴趣的朋友再次基础上做出改进。 fast_rcnn_train.pt和fast_rcnn_test.pt,修改格式如下: (1)stage1_fast_rcnn_train.pt和stage2_fast_rcnn_train.pt修改参数: num_class:2(识别 cls_score中num_output:2,bbox_pred中num_output:8 (2)stage1_rpn_train.pt和stage2_rpn_train.pt修改参数: num_class:2(识别

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