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腾讯云— 识别应用实践

为什么这个章节,一上来先谈计费,因为通过计费,我们可以更直接的认清楚“识别” 的核心功能,同时也是需要强调,“识别”产品的还是需要从客户应用场景出发,才能给出更合理的;(如下示例;腾讯云识别后付费计概述 )在一些较复杂并且对于识别精度较高的场景下,检测是提高识别率很要的基础,在下文会介绍的“比对” “搜索” “验证” 等功能, 都需要“员库”中存在一定质量的样本数据。 在公益项目中,我们通过识别技术帮助找回被拐儿童,其中涉及的技术非常多,搜索是非常要的一个环节,它决定了甄别的及时性和处理效率。 以上是识别中常用的产品功能,以及就腾讯云产品做了相关介绍。往往在一个应用场景架构中,是多个识别能力的集合,在计费上也是依托实际架构中用到的服务进行评估。 例如:实名信息核验,功能包含;身份信息认证、身份证像照片验证、银行卡基础信息询、手机号状态询等。

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中兴智能视觉大数据:客流统计引进识别技术太强大了

识别客流分析技术,作为一种新颖的客流量统计分析手段,利用图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及识别匹配四块技术提取客流量的属性,既丰富了传统客流量数据的多样化,也提升客流统计数据分析的值 以下列举几点识别客流分析的核心功能以及值点的分析:QQ截图20180613175329.jpg 【客流分析统计】 应用计算机视觉前沿技术,自动排除一天内或者短时间内复进入的客户,精准判断统计到店的客户数量 【顾客性别、年龄分析】 独有的性别年龄分析,按照日期、时间、节假日、天气、特定活动等进行询分析。 【回头客分析统计】 通过识别技术,对每个进店客户进行分析和记忆,精确的统计出客户的复进入次数及时间。 【智能警提醒】 此功能同上原理,通过对比分析匹配顾客信息,进行智能警提醒,并且显示具体位置。

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    中兴智能视觉大数据:3场演唱会抓3个逃犯,“逃犯克星”

    中兴智能视觉大数据道:张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称,原因是会场入口的安检安装了识别系统。中国正在大规模普及识别,所以这并不令感到多少意外。 在中兴智能视觉大数据看来,智慧城市是识别技术应用的大舞台。识别作为一种要的身份识别标识,在公安机关各警种业务中起着举足轻的作用。 在日常巡逻、户籍调、出入境管理和刑事案件侦中,都会通过辨识来核实相关员的身份。同时,在刑事案件调录像时,由于大量的视频录像造成大量时间和警力的浪费。 通过智慧城市的高速数据传输链及结构化的数据筛选,可将大数据与智慧城市中其它的大数据之间碰撞出火花,更加凸显出识别“用”的值。 例如在城市中识别主要集中在员复杂场合的点监控,基于识别等核心尖端技术,针对长途客运站、火车站、机场、港口、车站、娱乐场所、街道、点社区等公共场所及要出入口的安全管理,可以根据现场抓拍机抓拍的照片进行黑白名单实时比对

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    检测通用评标准

    标准二分类的精准率和召回率检测是目标检测的一个特例,因为目标类别只有一类,剩下的都是背景,所以检测评标准中会用到些二分类问题的评,在这里先提一下。 ,那么如果用精准率,召回率去评检测应该怎么做? 5个错误,预测为但实际是非,FP=5FP=5FP=5;所有中有10个被漏检,实际是,但是没有预测出来,于是FN=10FN=10FN=10;精准率PrecisionPrecisionPrecision ,就是检测出来的占总的比例; 精准率就是检测为的框中实际有多少是真正的; 精准率的对立就是误检率,也就是检测为的框中实际有多少是非;精准率+误检率=1;对于一个固定的数据集,我们可以把每张图都测一遍 图像分辨率普遍偏高,所有图像的宽都缩放到1024,最小标注10*10,都是彩色图像; 每张图像的数据偏多,平均12.2图,密集小非常多; 分训练集train验证集val测试集test,分别占

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    磅干货:AI场景的值体现——视觉 AI 技术如何落地?

    “AI更大的值在于跟不同的行业结合”杨帆在计算机视觉技术领域沉浸多年,在微软任职期间,他主要从事计算机视觉、计算机图形学等领域的新技术孵化工作,包括识别、图像物体识别、像三维建等;杨帆认为,AI 在互联网信息安全方面,对于账户的盗用能够更好的分析和调,包括线上的手机端、桌面端、H5,包括定制的摄像头。操作逻辑非常简单,最开始做刷的注册,现在刷的支付,手机逐渐去进行刷的解锁。 近几年,很多公司在识别技术上投入了大量的研发并取得了亮眼的成绩,其中识别率一直是各家宣传的点,今年我们能在各类道中频繁看到各种99%、99.4%、99.8%等。 而且黑名单库还要有误,每一次误有一个出警。同样是识别,不同场景下关注的技术指标和任务是完全不同的。所以同样一个技术概念,在不同场景下的差异性非常明显。 做刷一开始是做识别,但后来我们发现识别不是最要的,最要的活体识别,分清到底是一个真还是仿冒攻击。只有深入场景,才能发现你所面临的技术挑战跟你之前想象的不同。

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    315 曝光识别摄像头,进店瞬间偷走你的“”,自动分析心情

    商家收集顾客的信息,分析用户购买喜好和商品等。据科勒的工作员表示,一个顾客来了,B店会显示他曾逛过A店,那么B店该如何接待和就心理有数了。 被曝光企业纷纷道歉信息属于个独有的生物识别信息,目前成为大家的支付密码、账号密码等要信息,由于用户无法更改自己的信息,一旦泄露,将会有可能威胁用户的财产安全、隐私安全等。 对此,前程无忧回应:针对晚会道的招聘平台简历的问题,高度视并深刻地意识到求职简历的安全规范和信息保护仍然面临诸多不足。 猎聘回应:高度视 3·15 晚会对招聘网站简历被恶意出售情况的道,已于第一时间成立专项小组,彻简历被不法分子非法售卖的行为。 360 搜索回应:我司高度视,成立调组,对涉事代理及相关账号进行彻。对于违法违行径,我们必将严肃处理。

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    算法系列:MTCNN检测详解

    为了提升自己水平,输入更优质的内容,我了一个培训班,识别相关的,但是这资料是不能分享给大家的,但是我将分享培训班课程的部分课后作业,挖掘出更多宝贵的内容与大家分享。 在目标检测中,任务是找图像中给定类的所有对象的位置和大小。例如行和汽车。? 而python2中是等于python3中的 ,python3中 表示向下取整的除法。 MTCNN的损失函数针对识别问题,直接使用交叉熵代函数,对于框回归和关键点定位,使用L2损失。最后把这三部分的损失各自乘以自身的权累加起来,形成最后的总损失。 具体的各个公式的含义,大家应该都明白,这里强调一下,最后的总损失前添加了一个权 α ,即损失函数所对应的权是不一致的。详细设置可以参看论文原文。?

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    下一个视觉「杀手级应用」来了,依图行识别ReID性能创纪录

    机器之心道机器之心编辑部识别之后的下一个风口是什么??对于这个问题,业界似乎早已有了共识。 从 AI 的识别能力超越类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用值的课题——行识别(Person Re-identification,ReID)。 行识别(ReID),识别后的「杀手级应用」在交通运输、工业制造和城市规划等实际场景下,99% 的图像都是不含的——即使出现了部分也极其模糊,仅有几个像素大小,这时候识别的作用较为有限 行识别(ReID,也称「行再识别」),是指在多摄像设备网络下对行进行检索,利用步态动作、身体特征等更为全面的信息来识别物,无论单独使用还是与识别相结合,都能发挥更大的应用值。 因此,评 ReID 算法性能时需要结合 mAP 值,它反映的是系统的综合检索性能。mAP 值越高,说明系统的实用性越好,既能得全也能得准,能够较好地应对多遮挡、光线暗、画面模糊等情况。

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    证核验系统解决方案

    1:N特殊群核1:N特殊群核是在1:1证核验的基础上,将前端采集照片、身份证号通过WiFi或者3G4G网络传回中心平台,与已经建立的特殊群库进行1:N比对,检索其是否为关注的员。 同时,基于统一的数据标准规范及通信协议,保证了不同数据来源的信息汇聚和不同业务应用系统之间的数据通信,提高数据的应用值和业务服务能力,避免了项目建设经费的复、资源信息的浪费等问题。 ;识别综合应用平台:在一些核验要求比较严格的场所,如大型活动安保、点交通枢纽等员身份核验场景,无论前端比对是否通行,都将采集到的照片和身份证信息回传到后端大数据应用平台,调用1:N检索服务询判断是否为点关注员 ;警处理:即实时布控联动警,系统根据库的性质和比对结果,产生实时布控警信息,并将相关比对结果展示处理,其中警展示中提供多个备选信息,供用户进行判断选择。 次类应用主要针对大活动安保、点场所或其它点社会面员身份核,除了快速确定员身份、检索是否点关注员外,还可以作为证大数据的采集来源,为深度挖掘应用提供数据支持。

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    AI供应商下调业绩预期,苹果股应声跌掉一个小米

    雷刚 发自 凹非寺 量子位 道 | 公众号 QbitAI?供应商预警了一下,苹果股就应声跌掉了一个小米集团。 这是今天(11月13日)资本市场和科技业界最震惊的消息了。 刷AI供应商预警外媒路透社将核心原因归结为苹果要供应商的业绩预警。目前苹果产品中,刷AI已是新一代标配,而供应商Lumentum,正是提供刷AI方案的核心厂商。 于是股应声大跌5%,市值一日蒸发489亿美元。产品销售乏力Lumentum的预警之外,苹果也在遭遇多利空消息——核心还是对其年度iPhone不乐观。 在郭明錤之前,摩根大通分析师沙米克·特吉(Samik Chatterjee)在研中将苹果目标股从270美元下调到了266美元。 即便在格相对较低的美国,们也开始选购格更实惠的智能手机,比如中国的一加等。而在中国,虽然iPhone此次拿下了双11的畅销冠军,但更要的原因也是中国“土豪”不顾昂贵售的“卖肾”支持。

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    AI供应商下调业绩预期,苹果股应声跌掉一个小米

    雷刚 发自 凹非寺 量子位 道 | 公众号 QbitAI?供应商预警了一下,苹果股就应声跌掉了一个小米集团。 这是今天(11月13日)资本市场和科技业界最震惊的消息了。 刷AI供应商预警外媒路透社将核心原因归结为苹果要供应商的业绩预警。目前苹果产品中,刷AI已是新一代标配,而供应商Lumentum,正是提供刷AI方案的核心厂商。 于是股应声大跌5%,市值一日蒸发489亿美元。产品销售乏力Lumentum的预警之外,苹果也在遭遇多利空消息——核心还是对其年度iPhone不乐观。 在郭明錤之前,摩根大通分析师沙米克·特吉(Samik Chatterjee)在研中将苹果目标股从270美元下调到了266美元。 即便在格相对较低的美国,们也开始选购格更实惠的智能手机,比如中国的一加等。而在中国,虽然iPhone此次拿下了双11的畅销冠军,但更要的原因也是中国“土豪”不顾昂贵售的“卖肾”支持。

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    【情节关注】数据牵线定制爱情

    毕竟有身份证的,不一定是有身份的。当你将身高、体、年龄、学历等一一框定,一看还有2000个姑娘(小伙)符合要求,是时候让理性回归感性了。而这感性,又是建立在理性的数据分析之上。 花田对Q&A数据的分析,能够发现两个异性之间在生活习惯、值观、兴趣爱好等方面的契合度,建立数据模型,促使用户快速找到沟通的话题。花田还建立了外貌模型。“我们马上要推出识别。” 吴琳光表示,他们正引入一款能够识别相似的系统,从用户过往的选择数据中总结归纳用户喜欢何种型,给用户推荐类似型的。花田虽然背靠网易大树,即将推出识别功能,但这一技术目前止步于型识别。 世纪佳缘CEO吴琳光表示,自从开发智能网警杀系统以来,每天“拉黑”不良用户5000,日活跃用户在百万次。 吴金龙介绍,“自网警智能杀系统上线以来,与各地公安机关建立联动机制,只要发现大可疑员,立即联络受害案;只要有受害者案,24小时内调取所有资料,配合公安机关调取证工作;定期向各地公安机关汇最新的诈骗案例

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    爬取30亿数据,被600家执法机构使用,这家公司揭了美国数据隐私的老底

    Clearview 已经很大程度上让这个想法成为了可能,这家公司设计了一款识别程序,比如说你给某个拍张照片,把照片传到程序上面,就可以看这个的所有公开照片,包括这些照片的地址链接。 据道,从去年开始,美国有 600 多家执法机构都借助这款程序来协助侦犯罪案件,诸如入店行窃、信用卡诈骗、谋杀及性犯罪事件等等。 Clearview 公司产品的曝光引发了各路媒体对于工智能隐私的探讨,纽约时援引一名专家的话说,这些识别系统中的商业资本成分,必须在被滥用之前全面禁止。 大规模的数据,高性能的算法吸引了大量执法部门的注意,不过能让 Clearview 获得 600 多家部门青睐的主要原因肯定是格。据道,公司向执法部门推销的格仅为 2000 美元。 在被媒体道之后,Facebook 正准备调 Clearview 搜集数据的行为。

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    识别种族偏见:黑黄错误率比白高100倍 | 美官方机构横评189种算法

    赖可 发自 亚龙湾量子位 道 | 公众号 QbitAI没错,美国识别系统最爱的是:白中年男性其他非裔、亚裔族群,识别率就没那么高了。这周四,美国NIST发布的研究告给出了这样的结果。 “偏见”还有长尾影响根据识别的使用场景和功能,检测分为一对一匹配和一对多匹配:一对一匹配一般用于手机解锁或护照检。 但是一对多匹配的错误可能后果更严,就会让警察把无辜的列入嫌疑名单。这份告的主要作者Patrick Grother表示,我们研究的大多数面部识别算法中都存在口统计学差异的证据。 尽管我们不探原因,但这些数据对于决策者、开发员和最终用户在考虑这些算法的局限性和适当使用方式时将是有值的。 这次研究结果,再次引起美国国会议员对于识别技术的监管讨论。他们要求川普政府新考虑扩大识别使用的计划。

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    iCDO一周数据要闻:阿里发布首份城市夜活力告;上海推清华北大毕业生落户政策;唯品会推出“唯品仓”App

    艾媒咨询预计,2018年中国跨境电商交易规模将达9万亿元,中国海淘用户规模将达0.88亿。另外,告称,溯源防伪技术是区块链技术落地的第一个领域,也是互联网企业目前非常视的领域。 目前,识别技术已经在“互联网+政务”领域得到了广泛应用,超过100个城市的用户通过支付宝刷完成身份验证,就可以轻松在线办理公积金询和提取、个税询、养老金领取资格认证、电子证件等公共服务。 业内士分析,用户认可车的主要因素是其提供的技术化、可信赖、高品质的服务。二手车作为非标品,交易的核心就是合理出,如何给出买卖双方都能接受的格,是占领用户心智的中之。 从车的发展来看,其能成为用户满意度最高的平台选择,有以下几方面原因:1、通过AI及大数据算法的介入,在精准推荐、高效调度等方面取得巨大突破,其推出的车智能定系统,获得了买家与买家的双认可;2 其中,3180个点赞+2990个收藏的套餐总也只有460元。单还强调,这些是纯工操作的真点赞,采用混合网名带头像的方式,可以保证稳定不掉粉。

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    浅谈FRVT识别测评

    最近,相关科技媒体道了最新一期的NIST识别测评比赛,在仔细阅读了FRVT官方发布文档之后,发现国内有些媒体道不是特别准确,因此在这篇道中,结合自己专业知识探讨一下FRVT测评结果。 当然,这并非否定这些测试集作用,早期时候确实推动了识别技术发展,但是当精度达到一定水准之后,再简单的刷性能就没有太大意义。正因为如此,NIST又启了多年的识别竞赛FRVT。 在解读这份告之前,我们先介绍下大致评指标:FNMR(false non-match rate)和FMR(false match rate)。 在实际系统中,拒绝识别(FNMR)和错误识别(FMR)代往往不太一样,比如金融领域的识别,误识会是一个很严的事故(想像一下,如果ATM依靠刷取款,无需其他信息验证,如果有和你长的非常像,则很有可能会进入你的账户取款 假设我们评不同识别算法也是以这些关键点为依据,那么可以得出如下结论: 1.

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    亮亮视野完成亿元B+ 轮融资,“中国版Google glass”搭载首款VPU芯片

    ---- 新智元道 来源:亮亮视野编辑:克雷格【新智元导读】此前,郑州铁路警方用AI警务眼镜筛出网上在逃员的新闻被国外媒体广泛道,实际上,这款搭载了VPU的眼镜还能提供工业远程指导,让基于第一视角交互的技术找到了更多应用场景 今年初,郑州东站铁路警方使用能够进行面部识别的AI警务眼镜,有效筛出网上在逃员7名,以及冒用他身份证件的员26名。这则新闻先是被《民日道,随后被国外科技媒体广泛道。 亮亮视野创始兼CEO吴斐曾对《华尔街日》日表示,在测试过程中,该系统可以在100毫秒内从1万张数据库中识别。? 据《民日》2月5日的消息,民警已经获涉嫌拐卖口、交通肇事逃逸等大刑事案件的网上在逃员7名,以及冒用他身份证件的员26名,有效地净化了旅客乘降列车的治安环境。 商用环境下,定制的轻量识别模型,识别速度达到100ms;10fps多检测。检测在FDDB库上,达到92.0%的准确率。识别在LFW准确率99.7%。

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    技术解析 | 线下门店消费场景中的感知和互动

    导 读随着技术的快速发展和们生活水平的不断提升,传统的零售模式已经难以满足消费者的需求,而且传统的运营模式需要进行构。 在顾客进店后,很多导购员的一些做法会顾客很反感,如复问候、喜欢就试试、想买点什么呢?大概是什么位的呢? 还有如门店客流统计器和识别摄像头计算后的结果是客流和数据,这些数据需在本地计算或上到云端,但这些传感器不一定全部连接到互联网,可以通过局域网或者蓝牙技术将数据上到浅计算网关,在浅计算网关进行识别计算或异步上到云端 而线下门店龙门架曝光量是指经过龙门架或者停留在龙门架的次数,区别于线上,这龙门架上所有服装的曝光量都是该数据,因为无法精确的统计到顾客看的是哪个服装;摄像头会将采集到及该停留时长上到门店浅计算网关 ,门店浅计算网关再统一上到数据统计&分析系统;如果使用摄像头不方便,可以使用红外体感知传感器或超声波传感器技术,但这种方式的客流准确度会差一些;2、通过在服装上安装拿起传感器,拿起传感器是指当用户拿起服装时会通过加速度传感器计算出服装被拿起了

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    摸底安防系「最热」AI测温产业:日供百套设备,单台过万 | AI 战疫

    从市面落地方案来看,行业多采用红外可见光双传感器,结合红外热成像和识别,以非接触的方式实现多目标温度筛,测温精度多在±0.3℃。 尽管无法取代工,但 AI 测温产品的值依然要。在高流量场景,近距离安检本身就存在很大风险,一旦造成群挤压风险会更大,通过体温初筛也可以减轻安保员的工作压力。 除了同步推进的商汤、旷视、格灵深瞳等公司外,创新奇智、宇泛智能等公司也推出具备 AI 测温功能的门禁系统。作为社区管控的一环,此类产品固然有值,但存在一个明显的问题,戴口罩下的识别率不足。 市面用于机场、火车站、地铁站等高流量的 AI 测温设备售往往万元起步,就连整合进刷门禁中的设备都需要万元级别。宇泛智能一位销售经理称,带 AI 测温的识别闸机软硬件总要 1.2 万元。 而其普通刷闸机仅需两三千元,格高出数倍。创新奇智也表示,目前各种元器件,特别是红外测温器件紧缺,综合来看,万元级别已是合理的售

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    20w美元,这家公司想买下你的!不限性别年龄,预计2023年投入机器使用

    元宇宙的热度不减,不少预测NFT将成为实现虚拟物品数字资产化和流通交易的要工具。 12岁小朋友靠卖一系列的像素画,一个暑假赚了约250万民币;Twitter联合创始将一条仅有5个单词的推特以NTF形式拍卖,成交超过290万美元;B圈孙宇晨斥资1050万美元买下一个头像……这些“ 最近,有科技公司表示愿意出200,000美元买你的。根据公司新闻稿,他们正在“为形机器寻找一张,未来在2023年,该机器就会在酒店、购物中心等地方开始工作。 对此,工智能和机器专家Kate Devlin就质疑到,为什么一定要使用真, “我不明白的是,为什么a)机器需要一张逼真的,以及b)那张需要是一个真实的”。 根据道,在新冠期间,这个机器在美国时代广场中心,“通过互动调常见的冠状病毒症状,以及会建议你去看医生”,但也仅此而已了。

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