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硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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深度学习实战篇之 ( 三) -- 初识人脸检测

归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算,缩小量值的有效办法。 例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率的相对值,没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后,各个阻抗都成了一种相对阻抗值,“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后,反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率,它被定义为采样频率的二分之一,在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统,400hz的归一化频率就为400/500=0.8,归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率,则将归一化频率乘以2*pi,如果将归一化频率转换为hz,则将归一化频率乘以采样频率的一半。

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    学界|汤晓鸥:深度学习有哪三个要素,以及在中国创业是怎样一种感受?

    雷锋网按:5月20日,由中国计算机学会(CCF)主办,Xtecher协办的2017 CCF青年精英大会在北京国家会议中心举行。中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣等围绕“科研·产业·融合”这个主题做了一些分享。其中,汤晓鸥教授做了题为《人工智能的明天,中国去哪?》主题演讲。 在汤晓鸥教授看来,不管中国人工智能接下来如何发展,不管年轻人如何创业或者做研究,我们要做的只有三件事:坚持、创新、以及落地。 在谈到“在中国创业是怎样一种感受”时,汤教授称,“创业的困难是一定存在的,年轻

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    OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总

    自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后,级联分类器就在OpenCV中落地生根了,一段时间,特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配,虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能,但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车,我自己曾经移植到Android上面玩过,日常就是两个字“翻车”,很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点,还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了,那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜,而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型,与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。

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    人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么

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    长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅,文中略去了对具体参考文献等的引用,读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免,有不当的地方还请各位读者多多包涵,并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快! 这是

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    深度|整容式的美颜2.0技术如何实现?聊一聊背后的图像识别技术

    雷锋网按:本文根据涂图CTO在七牛云架构师沙龙上的演讲整理,本篇主要谈谈人脸识别技术的原理与具体实践的一些问题,作者授权发布雷锋网。 在上篇文章的最后,我们提到了美颜2.0最关键的技术——人脸识别。这是项复杂但又非常热门的技术,我们将在这篇文章中聊一聊图像识别技术。 一、如何让机器看懂世界? 这里我们来简单聊聊机器学习与深度学习。 近段时间,机器学习、深度学习的概念非常火,尤其是今年 AlphaGo 击败了韩国棋手这件事,引起了世界的轰动。机器学习和深度学习这两个概念,比较容易混淆,以至于很多媒体在写报道时

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    OpenCV 人脸检测级联分类器解读

    1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年,由Viola和Jones等人提出的,它的脸部检测的基本思想是:对于面部正面的大部分区域而言,会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗,嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个,通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的,相比于Harr,LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性,LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型,存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下: 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器(侧视):haarcascade_profileface.xml 眼部检测器(左眼):haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器(右眼):haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器:haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器:haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器:haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器(快速LBP):lbpcascade_frontalface.xml

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    AI技术 | 过年黑夜中也可以准确检测识别(附论文下载)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法,即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而,对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。

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