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【名额有限】云开发AI拓展能力等你来体验!

;纸上谈兵没意思,效果? 针对像图片的场景,借助云开发· AI 分析与检测能力,可以轻易得到图像中的位置大小,从而在自动裁剪的过程中尽可能的。确定了方案,就可以开始动手了,整体的流程也很简单。 ,在图片上划出裁剪区域,若裁剪区域超出图片,平移图片到刚好充满裁剪区域即可当然,你也可以择其他的裁剪策略,在已知关键区域的位置,大小之后,怎么裁剪,任君择利用云开发,结合AI 分析与检测的扩展能力 这样应用主页看起来就舒服多了当然在相关的场景,例头像的上传中,可以结合AI 分析与检测的能力,在头像中进行预中,用户微调后即可直接裁剪上传,体验,尽享丝滑。 ,不需要买、备案、写http接口逻,那么择【云开发 】 懒惰的想能不能连云函数逻、云函数上传、调试都不要做啊,可以,择云开发扩展方案!

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【译】让图片更有意义——图形检测API

不过目前这些动态或静态图像数据处理都是不透明的,尽管图片实际上包含了许多有趣的、条形码和文本。 在以前, 果开发员想要在客户端提取这些,比开发一个二维码识别器,需要依赖第三方 JavaScript库。这会造成不小的性能开销并且会增加项目的复杂度。 然而包括 Android、iOS和 macOS在内的操作系统,以及设备相机模块中的硬件芯片,都已经有表现不俗的探测器, Android上的探测器或iOS通用功能检测器。 图形检测API的使用场景图形检测API目前支持,条形码和文本的检测。以下列出了这三个功能的使用场景:检测社交网络或是图片社交网站通常给用户提供图片中对物进行标记的功能。 使用FaceDetectorconst faceDetector = new FaceDetector({ (可) 检测到的最大数量 maxDetectedFaces: 5, (可) 尝试使用缩小的比例或寻找大的来检测

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    【杂谈】果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习图像是唯一

    但笔者想说的是,果你想快速系统地串联计算机视觉领域的知识,图像应该是唯一择,没有其他类型的图像可以覆盖底层图像,目标检测与跟踪,图像分类和检索,图像滤波,图像分割,三维重建,风格迁移等方向, 另外,逼真地重建出的细节信息,在二维的被遮挡后还能进行重建,都是当前重建领域要解决的难题,研究起来有足够的技术深度,一旦攻克也有大量商用场景。 ? 图像与风格化随着生成对抗网络等技术的发展,当前图像与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点,其中尤其是图像落地能力最强,在机交互,娱乐社交,内容创作等领域应用非常广泛。? 从年龄卡通头像生成、换等全局性质的,到表情发型,化妆去妆等局部性质等,几乎覆盖了图像与风格化的所有关键技术。当前交互式,可控的模型也是研究重点。 10章 三维重建第11章 属性?

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    详解苏宁门店的识别技术

    一个成熟的识别系统通常由检测、最优照片取、对齐、提取、比对几个模块组成。?图1 识别系统核心流程从应用场景看,识别应用主要分为1:1和1:N。 检测、跟踪、最优照片取的逻放在前端进行,而的建模、比对的服务放在中心服务器进行。 要结合场景应用考虑算法的复杂度,比在一些场景中,可以完整跟踪一个轨迹,并从中择最优的一张照片;而在一些实时性要求比较高的场景中,则要快速做出相应,一旦发现高质量的照片,立即触发上传逻。 即使只上传照片到云端,在此多的应用场景中,对网络的带宽以及响应的速度还是提出了很高的挑战。为了降低计算、带宽、存储的资源消耗,我们会对进行提取的照片尺寸和大小进行优化。 识别背后的算法模型softmaxLoss其实识别与imagenet的图像分类比赛并没有本质的区别,苏宁在早期拍照物中累积的商品识别项目经验很多都可以用在识别的项目中,比早期的VGG net

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    SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法

    产生带有语义信息的结构化扰动,是一个重要但尚未解决的问题。 SemanticAdv 包含语义属性映射插值和对抗样本生成三部分。语义属性在语义属性的过程中,研究员需要使用条件生成器用于语义图像。 例,给定一个黑头发女孩的图像和金发的新属性,生成器应当生成新的图像,其中女孩的头发被替换成金色。映射插值研究员提出对图像的映射进行插值,用于生成图像,公式下:? 作者提出在层插值来进行语义。生成模型可以被拆分成两个部分:码器和解码器。首先将码器输出的层进行插值,再将插值后的结果送入解码器,亦可得到属性替换后的图片。 此外,实验一共择了 17 个不同的语义属性,包括面部表情和发色等。它们有一个共同的:现实世界中,改变它们(比涂口红,戴眼镜)对的识别的影响微乎其微。每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。

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    旧金山,全球首个禁用识别的城市

    机器之心报道机器之心部虽然美国加州可以看做是工智能时代科技进步的驱动引擎,但一项刚刚通过的条例却让其中一座大城市成为了全球首个禁用定AI技术的地区。 通过将某些与一系列面孔进行比较(面部照片),识别系统能够在实时视频、录制的视频片段或静态照片中识别出他们。 早期识别规则近年来,得益于深度学习的普及,识别技术取得了显著提升。典型的识别系统对面部进行分析,之后与数据集中的标记面孔(labeled face)进行比较。 美国三月份颁布的一项法案规定,企业必须得消费者同意才能收集和共享识别数据。但尽管此,目前还未出现有关AI技术的通用联邦法律或专用识别系统。 奥克兰最近也在考虑是否禁止使用识别技术。为什么旧金山的管控更加严格根据旧金山新颁布的法律,任想要使用监控技术或服务的城市部门(警局想买新的车牌读取器)都必须先得城市监督委员会的许可。

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    面向细粒度的表情操纵

    表情操纵(facial expression manipulation)任务指的是利用可输入的条件(condition)与图像训练出一个图像到图像翻译的模型,生成的图像具有符合给定表情条件的 表情指的是对图像中的表情进行变换和修改。通常,我们希望这种方法是足够方便、可控的。方便,在于我们尽量设置少量的条件,操作简单;可控,在于我们可以精确地控制需要的部分与的结果。 导致了我们在区域的时候,对不需要的部分仍然给定“正确”的AU状态值,这意味着增加了用户表情的负担。其二,在使用绝对AU时,模型的训练不使用相对AU稳定。 理由在于,使用绝对AU作为条件输入,生成器需要估计当前的AU状态,以便于应用相应的转换。不然,使用当前图片的AU作为输入,则模型需要做做相应的,然而我们并不希望这种情况下图像有任的变化。 下图,针对图像到图像翻译任务,我们使用了基于U-Net的网络结构,同时我们提出使用多尺度融合模块融合不同分辨率与相对条件向量,多尺度融合模块在级联之后进行卷积与上采样下采样操作,最终输出同一分辨率下的融合

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    微软自拍应用一键美颜背后的工智能技术(附论文下载)

    但对于用户希望保留的体貌头发、纹身、浓密的胡子等,或者面部出现的装饰物,耳钉、鼻环、眼镜等,该应用则会尽量保持不变,最终使整个美化效果更为自然。? ECCV 2014),检测出这张图片是否存在,一共有多少张,以及出现在图片的什么地方。系统利用点检测技术分析每一张的不同五官需要什么程度的美化。 借用该方法,系统能够快速准确地检测出型和点。 视觉计算组的研究方向和专业涵盖了计算机视觉研究领域的整个范畴,主要包括,图像和计算摄影,图像识别和检测等方面。针对的研究包括点)检测,识别,的属性识别等等。 增加的更多效,让用户可以更为个性化地订制出不同的造型,增加更多可供择的面部增强效果,择瘦与否等。将图片质量智能增强的技术应用到视频的实时处理中。

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    【无中生有的AI】关于deepfake的种类、危害、基础实现技术和挑战

    ,对外国电影进行逼真的视频配音,在物时虚拟地穿上衣服,对演员进行换等等。尽管Deepfake兴起时,也因其不道德和恶意方面的应用而臭名昭著。 和合成是十分火热的研究课题,但重现和替换是最大的问题:它们可以让攻击者进行控制身份和欺骗。下图展示了一些示例。其中,s和t表示为源身份和目标身份,将和表示为对应身份的图像,?重现和替换的对比? 、在教育行业中对历史物牛顿进行表情再现以讲解牛顿定理等。嘴部重现,或者说“配音”,目标身份的嘴部由驱动,或者是包含语音的音频输入。该技术的应用比将逼真的语音配音成另一种语言并进行。 通常,一些驱动图像生成的方法有:(1)让网络直接在图像上执行映射学习,(2)使用ED解耦身份,然后进行修改交换;(3)在将其传递给解码器之前添加其他码;(4)在生成之前将中间身体的表示转换为所需的身份 为了避免这个问题,许多Deepfake网络通过使用自监督的方式进行训练,或者使用不成对的网络(例CycleGAN),或者利用的ED网络的码在潜在空间进行。非期望迁移。

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    CVPR 2019 | STGAN: 高精度属性模型

    AttGAN和StarGAN在属性上取得了很大的成功,但当属性之间相互交集或者目标属性比较复杂时,这两种方式对于控制属性的标签上的精细化就显示了些许的不足。 STGAN是一个建立在AttGAN基础上的属性模型,通过差分属性标签下择性传输单元的跳跃连接实现了高精度属性的。 前言--ATTGAN?判别器D:属性分类限制? STGAN 用的的是一个类 UNET 的网络结构做生成器,在 skip-connection 的时候使用了一个叫 STU(提出了择性传输单元) 的操作,来自适应地择和修改码器,其进一步与解码器连接以增强图像质量和属性操纵能力 然后可以利用该信息来设计合适的模型,以将码器与解码器进行变换和连接,并且在不牺牲属性操纵精度的情况下提高图像重建质量。 择性传输单元(STU)来择性地转换码器,使其与解码器兼容并互补,而不是通过skip connection直接将码器与解码器连接起来。

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    戴口罩识别,是不是伪命题

    以公安抓逃为例,为了逃避天眼追踪,绝大多数犯罪嫌疑在反侦察过程中都会择戴帽子或者戴口罩,以遮挡部分面部。 总结来说,的卢深视基于全局及局部相结合的方法,同时充分利用未遮挡部位的三维几信息进行三维识别研究,相对于普通的二维识别能够有效应对戴口罩等遮挡场景的识别。 针对戴口罩场景下通过识别进行身份核验这一热点问题,雷锋网AI掘金志深度采访了的卢深视相关专家,以下是全部内容,雷锋网作了不改变原意的整理与:1、定义“戴口罩识别”? 戴口罩识别涉及的算法除了检测、关键点检测和提取算法外,还包括口罩(有无)检测或口罩区域检测。2、是否需要保障露出多少面部? 的卢深视基于全局及局部相结合的方法,同时充分利用未遮挡部位的三维几信息进行三维识别研究,相对于普通的二维识别能够有效应对戴口罩等遮挡场景的识别。

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    这个AI“魔镜”能测试你的性格,并号称要把结果告知你老板 | 墨尔本大学最新研究

    大数据文摘出品译:爽爽、笪洁琼、蒋宝尚童话故事中的“魔镜”能给你的颜值评分,而墨尔本大学的研究员近来设计了一种AI“魔镜”,运用工智能根据们的面部来分析他们的性格。 Wouters解释道:“我们的目的是研究当们面对他们自己的、仅仅是来源于他们一张面部照片中的不同匿名生物数据时将会反应。 33,430评定了2,222张面部照片的面部,可以帮助了解公众看待一些面部。 被捕获的主要与被分析的照片相对应,可以了解参与者的某些面部。因此,生物识别镜不是心理分析的工具。相反,它是一个交互式应用程序,用来表现公众对某些面部作出反应。 种族显示在分析时面部最像的五种预设种族(非洲,亚洲,高加索,中东,西班牙裔)中的任一种。果没有显示正确的种族,这意味着生物识别镜的工智能模型没有被“训练”成能够识别定种族的模型。

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    商业上使用它?

    图像识别技术实际上是工作的?Facebook现在可以以98%的准确度执行识别,这与类的能力不相上下。Facebook只能通过几张带标签的图片来识别您朋友的。 为了分析图像,将几码转换为描述物理和对象的构造。然后可以由计算机对这些构造进行逻分析。组织数据涉及分类和提取。图像分类的第一步是通过提取重要信息并忽略其余信息来简化图像。 建立预测模型在上一步中,我们学习了将图像转换为向量。在本节中,我们将学习分类算法将此向量作为输入并输出类标签(例,猫或背景无猫)。 用于识别图像的图像分类算法很多,例词袋,支持向量机(SVM),界标估计(用于识别),K近邻(KNN),逻回归等。识别图像尽管以上两个步骤占用了大部分精力,但是识别图像的这一步骤非常容易。 CamFind识别手表,鞋子,箱包和太阳镜等物品,并将项返回给用户。潜在买家无需访问任网站即可进行实时产品比较。开发员可以使用此图像识别API来构建自己的移动商务应用程序。

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    SFFAI分享 | 古纾旸:Generative model is more than just GANs【附PPT与视频资料】

    作者简介----古纾旸,17级中国科学技术大学和微软亚洲研究院(MSRA)联合培养博士生,主要研究领域为计算机视觉中的生成模型,具体研究方向有图像风格迁移,生成对抗网络,图像等。 首先简单介绍了常见的生成模型,AEVAE, GAN, Glow等。 2. 介绍了一个用GAN解决肖像任务的例子。 ),我们希望能有一种通用的,高质量的,可控的肖像的方法。 我们进行了对比实验来分别验证了三个子网络的有效性,通过进行图像交换,渲染的实验来证明了我们的方法具有通用,高质量,可控的点。 之前的图像风格迁移的方法一般或者注重于全局风格,或者注重于局部风格统,我们一般用图三 全局风格损失函数 来衡量全局风格,用图四 局部风格损失函数来衡量局部风格

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    定制图像没那么难!使用TL-GAN模型轻松变

    TL-GAN:一种新型高效的可控合成和方法让神秘的潜在空间变得透明我们将利用英伟达的 pg-GAN,该模型可以生成高分辨率的逼真图像,前一节所示。 现在问题变成了得到此类成对数据,因为现有数据集仅包含图像 x 及其对应标签 y。?连接潜在向量 z 和标签 y 的方法。 TL-GAN 模型架构上图展示了 TL-GAN 模型的架构,共包括五步:学习分布:择一个训练好的 GAN 模型作为生成器网络。我择的是训练好的 pg-GAN,它提供的生成质量最好。 我们所料,发际线、卷发和胡须等没有改变的性别。?灵活的交互式为了查看 TL-GAN 模型控制图像生成过程的灵活程度,我构建了一个交互式 GUI 来探索沿着不同轴调整值的效果。 视频:使用 TL-GAN 的图像交互式我使用轴控制生成图像时,效果惊的好!总结该项目提供了一种新方法来控制无监督生成模型( GAN)的生成过程。

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    我为什么要写《OpenCV Android 开发实战》这本书

    6.6 匹配查找已知对象 (跟匹配结果在一张图中寻找已知对象并把对象轮廓标记出来) 6.7 级联分类器与检测 - LBP级联分类器 - Harr级联分类器 -应用级联检测器实现检测 6.8 (讲解调用相机拍照与显示) - 8.3.2 位置寻找(讲述通过OpenCV实现身份证号码位置准确定位,基于模板匹配技术和匹配技术) - 8.3.2 使用Tesseract-OCR API识别 8.4 提高OCR识别率 - 8.4.1 训练自定义数据 (讲述在Tesseract-OCR训练自定义数据) - 8.4.2 图像预处理(讲述通过OpenCV实现偏斜校正、噪声干扰去除,边线去除,来减低干扰 ,提高识别率) 8.5小结 (总结本章所讲内容)第9章 美颜 9.1 积分图计算(介绍图像积分图算法) 9.2 基于积分图像的局部均方差滤波(详细介绍在OpenCV中实现自己的算法) 9.3 遮罩层生成 ,完整了整个美容算法、是对图像处理知识的这运用)第10章 眼实时跟踪与渲染 10.1界面显示与相机预览 10.2 检测与跟踪 10.3寻找眼睛候区域 10.4 眼睛检测(使用级联分类器检测眼睛)

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    部转正!GAN能否让侧颜杀手、小猪佩奇真容无处遁形?

    ----哈哈,今天整理的是用GAN进行“部转正”的论文(待看)。即给定一幅侧图像,得到正图像? “姿态表示”,并以此去生成多种视图的姿态图像,例转正(给定一幅侧,即可推知正图像)。 从某个面部朝向姿势图像去合成其它面部姿势,获取“姿态表示”仍然是一个难题。转正在诸多媒体安全性、计算机视觉、机器技术等各个领域都有应用价值。 为了解决这个问题,本文提出了PIGAN(循环共享码器解码器框架),利用具有码器-解码器结构的生成对抗网络(GAN),联合判别器网络,去学习提取“与姿态无关的”,再利用其实现逼真的合成。 本文提出了负载平衡生成对抗网络(LB-GAN),可以将输入图像的偏航角精确地旋转到任意指定角度。?LBGAN将具有挑战性的综合问题分解为两个子任务:标准化和

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    9102年,你已经是个大春节了,你要自己学会用AI了

    据介绍,百度通过先进的视觉技术让 H5 具有刷能力,通过其中的检测、属性分析和融合等,可对图片中的进行检测,分析对应的年龄、性别、颜值、微笑指数、是否佩戴眼镜等信息,并通过以一个词语概括性 这些技术的难度在于,需要对各种角度的进行检测,并且能够提取的五官,以便生成与原始相似,但也和模板神似,且毫无违和感的新图片。? 你的生活 AI 为你唱作:http:cctvsongbot.newscctv.netindex.html小体验发现,在上传图像后,我们可以择两种语音进行创作,即央视主持康辉与微软智能女声晓晓。 因此从技术的角度来看,微软可能会利用 CNN 抽取图像,再将传入 LSTM 等时序模型生成抒情诗,最后利用 NLP 码抒情诗、并检索对应的曲目,最后生成歌曲。 此外,这个 H5 也会别关注隐私性,其承诺所有图像及创作结果都只在 H5 服务器保留 7 天,且央视和微软不会用于其它任目的。

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    第一批被AI 变

    再比通过3D投影+追踪技术,做出数字妆容的效果,其中最典型的玩家莫过于英尔。 第一批AI+基因可能要来了 去年谷歌做了个很奇葩的事情:他们在某个地区投放了2000只携带细菌的蚊子。 这些定的调查包括:识别不同的面部比例,确定“具有吸引力的”面部。通过这一训练后,自动分类器可以在一系列的测试图像中快定制出符合类审美的型。? 找到相关基因是第一步,之后就是当前热议的基因。曾有打过这样一个比方:果把类的基因组比喻成一本百科全书,这本书中可能有上亿个字符。 而基因技术就像一个搜索引擎,能够准确地查找到书中的任一个句子、任一个单词,然后把这个单词的任两个字符之间切开。这其中最受关注的基因技术工具莫过于CRISPRCas9。?

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    分分钟破解识别、声纹验证、银行卡密码……工智能真的会统治类吗?

    根据比赛规则,各位手先学习了“妲己”声音样本的声纹,合成语音音频,然后对若干语音验证系统发起攻击。结果是,五组手成功实现了对语音验证系统的突破,“欺骗”了目标系统,使其无法做出正确的判断。 上海市信息安全行业协会会长、众科技董事长谈剑峰说:“每一种新技术都可能意味着新的个权利让渡。比从指纹解锁到识别,手机厂商可能从收集用户指纹到收集用户数据。 生物是唯一,但这反而可能是不安全的。密码丢失后可以设置一个新的,但有大量生物信息的服务器一旦受到攻击,数据库被拿走,你不可能再有第二张。” “奇点”加速驶近,安放自我阿法元(AlphaGoZero)通过自我学习三天后就以100:0碾压类眼中神一样的棋手阿法狗(AlphaGO);谷歌和微软宣布正在研究用AI开发AI,定任务AI甚至超越类 AI专家;基因技术和纳米机器或将帮助类活到150岁……种种迹象表明,未来学家和科幻小说中那个神秘的“奇点”正在到来。

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