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驴妈妈方腾飞:智能化演进,打造更懂用户的旅行

初次“邂逅”:消费观念变革引导在线旅游发展 十几年前,旅游业远没有现在发达,大部分人的习惯是去旅行社机票、去图书馆借旅游攻略书籍、去景区排队门票。 如端午节,驴妈妈网站会根据消费者的个人喜好、消费行为习惯,为你推荐合适的旅游目的地;在南京梅花节,驴妈妈引入了三台智能服务机器人,在购票时可以通过直接对话的方式把门票码发到游客手机上,还可以为用户做智能导览 这些是大数据、云计算以及人工智能技术带来的旅游体验提升,因此要进一步优化服务,就必须加强技术的融合应用。 除此之外,很多技术应用场景都将在这里出现,比如VR看景、人脸支付、智能酒店入住等。后台提供2—3个行程选择,用户带上VR眼镜,通过实景去查看设定的行程。如果觉得满意,通过人脸支付就完成了。 每天系统会自动安排行程,今天司机开车过来带你去哪里玩,购买土特产也会直接寄到家。未来旅游市场会让用户出行更加方便、更加智能,也一定会更加省钱。

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第七章(1.2)图像处理——人脸识别技术发展及实用方案设计

例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数 虽然,围棋AI和人脸识别都是寻求合适的变换函数f,但后者输入空间的复杂度显然远远大于前者。 表3 本文用到的测试集 表4 一种快速可靠的训练数据清洗方法 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案,主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合,以及特征融合模块。 图4 人脸识别技术方案 多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。 多loss融合主要是利用不同loss之间的互补特性学习出适当的人脸特征向量,使得类内差尽可能小,类间差尽可能大。

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    人脸识别技术发展及实用方案设计

    例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数 虽然,围棋AI和人脸识别都是寻求合适的变换函数f,但后者输入空间的复杂度显然远远大于前者。 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案,主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合,以及特征融合模块。 4、多loss融合主要是利用不同loss之间的互补特性学习出适当的人脸特征向量,使得类内差尽可能小,类间差尽可能大。 较为常用的方案包括:特征向量拼接、分数级加权融合以及决策级融合(如投票)等。

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    人脸识别技术发展及实用方案设计

    例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数 虽然,围棋AI和人脸识别都是寻求合适的变换函数f,但后者输入空间的复杂度显然远远大于前者。 给出了一套行之有效的人脸识别技术方案,主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合,以及特征融合模块。 图4 人脸识别技术方案 1、多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。 4、多loss融合主要是利用不同loss之间的互补特性学习出适当的人脸特征向量,使得类内差尽可能小,类间差尽可能大。

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    人脸识别技术发展及实用方案设计

    例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数 虽然,围棋AI和人脸识别都是寻求合适的变换函数f,但后者输入空间的复杂度显然远远大于前者。 表3 本文用到的测试集 表4 一种快速可靠的训练数据清洗方法 图4给出了一套行之有效的人脸识别技术方案,主要包括多patch划分、CNN特征抽取、多任务学习/多loss融合,以及特征融合模块 图4 人脸识别技术方案 多patch划分主要是利用人脸不同patch之间的互补信息增强识别性能。尤其是多个patch之间的融合能有效提升遮挡情况下的识别性能。 多loss融合主要是利用不同loss之间的互补特性学习出适当的人脸特征向量,使得类内差尽可能小,类间差尽可能大。

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    七夕新浪漫,让AI黑科技带你们提前看看爱情的结晶

    今天小编给大家介绍一个AI黑科技,能够完美融合任意两张人脸,并带有丰富的表情,让你不仅凡尔赛地炫个技,还能巧妙风趣地表个白:我觉得咱俩挺合适,可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。 不信? PaddleGAN中提供的人脸融合能力是由StyleGAN V2以及新增的Fitting和Mixing模块组成的。 因此,人脸融合任务可以分为三个步骤进行实现: Fitting模块提取两张人脸图片的风格向量 Mixing模块对两种风格向量进行混合 StyleGAN V2根据混合后的风格向量生成混合后的人脸 2 实操步骤 ,后续需要放在Mixing和生成的模块中使用 另外,因为是两张照片融合,需要两次替换input_image和output_path的路径,分别运行以下命令,即可成功提取两张人脸的风格向量,用于后续的融合 路径) latent2:STEP2中提取的一另张人脸的风格向量(STEP2中的output_path路径) output_path:两张脸融合的新人脸照片保存的路径 BONUS:让人脸“动”起来

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    这年头,不会斗图都毕不了业?

    三、功能设想:基于人脸识别的快速斗图生成 接入优图团队的人脸识别技术,我们就能快速将人脸识别并抠取出来,然后通过技术的方式自动将人脸进行效果处理和表情合成,即能让用户一键生成DIY斗图! ( ´▽`) [1501470949791_1180_1501470950445.jpg] 四、脸部与背景的智能融合 因为与人脸进行合成的底图除了我们提供的预设素材,用户还可以自定义选择图片或已有收藏表情 要想智能的将脸部和不同的底图做较好的融合或覆盖,就要针对这不同情况去做判断,做不同的融合方式。 但有很多看似是黑白斗图表情,其实都参杂了一些色彩,所以不能单纯的以“彩色”或“黑白”去区分这两种底图。 为了让用户能更快速的完成编辑,我们对每个预设身体素材都会定义合适的脸部位置和大小,让脸部能自动合成到最合适的位置;对于自定义底图的情况,如果识别出底图上有人脸,也会自动将脸部大小和位置调整至与底图人脸重合 添加物件素材等 根据对人脸情绪的识别,匹配合适的文案和表情素材 最后喊一句:此功能已在iPad QQ v6.7上线,欢迎同学们来玩来吐槽!

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    别人都在晒18岁照片,而我却在学习~

    再看人脸的年龄特征,它通常表现在皮肤纹理、皮肤颜色、光亮程度和皱纹纹理等方面,而这些因素通常与个人的遗传基因、生活习惯、性别和性格特征和工作环境等方面相关。 预估阶段: 提取出照片中人脸的肌肤纹理特征,对年龄范围做一个大致的评估,得出一个特定的年龄段; 详细评估阶段: 通过支持向量机的方法,建立了对应于多个年龄段的多个模型分类器,并选择合适的模型进行匹配。 这其中,以一项融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计算法最为人们所熟知。 ? 融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计算法 ? 解析: 融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计算法提取与年龄变化关系紧密的人脸的局部统计特征。 LBP(局部二值化模式)特征和HOG(梯度直方图)特征,并用CCA(典型相关分析)的方法融合,最后通过SVR(支持向量机回归)的方法对人脸库进行训练和测试。 ?

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    AI视觉在教育场景中的创新应用

    那这个深度图像从哪里来呢?这就要和硬件相结合,像现在很多教育平板都加入了双摄,前置结构光,前置TOF。 3.2 量化检测 课堂专注度、课堂接受度是家长非常关注的。 3.3.2 AI沉浸式课件 上图是我们研发的AI沉浸式课件,把老师的头像与课件内容融合在一起,可以通过手势控制课件的播放,比如说下一页、上一页、暂停等,有很直观的互动效果。 老师和课件完全融合在一起,不受场地限制,不需要专用设备,只需要一个摄像头就可以了。 只有的是真正的旗舰手机,才会有光学防抖。所以我们提出了纯软的光学防抖方案,一次性解决上图所示各种拍照模糊问题,比如失焦,曝光拖影,抖动,噪点,暗光等。 流程也很简单,输入有两种方式,传感器输入和三帧图像,再进行传感器融合,位置估计,运动向量估计,根据位置信息进行防抖去模糊处理。输入的三帧照片进行对齐,降噪等一系列处理,最后进行动态范围提升和图像增强。

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    人脸识别路在何方?云从CEO全解答

    两个人脸识别的同行,互对方百度关键词,也只有这两家互对方关键词……?? ? (说明:上图是3月6日上午的最新战况,云从压住了Face++,这个动态推广随时会变) 是他们先动手的,云从科技说。 云从科技表示之所以百度推广,是因为Face++先买了云从的关键词,但实际上这件事重要性不是很高。 原因就在于,目前包括人脸识别在内的人工智能企业,业务仍以2B为主。 学生打球可以不带钱包和手机,刷脸就能饮料。 但场景,还是一个核心的问题。 “人工智能还不是通用技术”,周曦继续解释:“比如说我们提供一个人脸识别技术,所有的行业,你拿我这个去就通杀了。 △ 云从CEO周曦 下一个场景在哪里?云从的目标是安防。 这毫无意外,无论是银行还是安防,都是人脸识别公司争夺的核心领域。“目前我们已经是银行业的人脸识别的第一大品牌了。 未来包括人脸识别在内的人工智能技术,会如何演进发展?以下是周曦的判断,我们换成第一人称的方式叙述: 人脸里面还有很多要研究的东西,安全领域就有很多。

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    淘宝抖音上线算法「关闭键」!315之后,隐私、技术、监管上演「三国杀」

    在线上,用户的个人资料、兴趣爱好等数据同样会被抓取,用以推荐更为合适的商品、文章、图片、视频等内容。 一名负责广告投放业务的员工表示,在结算方式一样的情况下,合适的投放平台,可以带来三方共赢的局面: “广告主能降低有效用户的获客成本,APP所有方获得广告投放收益,而用户则得到了更多优质好看的内容。” 虽然用户也可能不会花钱产品,也不会产生任何直接经济损失,但通过其数据交易,其他两方获益,己方也会承担「交易成本」,即便这种成本不可见。 这正如纪录片《监视资本主义:智能陷阱》所言:“如果你没有花钱产品,那么你就是待价而沽的商品。” 一位数据公司VP告诉掘金志,现在的大数据实际上处于线上线下融合发展的阶段,任何一端的监管缺失,都会带来很严重的问题。

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    有趣的AI造脸系列

    人脸 这个人不存在 这是一个完全没有多余内容的网站,打开就是一张人脸照片,合适就保存下来,不合适继续刷新网页。 基本上效果都还不错,个别照片会有瑕疵,比如脸上有一些奇怪的东西。 由于这些人脸都是虚拟的,所以并不会侵犯到他人的肖像权,用途不知道能用在哪里。 猫 这只猫不存在:类似上面的,这个网站会生成一只猫的照片。博主试了下,猫的照片还是有较多瑕疵的,很容易辨认出来是假的。 (还是上面的人脸网站比较牛一些) 二次元 有两个网站: 这些老婆不存在:这是一个会自动生成一张新的二次元妹子照片的网站,这些妹子照片被一些二次元爱好者称作 Waifu:因为是AI 生成,没有版权问题, :给两张人脸照片,一张由AI生成,一张是真人脸,你来判断。 这些网站和游戏全都建立在同一项研究成果的基础上,即由英伟达公司一支团队最近开源的 StyleGAN 算法。 在这个游戏里,这个算法让两个神经网络相互对抗:一个试图生成虚假人脸图像,同时另一个试图将虚假图像标记出来。现阶段辨别人脸图像的真假还是有可能做到的。

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    深度学习检测小目标常用方法汇总

    img 特征融合的FPN 不同阶段的特征图对应的感受野不同,它们表达的信息抽象程度也不一样。 比如人脸检测中的SSH。 ? img 合适的训练方法SNIP,SNIPER,SAN 机器学习里面有个重要的观点,模型预训练的分布要尽可能地接近测试输入的分布。 img 在下图中示意的是SNIP训练方法,训练时只训练合适尺寸的目标样本,只有真值的尺度和Anchor的尺度接近时来用来训练检测器,太小太大的都不要,预测时输入图像多尺度,总有一个尺寸的Anchor是合适的 ,选择那个最合适的尺度来预测。 img 总结 本文比较详细地总结了一些在通用目标检测和专门人脸检测领域常见的小目标检测的解决方案,后面有时间会再写一些专门在人脸领域的困难点(比如ROP的侧脸,RIP的360度人脸)及现在学术界的解决方案

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    【强基固本】深度学习检测小目标常用方法

    05 特征融合的FPN 不同阶段的特征图对应的感受野不同,它们表达的信息抽象程度也不一样。 所以,有人就提出了将不同阶段的特征图,都融合起来,来提升目标检测的性能,这就是特征金字塔网络FPN(https://arxiv.org/abs/1612.03144)。 06 合适的训练方法SNIP,SNIPER,SAN 机器学习里面有个重要的观点,模型预训练的分布要尽可能地接近测试输入的分布。 在下图中示意的是SNIP训练方法,训练时只训练合适尺寸的目标样本,只有真值的尺度和Anchor的尺度接近时来用来训练检测器,太小太大的都不要,预测时输入图像多尺度,总有一个尺寸的Anchor是合适的,选择那个最合适的尺度来预测 10 总结 本文比较详细地总结了一些在通用目标检测和专门人脸检测领域常见的小目标检测的解决方案,后面有时间会再写一些专门在人脸领域的困难点(比如ROP的侧脸,RIP的360度人脸)及现在学术界的解决方案

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    客流统计系统技术架构与使用场景解析

    二、系统实施架构图 客流量统计系统融合了图像处理、视频分析以及人工智能等多个领域的技术,彻底颠覆了一直以来依赖人工、红外感应等传统的统计分析方式。 三、实现功能 1、实时视频监控与抓拍 支持实时视频监控与抓拍,对图片和视频源中面部特征进行提取分析,可实现多人脸检测与抓拍、人脸属性分析(如性别、年龄)、人脸识别、人流量统计、人脸比对检索、人脸库管理等 5、系统可拓展 系统拓展性强,算法采用图像模式识别与深度学习融合技术,在运行过程中,检测模型将持续更新升级,并借助前期人为参与,评估已有行为的正确性或优良度,系统自动进行记录与学习,促使检测精准度越来越高 四、安装环境说明 1)人脸客流设备在原理上共同使用了倾斜客流算法及人脸抓拍算法,故场景选择需要综合考虑两个算法,所以需要选择在人员行进方向单一,存在一定纵深的通道式、出入口式场景; 2)要求人员行进方向单一 ,标准的通道式或出入口式场景,人员无明显的前后遮挡,一般建议人流密集程度90人/分钟及以下较为合适; 3)需选择具有稳定、充足的光照环境,在背光条件以及光线不足的情况下要求增加相应的补光措施,确认人脸特征清晰可见

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    重磅干货:AI场景的价值体现——视觉 AI 技术如何落地?

    AI技术继承了多种基础技术,在面向工业、金融、医疗、家居、自动驾驶、安防、物流、农业等不同应用场景的解决方案,比如AI和医疗的融合应该会体现在智能设备和识别诊断主要两个方面;AI和金融的整合使金融交易和管理更加安全 ,实现精准营销、大数据征信和普惠金融;AI和安防的融合实现智能监控、安保机器人等应用场景;AI、大数据等这些东西纯谈概念是没有任何意义的,最终都要回归场景,可复用的基础技术和平台工具固然重要,但只有落在应用场景里 ,我们才知道其明确的价值在哪里人脸识别大行其道,不免让人对这项技术及其背后的公司产生了许多好奇。 对于这两年非常火的“刷脸”,开始有各种基于人脸验证能力的实用化场景。 杨帆表示,将创新技术转变为实际产品是一条满是荆棘的道路,行之不易,而其中最大的难点,一是如何选对方向和时机,二是如何找到合适的人才。

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    【大数据周记】一周大数据News总结(0907-0913)

    1.四位女生用"刷脸支付"改变传统金融 人脸识别技术能带来什么?用户需来到银行,当面核实身份,才会给予办理。若利用人脸识别,该环节就能大大简化。它通过“看脸”核实身份,能做到远程身份验证。 8月,Linkface在金融业搅出声响,与银联、京东联合推出人脸识别新品。这是一家新锐的人脸识别技术服务商。 它成立于去年夏天,创始团队由四位“高颜值、高学历、高智商”的女生组成。 ,不行在哪里。 大部分家长都是知道孩子不错,那么哪里不错,跟什么比较?”杨丹说,教育行业需要科学数据的精准对接,让父母真正了解孩子,帮助他们成长。 4683129.html @数说工作室网站 7.阿里体育集团成立 马云、王健林体育领域再PK 阿里巴巴方面称,合作各方将整合电商、媒体、营销、视频、家庭娱乐、智能设备、云计算大数据和金融等平台,融合形成一个贯穿赛事运营

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    卓伟:腾讯云人脸融合技术构建

    下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。 这个活动的背后,实际上就是一个人脸融合的常见应用,把自己的照片与模板进行融合。 image.png 这里面当然不仅仅是人脸融合,它的调用量这么大,还有高并发的上传、下载、智能分析等等这些技术在里面。什么是人脸融合? 优图实验室前面大家也有所了解,它在国内外人脸评比中都是名列前茅的,我们在人脸融合里用了优图的人脸检测、关键点定位,它能定位人脸上90个关键点,包括眉毛、眼睛、嘴巴甚至瞳孔、轮廓90个点,之后提取特征,做后续的融合 A:视频的操作肯定是异步化的操作,耗时较久做成同步是不合适的,因为这涉及到视频的编解码、截帧、逐帧的人脸检测和特征提取以及替换的过程,我们之前测过900多兆的视频,视频编解码和截帧可能在3到4分钟,这么大的耗时

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      人脸融合

      腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征,支持单脸、多脸、选脸融合,满足不同的营销活动需求……

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