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联通亟待转型布局智慧消防,百度四方向入手,瞄准 | 24小时

猿导读中国联通与淼盾物联合作,共建智慧消防服务中心;专注“物联网+”的深度融合,云顶科技获2000万元A轮融资;为企业提供以为核心的信息化解决方案,羽实箫恩正式登陆新三板……以下为您奉上更多热点事件 作者 | abby一、百度工智能定了一个小目标,从四方向发力说到近些年来我国工智能行业的发展,百度公司可谓功不可没。 近日,百度深度学习研究院主任林元庆也在一次采访中表示,百度公司也已经为2017年定了一个“小目标”,即从智能闸机、交通、金融以及手机四方向深入探索技术,从而帮助百度实现软硬件的有效结合,进一步在行业中奠定领先地位 根此次签订的合作协议显示,双方将共同建立智慧消防服务中心。届时,该中心将借助物联网及技术,为各地政府、行业、企业提供安全隐患分析服务,从而全面推动消防应用的发展和落地。? 了解,羽实箫恩成立于2009年9月17日,是一家专注于金融领域,并为企业提供以为核心的信息化解决方案供应商,公司具备丰富的仓库、挖掘、报表管理平台、ODS存储等BI应用实施和研发经验

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腾讯征信即将拿牌照 将采用技术

腾讯征信在2015全球移动互联网会上首度亮相。 介绍,腾讯征信提供的服务包括征信和身份核实。吴丹表示,未来腾讯征信的服务对象主要分企业和个两类。 在身份核实方面,腾讯征信则依靠腾讯积累的反欺诈技术和黑名单库,而腾讯实时在线校验身份的工具包括账号安全服务、等级服务和腾讯等。 近期腾讯财付通已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成像比对服务的战略合作。腾讯的技术还可以到底是一张图片还是的活体。 见京华网:腾讯征信即将拿牌照 将采用技术

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    系统下的采集

    目前系统也已经众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到属于生物特征技术,等技术为众提供便利的同时,也存在着个信息被过度采集的风险。 简单来说就是通过获取您的信息,在时代下,醉倒的问题就是个隐私泄露的问题,一边是通过能分析采集用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个。 一些不法用户通过获取到了一些隐私也可以倒卖,所以系统目前存在一些安全风险问题。 的采集:1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的,2,采集公共场所摄像头采集到的3,在各种系统的应用下,只要一次,就可以采集一次新的公开信息通过采集的到

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    Android特征

    作者:junerver链接:https:www.jianshu.compb41f64389c21在Android 注册这篇文章中我致的介绍了官方 Demo 中注册的流程,本文我们接着来看看 ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 还是来了解几个概念追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 View.OnTouchListener 、CameraSurfaceView.OnCameraListener,第一个监听器用于设置触摸对焦,第二个监听器就是我们实现的最基础一步:设置、获取摄像头的 这里在废话几句:FD与FT引擎功能致相同,完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 组中检测的位置 Rect 与角度信息。

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根训练的来对新图片进行的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale(  image,#必选参,其他可以不写  scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层,通常范围1.01~1.5 参越小,层越多,结果越精确  minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为存在  minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({

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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.的评测方法LFW集(Labeled Faces in the wild):该库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 图像为250*250小的JPEG格式。绝为彩色图,少为灰度图。该库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms)?再,可完成(红灯闪1000ms)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功? Oceanconnect后台收到?Oceanconnect后台可下发指令至IoT平台?

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    face++

    该系统主要分为:1.库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片量的增加不利于网络性能)? 2.深度卷积神经网络该网络包含10层和最后一层softmax函,在softmax层之前的隐藏层采取作为输入图像的特征。最后表示然后用PCA模型进行特征约简。论文详细如下:?????

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    What-

    特征提取,也称表征,它是对进行特征建模的过程。特征提取的方法归纳起来分为两类:一种是基于知的表征方法;另外一种是基于代特征或统计学习的表征方法。 图像匹配与:提取的图像的特征库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。 优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论,优化姿态;强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA检测算法的有效扩展;独创的实时特征理论该理论侧重于实时的中间值处理,从而可以在速率和效能之间 需要积累采集到的图像相关的,用来验证算法,不断提高准确性,这些诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络 )、orl库、麻省理工学院生物和计算学习中心库、埃塞克斯学计算机与电子工程学院等。

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    python

    目录1 读取图片2 将图片灰度转换3 修改图片尺寸4 绘制矩形_圆5 检测6 检测多张7 检测视频中的8 训练 8.1 训练8.2 1 读取图片# 导入模块import 6 检测多张import cv2 as cvdef face_detect_demo(): # 将图片灰度 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征 8 训练8.1 训练import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels ) recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 import cv2import face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    自制,利用keras库训练模型

    类的脑会自动组织、分类这些不同的声音,形成自己的认。随着时间的推移,脑接收到的声音越来越多。 机器学习也是如此,要想出这张属于谁,我们同样需要量的本和其他,然后将这些输入Tensorflow这样的深度学习(深度学习指的是深度神经网络学习,乃机器学习分支之一)框架,利用深度学习框架建立属于我们自己的分类模型 只要量足够,分类准确率就能提高到足以满足我们需求的级。 日本程序员提供的源码利用了keras这个深度学习库来训练自己的模型。 前面已经说过,OpenCV对也不是100%准确,因此,我们截取的图像中会有些不合格的,比如误把灯笼当存下来了或者图像很模糊。 利用keras库训练模型CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧。

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    PaddlePaddle实现系统一——集的获取

    原文博客:Doi技术团队链接地址:https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历前言开发系统,集是必须的。 所以在我们开发这套系统的准备工作就是获取集。本章将从公开的集到自制集介绍,为我们之后开发系统做好准备。 公开集公开的集有很多,本中我们就介绍几个比较常用的集。 有些图片有多个标注,因为这个集的图片中多的,跟前面的集不同,前面的都是一张图片只有一张。 该项目可以分为两个阶段,第一阶段是图片的获取和简单的清洗,第二阶段是图片的高级清洗和标注信息。信息的标注和清洗使用到了百度的服务。

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    云计算与让“技术”变得可用

    “如今,Face++云平台日调用量接近2000万次,服务300余家企业和6万名开发者,并在3年内以云服务的方式为超过1亿,成为世界上最平台。” 随着需求和用户量的日益增长,旷视科技也意到一个健康、完整的智能生态不仅是未来行业发展的核心引擎,同时也是支撑开发者创新和产品生长的土壤,而这更加强了旷视的决心——将世界最云平台Face+ “重要的是,4年来,因为有了云计算与技术,每一次旷视科技的创新奔跑,都变得更加轻盈有力。”   此外,旷视科技还将亮相2016杭州·云栖会,展示曾协助警方抓住逃犯的天眼系统,该技术不仅能够毫秒内罪犯,还可以预测的年龄与性等。 了解,2016杭州·云栖会将于10月13日开幕,会持续4日,呈现超450场主题演讲、万平米的科技体验展区,有在工智能、科学研究等领域的重合作发布。来源:PCHOME

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章:OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载检测器,加载模型。3、检测4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。5、如果是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; 建立用于存放的向量容器 vector faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像小,使用双线性差值

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    表情】基于图片的表情,基本概念和

    家好,欢迎来到我们表情的专栏,这是专栏的第一篇文章,今天我们讨论的问题是关于表情的基本概念和集。 但最近几年,由于深度学习技术的发展,以及越来越多规模表情集的开源,表情的相关研究也发生了比较多的变化。 2 研究现状在早期的表情的研究中,部分常用的集都是让研究员或者专业的演员在实验室条件下(laboratory-controlled)进行“摆拍”获得的。 图1|表情存在的遮挡、头部姿态变换、光照变换问题在表情中,按照格式、表情定义类型的不同,可划分为更加细致的方向。 按照格式划分,可分为基于图片的表情以及基于(音)视频的表情;按照表情定义类型的不同,可划分为基于离散标签的表情,基于连续模型的表情以及基于活动单元系统(Facial

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    表情】基于视频的表情集与基本方法

    在一些场景中,需要结合表情的变化才能真正理解的情绪,因此基于视频的表情研究也显得尤为必要。接下来专栏的两篇文章,将为家介绍当前基于视频的表情的研究现状和最新进展。 作者&编辑 | Menpinland1 基本概念在许多的研究中,研究者通常会把表情区分为静态的表情(static facial emotion recognition)和动态的表情 左边一列为原始序列;右边一列为相对应的序列2 常用集跟介绍基于图片的表情一样,在了解基于视频的表情的具体方法之前,先了解该领域常用的一些集。 位参与者在实验室条件下摆拍指定表情获得 表情标签:开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立、轻蔑;AU 小:593个视频序列,分辨率640*490或者640*480,基于图片的表情中常常取最后几帧作为样本 ,然后了解了目前基于视频的表情领域最常用的几个集以及经典的实现方法。

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    Android 注册

    鉴于本文实质是我理解这一需求的一个思维过程,所谓文章整体会比较墨迹,干货部分我会加黑处理,家可以选择性阅读。 ,我们可以理解为从一个专门保存特征值的集合中找到最匹配的一组特征值。 注册即将一张图片中的信息,提取出特征值,将该特征值与员信息建立联系。 (FR引擎)当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步:经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。if (! :位置 Rect 及该 Rect 的 Bitmap;特征信息实例 mAFR_FSDKFace;接下来我们来将特征信息与员信息建立关联,并且将特征信息保存到本地,这个将会用于获取员信息的流程

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    出现很问题

    image.png1.检测请求{ImageWidth:540,ImageHeight:960,FaceInfos:,RequestId:8232377f-2d71-4133-bccb-519275d93b1b }返回了正确的的描述信息说明这段base64码被成功解析2.验证请求{Score:100.0,IsMatch:true,RequestId:7741b229-df5a-4d83-9661-e65758c369b0 }用我的照片去比对库中的一个女生和一个40岁的叔都能判断为同一个3.创建请求{SucFaceNum:0,SucFaceIds:,RequestId:34c3d67e-d1a6-488e-94e3 -9aea015e2b6b}文档中说-1102是base64解析错误,但是1请求都已经通过并返回的正确位置

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    ICCV 2021 | 基于生成

    该论文由于京东探索研究院联合悉尼学以及腾讯平台部完成,针对当前用来训练模型的真实存在隐私权限、标签噪声和长尾分布等问题,提出利用生成仿真的来代替真实去对模型进行训练 论文链接:https:arxiv.orgabs2108.079601研究背景近年来,任务取得了巨进展,其中规模训练集扮演了非常重要的角色。 再者这些没有具体特性的标注(如表情,姿态,光照条件等),故而使得我们无法去系统性地分析这些因素在里面的具体影响。 2探索分析 为了解决上述问题,我们准备引入生成代替真实来进行模型的训练。 此外我们对于的不同特性进行了系统性分析,揭示了训练集的深度与宽度对于最终率都有很影响,随着两者的增加,率也会随之上升,但是饱和情况会先出现在深度维度,即说明宽度更为重要。

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    python爬取图片集py

    前言最近在做机器学习下的的学习,机器学习这个东西有点暴力,很程度上靠训练的量来决定效果。为了找,通过一个博客的指导,浏览了几个很知名的集。 几个集是通过发邮件申请进行下载,几个小型集直接在网页的链接下载,还有一个Pubfig集则是提供了量图片的链接来让我们自己写程序来下载。 权衡了量的需求,最后选择Pubfig的集,于是就自己写了一个python图片采集程序,里面用了urllib和requests两种方法.分析Pubfig提供的下载文件的特点? 这个文件提供了在集中出现的所有物 ? 这个文件提供了每个的urls可以看出来这个集的处理其实非常简单了,可以通过readlines的方式存进列表用空格分开一下就可以把urls提取出来了。

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

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