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发布免费SDK:支持

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹则免费开放了其支持离线的技术,而且除了检测、跟踪、功能,现在也支持对。 ? 涉及景区、旅游、机器、智能家居、安保、新零售等领域。大家一致认为虹的开放版本是他们最想要的,最重要的是离线,同时无论是侧、暗光还有能均是大大高于Baidu、Face++ 等产品的。 ? 而这种黑科技虹是行业的佼佼者,他的双摄算法能力已经充分说明其竞争力与实用。而其开放的认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。来想象一下,离线的引擎可以在哪些场景具有优势: ? 机器物:无需网咯,机器可以、客户、,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 智能家居:门锁,灯控、音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,打造智慧社区 …… 面对应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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【前沿】见面,TensorFlow实现

【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的,然后使用CNN深度网络来估计。 TensorFlow实现的/ 这是一个的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的,然后使用CNN深度网络来估计。 如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。 然后将下载好的打包文解压到data目录中。 因为我们首先需要进行非常耗时的检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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    实践篇 | 基于Caffe的&

    基于形状特征和深度神经网络的现实分类,先对进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向样本部分做实验,率可达到89.3%。 是利用计算机视觉来辨图像中的。多来,因为实际场景的需求,如在身份认证、机接口、视频检索以及机器视觉中的潜在应用而备受关注。 是一个复杂的大规模二分类问题,分类器将数据录入并划分男女。目前方法主要有:基于特征算法(等传统方法)及基于深度学习方法。 ? 基于特征算法 基于特征算法主要是使用PCA。在计算过程中通过消除数据中的相关,将高维图像降低到低维空间,而训练集中的样本则被映射成低维空间中的一点。 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

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    基于MXNET实现的

    ,基于insightface功能模块开发的,支持多张同时检测和。 ,通过指定图像文路径完成。 , 206), :女, :31 第3张,位置(632, 118, 666, 158), :男, :28 第4张,位置(91, 159, 151, 237), :男, :38 , 481, 190), :男, :46 第8张,位置(908, 160, 963, 224), :男, :35 第9张,位置(39, 51, 81, 102), :女, :31 第10张,位置(807, 148, 847, 196), :女, :26 第11张,位置(449, 40, 485, 84), :男, :29 第12张,位置(378

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    的可解释

    作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 的可解释是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。 自然深度学习中的很重要领域的可解释也是一个很大的挑战,当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释,然而,缺乏网络比较和量化可解释结果的真相,尤其是在中近亲或近亲之间的差异很微妙 论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点,分如下所示 XFR baseline:作者基于五种网络注意力算法为XFR(的可解释)提供了baseline,并在三个用于的公开深度卷积网络上进行了评估 模型介绍 的可解释(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释图像之间的匹配的内在关系。 的修复数据集 构建图像修复数据集的一个关键挑战是要确修复后的图片与原图片表示的是不同的身份。大多数修复的图像在相似上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。

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    How-Old.net背后的那些事

    为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用,我们在Azure上用新发布的APIs为2015开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。 借助API这个网站可以分析用户上传的照片中物的。 这个API的定位功能及功能大致准确,然而预测结果并不是非常准确,但How-Old.net依旧能博得用户一笑,制造诸多欢乐。 这款应用的关键功能在于以下三点: 图片中 获取上述数据的实时信息 生成实时分析图表来显示上述结果 我们想用智能有趣的体验吸引全球用户。 我们用到的API有个样品页,该页面可以检测到部并提取出相关信息。我们觉得这个API的功能很有趣,所以选了这个方面作为我们的项目。

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    深度 | 微如何通过工智能将你的手机变成植物百科全书

    在输入80万张图片到Caffe深度学习框架中后,微亚洲研究院(MSRA)的研究员逐渐让机器实现了在图片上超过90%的的准确率,这个令震惊的结果远远超过类的正确率。 ? 听起来似乎很不错,但是这个智能花卉系统(Smart Flower Recognition System)不免让想起之前微推出后火遍全球的how-old.net(测测你的)。 ? How-old.net是微在Azure上用新发布的APIs为2015开发者大会的展示搭建的,借助API这个网站可以分析用户上传的照片中物的。 How-old.net主要是靠三个技术来完成的,它们分检测、分类和检测。其中检测是其他两个技术的基础,而检测和检测,它们只是在机器学习的过程中解决了分类的问题。 How-old.net的定位功能及功能大致准确,然而预测结果并不是每次都准确,如下图中加拿大流行歌手Justin Bieber的实际只有22岁(和选取的图片也有部分关系)。 ?

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    自拍应用一键美颜背后的工智能技术(附论文下载)

    日前,微宣布推出一款图片美化应用——微自拍(Microsoft Selfie),它能够针对照片中出现的所有进行差异化一键自动美颜和降噪、补光,微亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路向 自然美颜 不同和不同段的用户对自拍修图的要求差很大。 微自拍的智能美颜功能在美化像照片时,会自动图片中像的、肤色和光照等因素,并基于此相应地消除用户不需要的皱纹、眼袋、雀斑、痘印等。 不同于市面上常常导致图片失真的美化算法,“数字化洁面”算法包括两个部分: 基于大数据的部美化分析,研究员根据大数据的分析对不同的建立了不同的美化模型集,从而更有针对地对不同群的图像进行美化 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,图像编辑和计算摄影,图像和检测等方面。 针对的研究包括(特征点)检测,的属等等。

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    都在晒18岁照片,而我却在学习~

    今天我们就来讲一讲计算机图像中,的奥秘。 在开始之前,先看一下微那个在线测试的网站叫做:https://www.how-old.net/ 上传照片就能知道你。 说到底,估计是一个比更为复杂的问题。原因在于:特征在外表上很难准确地被观察出来,即使是眼也很难准确地判断出一个。 再看特征,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的遗传基因、生活习惯、格特征和工作环境等方面相关。 这其中,以一项融合LBP和HOG特征的估计算法最为们所熟知。 ? 融合LBP和HOG特征的估计算法 ? 解析: 融合LBP和HOG特征的估计算法提取与变化关系紧密的的局部统计特征。

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    How old 侧颜值,今天你测了吗?

    郭德纲赤裸裸被微鄙视了。\(^o^)/ 以下是正文部分,逗个乐先! 微靠颜值测网站爆红 背后原理大揭秘 近来书上疯传「How Old Do I look?」 根据一位微员工表示,「我觉得很准,因为我拿我们家小猫『阿布』的去测,即便他很帅,网站还是测不出他 几岁」。 2.怎么猜出来?    3.微到底会不会把使用者上传的照片存下来?    官网上说:「我们不会储存也不会分享使用者的照片,使用者所上传的照片只供猜测其。 即便许多网路服务供应商都在服务条款中表明会蒐集并储存使用者的资讯,但微选择维护使用者的资讯,除了短暂辨照片的使用时间外,微绝不会 储存或分享使用者的照片。」 5.微是如何抽取出这些像是资料做即时呈现呢?

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    寻找走失多的儿童,这个算法让父母看到孩子长大的模样

    而自动(Automated Face Recognition,AFR)系统已经能够达到很高的率,它们可在儿童增长有限的情况下儿童。 这些研究得出了两个重要结论: 随着后续图像与原始图像的时间间隔变长,系统能下降; 相较于较大的,AFR 系统对较小的个体能下降更加迅速。 之前对变化下的(包括成和孩童)的研究主要探索了生成和判式模型。但是,当前最优系统仍然难以确定在较大找回的孩童的身份。 研究者想要学习一个模型,该模型以特征向量 φ^t_1 为输入,为期望 t_2 合成嵌入,从而在相关组与 φ^t_2 类似的条下,保留个体身份信息。 下表 5 展示了,该研究提出的特征增模块提升了 CosFace 在 CACD-VS 数据集上的能,这表明该模型对成后的也有作用。 ?

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    重磅丨直击百度大脑VS最强大脑王峰:跟类比,这卖相远不如跟类比下棋

    “小度”首战告捷:在跨任务上,以 3:2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。 有将这场比赛称之为 “中国电视史上首次机对战”的比赛。但平心而论,这场比拼在科技领域的意义并不大。 之前旷视科技首席科学家孙剑博士在微亚洲研究院院友会中提到: 研究已有三十,机器在大多数情况下对率是强于类的。 因此和类比,本身就是欺负。 也有亮点 当然,比赛中 Cross-Age Face Identification(跨)是一个难度较大的挑战,在第一个节目设置中,需要对象的跨度大概为 20 岁。 在稀疏的数据集上学习到更好的特征,保证跨的同一个的两张的距离,比不同相似的两张距离小就是关键。 最终,小度的表现让觉得非常惊艳,这也得益于百度拥有两亿量级的训练数据。 除此之外,比赛过程对工程要求也非常高,这些条均是国内绝大部分公司难以比拟的。 少把 AI 当 PR 使 其实此次机大战的科技意义主要体现在,百度在跨方面表现非常出色,仅此而已。

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    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 报道 | 公众号 QbitAI 没错,美国系统最爱的是:白 其他非裔、亚裔族群,率就没那么高了。 这项研究由美国国家技术标准研究院NIST进行,检查了在不同种族、上是否有差异。 研究检查了由99家公司,学术机构和其他开发员自愿提交的189种算法。 亚马逊没有提交检查,CNN Business从NIST处得知,亚马逊认为自己的和该检测不相容。亚马逊的Rekognition出售给了俄勒冈州警方,用于嫌疑追踪。 (不同算法不同) 2、在所有种族中,美洲原著民的假阳率最高;一对多匹配,非洲裔美国女的假阳率更高。 3、因素。老和儿童更容易被错,女比男容易被错。中准确率最高。 在美国一些地区,对于已有禁令 旧金山、奥克兰以及马萨诸塞州的两个城市萨默维尔和布鲁克莱恩,在今已通过了禁止公职员使用面部的条款。加利福尼亚州禁止在警用摄像头中使用

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    【技术综述】一文道尽“数据集”

    这一次我将从检测,关键点检测,表情,姿态等几个方向整理出领域有用的数据集清单,不全也有9成全吧。 参赛队伍被要求基于微云服务,搭建包括检测、对齐、的完整系统,而且系统必须先通过远程实验评估。 5个精确的关键点,范围和标注。 05 在安全控制,机交互领域有着非常广泛的使用,而且由于差异估计仍然是一个难点。 都是从IMDb和维基百科上爬取的名图片,根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的信息,以及信息,对于的研究有着重要的意义,这是目前最大的数据集。

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    从零玩转RGB活体检测

    从零玩转RGB活体检测 前言 因工作需要手机端运用打卡,本期教程第三方平台为虹科技,本文章讲解的是RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获 [追踪示例] ArcFace 离线SDK,包含检测、检测、检测、、图像质量检测、RGB活体检测、IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合 (我们是实时的所以就只能使用第三方操作,先不使用这个) 3.特征提取 提取特征信息,用于的特征比对。 4.检测 ,支持检测以及3D角度。 [3D角度] 5.活体检测 离线活体检测,静默式,在过程中判断操作用户是否为真,有效防御照片、视频、纸张等不同类型的作弊攻击,提高业务安全,让更安全、更快捷,体验更佳。 , faceInfoList1); // 检测特征 /* 图像中的 */ { // 创建图像中的列表 List<AgeInfo> ageInfoList1

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    看看如何用神经网络高度还原你的轻容貌!

    两个机器一个用来生成,一个用来鉴。 而且两个机器会通过分析图像,提前习得各大概是什么样子的。 通过这种方法,机器可以学会每个分组内的标签,而正是这个习得的总结标签让生成的机器把不同像照片准确加工成用户所希望的的样子,无论是让照片中的变得轻还是变得老。 这时候第二个深度学习机器——鉴机器就开始起作用了。它的解决办法是:看这个照片的资料是不是唯一的,如果不是的话照片则会被拒绝输出。 实验证明,这个方法相当有效。 然后他们用OpenFace程序来检测训练前后的两张照片是否为同一个。 测试结果为,有80%经训练的照片都被认为和原照片是同一个。作为对比,用其他方法加工照片,平均测试结果只有50%。 不过,可能还有一个更能考验该研究准确的方法。研究员可以把合成的轻照片和此在该阶段的真实照片相对比。想要在这个测试中达到高度准确,Antipov 和他的伙伴们可能还有一段路需要走。

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    【总结】最全1.5万字长文解读7大方向数据集v2.0版,搞计算机视觉怎能不懂

    图像是计算机视觉领域中研究历史最久,也是应用最广泛的图像。从检测、表情等属,到的三维重建等,都有非常多的数据集被不断整理提出,极大地促进了该领域的发展。 reload=true,它包含了3000对具有较大跨度的图像,可以用于评估算法在跨中的能。 参赛队伍被要求基于微云服务,搭建包括检测、对齐、的完整系统,而且系统必须先通过远程实验评估。 4.3 数据集 在安全控制,机交互领域有着非常广泛的使用,而且由于收到妆造等影响,估计仍然是一个难点。 都是从IMDb和维基百科上爬取的名图片,根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的信息,以及信息,对于的研究有着重要的意义,这是目前最大的数据集。

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    【CVPR 2021】通过GAN提升的遗留难题

    为了最大程度地减少变化对的影响,先前的工作有两种方案:一是通过最小化身份特征和特征之间的相关来提取与身份相关的辨特征(称为不变的age-invariant face recognition ,AIFR);二是通过转换不同组的到同一组,称为生成(face age synthesis,FAS);但是,前者缺乏用于模型解释的视觉结果,而后者则的生成效果可能有影响下游的伪影 本文提出一个统一的多任务框架MTLFace来共同处理和生成任务,它可以学习与不变的身份表征,同时完成合成。 其中,与实现组级FAS的常规one-hot编码相反,提出了一种新颖的以身份作为条的模块来实现身份级的FAS,并采用权重共享策略来改善合成平滑度。 此外,收集并发布带有标注的大型跨数据集,以推进AIFR和FAS的发展。在五个基准跨数据集上进行的广泛实验表明,MTLFace能优于现有的AIFR和FAS方法。

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    【重磅】吴恩达率百度大脑完胜“最强大脑”王峰,AI技术解密

    工智能在面孔上超过类应该是2012,就说超过了类的平均水平,是里程碑事。那现在,百度大脑超越的类中出类拔萃的一群。 本次比赛的一个重要特点是物的。 一般而言,在跨阶段中,类内变化通常会大于类间变化,这造成了的巨大困难。同时,跨的训练数据难以收集。没有足够多的数据,基于深度学习的神经网络很难学习到跨的类内和类间变化。 在这个特征空间里,跨的同一个的两张的距离会比不同的相似的两张的距离要小。 针对第二点,考虑到跨的稀缺。 林元庆介绍,在内部数据集上,截止到20169月,百度的技术已经可以做到2.3%的错误率。 和机器PK,有可比吗? 在目前的工智能技术水平下,和机器比,有可比吗?

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    【技术综述】估计研究现状

    今天给大家带来一篇中的估计技术,特征作为类的一种重要生物特征,计算机要如何基于图像估计呢? 市场主流估计包括商汤科技,face++,百度云AI体验中心,腾讯云AI体验中心,检测仪。我们随机拿了一些名照片做测试,总体说来face++在测试集上表现最好。 应该是目前最大的数据集 大小: 共523051张face images 标签: ? ? 3.2 估计 基于图像的估计是一类“特殊”的模式问题: 一方面由于每个值都可以看作是一个类,所以估计可以被看作是一种分类问题;另一方面,值的增长是一个有序数列的不断变化过程, 不过,的估计本身就不一定能反映真实的生理,有的就是比同显得轻很多或者老很多,所以该技术不可能像指纹或者一样,在非常重要的应用中独当一面,而只能作为辅助算法。

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      人像变换,基于腾讯优图领先的人脸识别算法,提供人脸年龄变化、人脸性别转换等能力,用户上传照片即可实现男女性别切换、人脸变老/变年轻等效果。适用于社交娱乐、广告营销、互动传播等场景。

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