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外媒:俄技术在世界范围内

不久前,美国情报员承认俄罗斯技术在世界范围内。 美国国家情报总监办公室下属的情报高级研究计划署 (IARPA) 开展了挑战赛 (Face Recognition Prize Challenge,FRPC)。 他说:“我们相信,在未来 2 到 3 年内,技术将更为完善,甚至会在老摄像头等各种设备中得到广泛应用。我们已经接近高程度,如:签证、护照和自拍。有些领域仍然存在问题。 按照公司的资料,该公司在俄罗斯和独联体金融部门过去 5 年来引技术中占比 80%。 使用技术可以确保社会安和汇款安,现在也许只是个情况,但哈宁相信,未来许多行业都将开始利用技术。技术已经做好了在各个经济领域应用的准备,但这种技术仍有待完善。

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一文详解

zhuanlan.zhihu.comp234369216编辑丨极市平台Mis-classifified Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition现有算法存在的问题明显忽视了信息特征挖掘对区分学习的重要性 首,根据决策边界对难例(误分类向量)行语义标注。以往方法的困难定义为特征(样本)和特征(样本)之间的局关系。而我们的困难是特征和分类器之间的局部关系,这更符合区分性特征学习。 cos_theta.scatter_(1, label.data.view(-1, 1), final_gt) cos_theta *= self.s return cos_thetaCurricularFace中常用损失函数主要包括两类 CurricularFace的算法思想将课程学习的思想嵌入到损失函数中,以实现一种新的深度训练策略。 CurricularFace和传统课程学习的异同在传统的课程学习中,样本是按照相应的难易程度排序的,这些难易程度往往是由验知定义的,然后固定下来建立课程。

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    十大的机器手臂

    图片来源:德国航空航天中心(DLR)跟那些在安围栏里面的固定工业机器不一样,可移动的型机器,特是可移动和与交互的服务机器,他们需要不同的构建方法,也需要不同的运动控制和规划策略。 它的手有一个状关节和一个带自适应手指的夹持器模块。夹持器模块的微型摄像头和集成的图像自动检测和跟踪目标物体,并启动抓取的命令。语音让它接受语音命令去抓取、移动和放置物品。 此外,手臂的末端有一个彩色摄像头,一个元素仪,一个收集土壤样品的勺子和一个清理岩石表面的刷子。探测器共携带了10台仪器,包括一个气象站。 ? 西班牙塞维利亚航天科技中心(CATEC)和塞维利亚大学的研究员建立并展示了10款多旋翼机器,每个手臂每组多配置7个关节,多种传感器,并用3D地图和主要信息编程。 手臂完是机械的,包含活塞与连杆轴芯,并且不需要电池。此外,即使你不是星大战或Darth Vader的粉丝,这也是一个优雅的设计。

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    印度拟建立系统【智能快讯】

    新奇印度拟建立系统9 月 20 日消息,印度正计划建立世界上大的系统,印度总理莫迪的政府将于下月公开招标,以建立一个系统,将印度各地的监控摄像头捕捉到的数据集中起来。? 该系统将与数据库联系起来,包括从护照到指纹等一切记录,以帮助印度警察部队罪犯、失踪员和尸体。 据百度地图方面介绍,这是首个地图语音定制产品,用户只需在百度地图 App 上录制 20 句话,20 分钟左右即可生成个完整语音包,并在百度地图的景区智能语音导览、智能语音交互、导航等部场景使用。 该系统主要适用于急性冠状动脉综合征(ACS)患者,它能够在患者的原始心电图(ECG)信号的 15 分钟内完成工作,通过记录心脏的节律和电活动,并利用 ECG 数据样本将该特定患者分类为「风险类」,而预测患者在接下来的 来源:deepmind.com技术Facebook 开源 wav2vec用于语音的无监督预训练Facebook AI 官方近日发布了 wav2vec 代码,旨在促行业无监督语音技术的发展。?

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    清华出品 | 图谱

    一些比较系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合质量要求或者是清晰度质量较低的图像,尽可能的做到清晰精准的采集。 学者概况AMiner 基于发表于国际期刊会议的学术论文,对领域 TOP1000 的学者行计算分析,绘制了该领域学者分布地图。 从范围来看,美国是研究学者聚集多的国家,在领域的研究占有绝对的优势;英国紧随其后,位列第二;中国位列第三,占有一席之地;加拿大、德国和日本等国家也聚集了部分才。? 学者 TOP1000 分布图?专家国家数量排名? 才迁徙图AMiner 选取领域影响力排名前 1000 的专家学者,对其迁徙路径做了分析。

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    ROS2face_recognition

    效果?节点图使用colcon build编译。?开启节点:ros2 run dlib_face_detection dlib_face_detector?更多内容,课堂详细讲解。?

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    格灵深瞳开源干净的数据集:Glint360K

    3.如何训练大规模的数据任务特点就是数据多,类大,几百万几千万类的数据集在大公司非常常见,例如2015年的时候,Google声称他们有800w类训练集。 首定义 ? ,其中 ? 为存储在每张GPU上的子矩阵, ? 为经过集合通信 ? 收集到局的特征, ? 为特征的维度大小, ? 为总的类数, ? 为GPU的个数,其中每块GPU中 ? Partial-FC在中, ? 的作用为拉近特征与其相应正类中心的距离,对其他的负类中心则保持距离。 ,而再中的大规模分类,每个特征的负类中心是所有的类中心,把这些负类中心减少一些是不是也能取到到一样的效果? 备注: 技术交流群检测、、对齐、重建、表情、表情迁移等技术,若已为CV君其他账号好友请直接私信。

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    的仓库机器大比拼

    将有来自世界的近30支队伍参加于五月26日至30日在西雅图ICRA举行的总决赛。“参赛机器将通过对货架上的物品行定位,安地取回它们,然后把他们放装运箱打包,以获取积分。 Fetch Robotics系统由一个移动基座(称为Freight)和一个的移动机械手(称为Fetch)组成。Fetch和Freight可以自动寻找充电底座行充电,以满足连续运行的需求。 从他们的视频和新闻资料中可以看到,Fetch机器满足亚马逊挑战赛的要求。 超过96%的Swisslog股份由四大机器制造商之一的库卡集团持有。Swisslog有两个事业部,医疗保健和物料搬运。在他们的解决方案中,两者均是以移动性为基础的。 控制软件变得更好更面,不断改的设备组件将变得比软件系统的总体功能更次要。

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    盘点丨的十大仿机器

    TOP 10在机器的发展历程中,模仿类一直是一个主要方向。从实现“两足步行”到更多的动作细节研究,接着发展到工智能,历程虽艰辛,但发展至今,仿机器领域已有不少让惊叹的成果。 对此,外国网友 Be Amazed 剪辑了个视频,归纳了如今世界上的十大仿机器,其中包括逆天的Atlas、聪明的 ASIMO 以及会唱会跳的机器妹子 HRP-4C 等等。 事实上,iCub 长相有点渗,那双眼睛和诡异的娃娃眼有的一拼。iCub 一米多高,主要应用在对工智能的研究上,分布在各个实验室之中,致力于学习类的思维方式。7、ASIMO? ASIMO 像是一位助手,它可面孔,姿势,动作和检测多个实体的移动,继而完成众多任务。本田一直在更新迭代 ASIMO,而其终目标亦是服务类。6、Surena 3? 这是由波士顿动力公司为美军开发的机器,可以说是目前公认为形机器,不但可以行走,提取物品,关键是能在户外恶劣的地形下作业。未来拟应用在搜索救援方面。@BOYSO

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    2022年市场将达80亿美元

    【概要】据市场研究公司Market Research Future的一份报告预测,市场将在2022年达到80亿美元。 根据市场研究公司Market Research Future的一项新预测,到2022年,市场的市值将达到80亿美元。 这份题为《市场研究报告——2022年预测》的报告指出,面部提供了一系列安应用,从自动取款机到购物中心再到火车站。 Market Research Future在一份总结报告中断言,与2D技术相比,3D“目前占有大的市场份额,预计在预测期内仍将保持高度的吸引力”。 至于该技术的市场区域划分,Market Research Future表示,北美处于领地位,欧洲紧随其后。

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    旧金山,首个禁用的城市

    机器之心报道机器之心编辑部虽然美国加州可以看做是工智能时代科技步的驱动引擎,但一项刚刚通过的条例却让其中一座大城市成为了首个禁用特定AI技术的地区。 地处对科技包容性高以及科技为发达的区域,旧金山却成为了美国第一个禁止政府使用技术的城市。 旧金山市颁布的新条例决定禁止市 53 个部门使用技术,其中就包括旧金山警察局,该警局当前并没有使用此类技术,但在2013-2017年间行了相关技术测试。这项条例将于一个月后生效。 奥克兰近也在考虑是否禁止使用技术。为什么旧金山的管控更加严格根据旧金山新颁布的法律,任何想要使用监控技术或服务的城市部门(如警局想购买新的车牌读取器)都必须征得城市监督委员会的许可。 尽管 Stop Crime SF 看到了现有技术的缺陷,但该组织也担心完禁用会衍生其它问题。他们相信,暂停使用该技术或许是一个更好的选择,这样技术改之后还能重新启用。

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    动态 | 权威的比赛,看技术发展格局

    AI 科技评论按:在近公布的国际权威供应商测试 FRVT(Face Recognition Vendor Test)结果中,中国公司依图科技获得了四项测试的第一名,超过了俄罗斯公司 Vocord (Vocord是国际老牌安防厂商,长久以来超越Google等公司盘踞算法第一名)。 FRVT是由美国国家标准技术局NIST(National Institute of Standards and Technology)组织的供应商测试,作为美国国家采购的官方指导,其测试的权威性是工业界实际应用的黄金标准 FRVT的测试集合来自美国国土安局的真实业务场景,例如出入境、刑侦过程中收集的大量照片。 这是目前为止公开的、大规模测试集、权威测试指标下的好成绩,比2014年参与同样测试的第一名日本公司NEC在准确率上有大幅提高。

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    facenet 测试

    1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https:github.comdavidsandbergfacenet2.安装和配置 facenet 它包含13233张图片,共5749,其中4096只有一张图片,1680的图片多余一张,每张图片尺寸是250x250 。 4.对图像行预处理因为程序中神经网络使用的是谷歌的“inception resnet v1”网络模型,这个模型的输入时160*160的图像,而我们下载的LFW数据集是250*250限像素的图像,所以需要行图片的预处理 5.评估 Google 预训练模型在数据集中的准确性facenet提供了两个预训练模型,分是基于CASIA-WebFace和 VGGFace2库训练的。 发现是预训练模型版本太旧,我们在 facenet 上下载新的CASIA-WebFace 训练库再重新运行即可。 运行结果如下:?可以看到精度可以达到 97.7%,其准确度还是非常不错的。

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    facenet 测试

    1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https:github.comdavidsandbergfacenet2.安装和配置 facenet 它包含13233张图片,共5749,其中4096只有一张图片,1680的图片多余一张,每张图片尺寸是250x250 。 4.对图像行预处理因为程序中神经网络使用的是谷歌的“inception resnet v1”网络模型,这个模型的输入时160*160的图像,而我们下载的LFW数据集是250*250限像素的图像,所以需要行图片的预处理 5.评估 Google 预训练模型在数据集中的准确性facenet提供了两个预训练模型,分是基于CASIA-WebFace和 VGGFace2库训练的。 发现是预训练模型版本太旧,我们在 facenet 上下载新的CASIA-WebFace 训练库再重新运行即可。 运行结果如下:?可以看到精度可以达到 97.7%,其准确度还是非常不错的。

    1.1K40

    使用CoreImage

    CIDetector *detector = ]; 返回数组中包含图片部特征信息 NSArray *faceFeatures = ; for (CIFaceFeature *faceFeature in

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    盘点十大的机器手臂

    图片来源:德国航空航天中心(DLR)跟那些在安围栏里面的固定工业机器不一样,可移动的型机器,特是可移动和与交互的服务机器,他们需要不同的构建方法,也需要不同的运动控制和规划策略。 它的手有一个状关节和一个带自适应手指的夹持器模块。夹持器模块的微型摄像头和集成的图像自动检测和跟踪目标物体,并启动抓取的命令。语音让它接受语音命令去抓取、移动和放置物品。 此外,手臂的末端有一个彩色摄像头,一个元素仪,一个收集土壤样品的勺子和一个清理岩石表面的刷子。探测器共携带了10台仪器,包括一个气象站。 ? 西班牙塞维利亚航天科技中心(CATEC)和塞维利亚大学的研究员建立并展示了10款多旋翼机器,每个手臂每组多配置7个关节,多种传感器,并用3D地图和主要信息编程。 手臂完是机械的,包含活塞与连杆轴芯,并且不需要电池。此外,即使你不是星大战或Darth Vader的粉丝,这也是一个优雅的设计。

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    清华大学发布:图谱

    一些比较系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合质量要求或者是清晰度质量较低的图像,尽可能的做到清晰精准的采集。 技术才 1、学者概况AMiner 基于发表于国际期刊会议的学术论文,对领域 TOP1000 的学者行计算分析,绘制了该领域学者分布地图。 从范围来看,美国是研究学者聚集多的国家,在领域的研究占有绝对的优势;英国紧随其后,位列第二;中国位列第三,占有一席之地;加拿大、德国和日本等国家也聚集了部分才。? ▲学者 TOP1000 分布图 ?▲专家国家数量排名 ? ▲才迁徙图 AMiner 选取领域影响力排名前 1000 的专家学者,对其迁徙路径做了分析。

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    使用AzureAPI对图片

    工智能机器学习比较成熟的一个领域。已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,考勤,流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现的算法。 AzureAPI对机器学习算法行封装提供REST API跟SDK方便用户行自定义开发。 AzureAPI可以对图像中的,返回面部的坐标、性、年龄、情感、愤怒还是高兴、是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息。 新建WPF应用新建一个WPF应用实现以下功能:选择图片后把原图显示出来选中后马上成功后把部用红框描述出来当鼠标移动到红框内的时候显示详细部信息安装SDK使用nuget安装对于的sdk包: 总结通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用AzureAPI行图片中的检测,真的非常方便,代码只有1行而已。

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    精度一年提高75.6%,拉动安防市场超高增长

    NIST 公布 2018 竞赛成绩,中国公司依图科技再度夺冠特定场景下,机器性能接近极限根据 NIST 官方今年发布的成绩,目前技术水平为千万分之一误报下的准确率接近 时隔一年,技术的准确率提升了 75.6%,去年这一指标的好水平在 2018 年排到了第九位(yitu-000)。性能的高速增长,还体现在机器的规模上。 2017 年高水平可规模在 20 亿,比 2016 年可千万规模提高了两百倍,比 2015 年已经提高了数万倍。 本次公布的成绩显示,在百万分之一误报下,当前好水平准确率达到 99.3%,冠军获得者依图科技是唯一将漏报率做到 1% 以下的参赛者,并且与第二名中国科学院深圳技术研究院(siat-002) NIST 公布的竞赛成绩,中俄包揽前五而值得一提的是,FRVT 2018 竞赛成绩中,中国算法团队占据了半壁江山,除了冠军再度被中国公司依图科技摘得以外,第二名被中国科学院深圳技术研究院

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    动态 | 10 万,1000 万张照片,数据库被秘密删除

    月,旧金山市对技术发出了禁令,禁止该技术在政府机关和执法机关中使用,从而成为首个对技术发出禁令的城市。 近日,微软公司悄然删除了该公司于 2016 年发布的数据库 MS-Celeb-1M——该数据库是大的公开数据库。 微软为什么要发布 MS-Celeb-1M 数据库? 在这篇论文中,微软介绍了一个名为 MS-Celeb-1M 的挑战赛,参赛者需要根据微软提供的数据集作为训练数据来开发自己的图像系统,以便从 100 万个名名单中。 以 Lady Gaga 为例,我们来看一下数据库中的相关照片:微软宣称,该数据库是大的公开数据库。 微软技术与研究院首席研究员 研究经理张磊(即上述论文作者中的 Lei Zhang)博士曾对外表示,MS-Celeb-1M 的目标是百万,是计算机视觉内大规模的分类问题,并且其中一个物对应一个

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