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动物面部识别大集合:现有可识别动物种类及识别目的

但是面部识别也可以识别动物,那么如何识别呢? 至少就目前而言,我们似乎正在利用我们的技术实力来跟踪生态系统,并积极管理人口。 一家挪威公司正在利用面部识别技术捕捉和存储数百万条大西洋鲑鱼的面部信息,以帮助对抗疾病。越来越多的动物面孔被载入数据库,鲑鱼只是其中最新的一个。 这里列出了所有目前(已知)正被面部识别软件识别动物,以及我们为什么要识别它们: 奶牛 有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 狮子 自然资源保护主义者和野生动物教师正在使用面部识别技术对1000多头狮子的数据库进行监控。然而,把狮子的脸放到数据库中可不是胆小者的工作。 大象 野生动物专家正在追踪大象,以保护它们免受偷猎者的攻击。使用谷歌的云自动视觉机器学习软件,这项技术将独特地识别野生大象。

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TensorFlow:如何通过声音识别追踪蝙蝠

识别声音 我导入了一些非常有用的库,Tensorflow、Keras和scikit,以便能构建一个声音识别管道。我喜欢的一个特定于声音的库是librosa,它可以帮助我加载和分析数据。 通过加载这些文件夹,我可以得到蝙蝠声音和非蝙蝠声音的文件。这个数据加载过程可能需要很长时间,取决于声音文件的数量。 我把所有的文件都上传到了Google云平台上。 显然,在Jupyter notebook上的声音比在wordpress/medium上的声音更大。 Librosa 当你用耳机听蝙蝠声音的时候,可以听到一个清晰的声音。 但是,这并不意味着所有的声音都是蝙蝠发出的。在这个频率下,你还可以获取其他的声音,比如揉搓手指或者电话信号。

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    SoundNet:根据声音识别场景环境实践

    声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。 1、论文原理 从题目中可以看出,其主要是从无标记的视频数据中来学习声音的相关信息。 将从视频中分割出来的RGB帧输入到预训练的VGG模型(代码中正常使用ResNet34)中,得到的输出结果作为声音识别网络的监督信息。 声音识别网络采用8层的全卷积结构,使用从视频中提取出的声音时间序列作为网络的输入,损失函数采用KL-divergence。 2、论文实践: (1) 给定一个声音识别声音所在场景,可以识别出为火车相关的环境场景; ? (2) 对给定一首歌曲,可以识别其发生场景为艺术厅 ?

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    动物面部识别技术哪个强?奶牛鸡猪狗绵羊……

    将面部识别技术用到人身上,虽然增加了便利,但会有各种各样的麻烦事: 不是把国会议员搞成了罪犯(亚马逊),就是把黑人兄弟识别成大猩猩(谷歌)…… 这让背后的公司受到了不少非议。 那么,将这项技术应用到动物身上会怎样呢?麻烦是不是会少点? 《纽约杂志》发表了一篇文章,盘点了一下当前将面部识别技术应用到动物上的状况。 奶牛 ? 研究人员认为,这对于确保动物得到人道的对待很有帮助,但“评估动物的疼痛程度是一个至关重要但又费时的过程。” 狮子 ? 野生动物专家正在监控大象,保护它们免受偷猎者的侵害。 他们使用谷歌云的视觉机器学习软件,创建一个专门识别野生大象的工具。 将面部识别应用到狗和猫身上已经好几年了。 实际应用上,通常用来帮助主人找到他们失去的(或逃脱的)“朋友”,PiP就是其中的一个系统,可以根据丢失的猫狗面部照片向动物诊所和动物收容所发出警告。

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    合理使用百度开放平台(一)---动物识别

    动物识别 这里写目录标题 动物识别 创建项目 百度AI开放平台申请应用 获取 Access Token 发送请求 第一步先上传图片文件 压缩图片 图片转base64,去头,编码 提交数据处理数据 测试写的完整代码 HTML版本 本文介绍如何接入百度图像识别 例子为动物识别 创建项目 首先创建好一个vue项目,或者H5普通项目都可以 百度AI开放平台申请应用 百度AI开放平台 ?

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    为何机器学习识别声音还做不到像识别图片那么容易?

    根据这个预测,我们已经征服了图像字幕和语音识别领域,但使用更广泛的机器声音识别仍落在后面。 众多机器学习的突破背后依赖于一个精心组建的数据集。 这些问题已经折磨着单一用途的声学分类器,而更加难以实现的目标是建造一个可用于识别所有的声音(而不仅仅是建一个区分这些门的声音的模型)的工具。 其中一个原因是从收集移动物体(声音)信息的固定传感器中提取的特征是有限的。 缺乏源分离可能使问题进一步复杂化。 客户可以查找他们想要的识别特定声音事件的样板,公司将提供一个可以满足他们特定需要的软件平台。 预测性维护不仅是可实现的,而且将随时可以使用。 但我们要想实现可以识别任何声音的广义分类器仍有很长的路要走。除非在算法上取得突破,我们将不得不分段解决问题。

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    由人的密集姿势识别转移到邻近动物识别(CS.CV)

    最新的研究表明,给定详细注释的大型姿势数据集,可以密集而准确地识别人的姿势。 原则上,相同的方法可以扩展到任何动物类别,但是尽管在自然保护,科学和商业中有重要应用,但为每种情况收集新注释所需的工作使该策略不切实际。 我们表明,至少对于邻近动物类别(如黑猩猩),可以将人类密集姿势识别以及更一般的对象检测器和分割器中存在的知识转移到其他类别的密集姿势识别问题中。 为此,我们(1)为新动物建立了DensePose模型,该模型在几何上也与人类保持一致;(2)引入了多头R-CNN架构,该架构有助于在类之间转移多个识别任务;(3)查找哪种组合已知类别的样本可以最有效地转移到新动物上 McCarthy, Andrea Vedaldi, Natalia Neverova 原文地址:https://arxiv.org/abs/2003.00080 由人的密集姿势识别转移到邻近动物识别

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    让机器听声音识别男女(机器学习的方法)

    这个答案是肯定的,特别是随着人工智能算法的发展,识别性能是不断的提升。本实验就是通过声音识别男女性别。 主要分为三个部分,第一是对声音文件进行特征提取,第二是通过机器学习方法建立男女性别分类模型,第三则是加载模型进行声音文件测试。 2、主体框架 [声音辨识框图] 声音文件:本文中采用的数据是预存为wav格式的录音文件,主要来自The Harvard-Haskins Database of Regularly-Timed Speech [声音] 算法:本文中采用的是xgboost算法,测试准备率可达98%以上。 模型保存:为了方便测试使用,将训练得到的参数,保存下来,只用训练一次,测试时只需加载参数即可。 model_save = open('model.pkl', 'wb') #保存模型 pickle.dump(model, model_save) model_save.close() 3 测试声音

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    脸书 AI 识别翻车,误将黑人标记为「灵长类动物

    整理 | 禾木木 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 最近,Facebook用户在观看一段以黑人为主角的视频时,会看到一个自动生成的提示,询问他们是否愿意“继续观看灵长类动物的视频”。 视频中有白人、黑人和警察,他们之间发生了一些争执,并且视频内容与灵长类动物无关。 Facebook 拥有世界上最大的用户上传图像存储库之一,用于训练其面部和对象识别算法。 早在之前,就有谷歌、亚马逊、Flickr等多家科技公司都曾因其人工智能系统中存在的偏见,有研究表明面部识别技术因存在种族偏见导致识别困难,甚至曾有报道称黑人因 AI 存在的问题而受到歧视。 还有人评论:算法对于这种人脸识别的经验较少,并且不知道如何将它们归类。 对于数据及其标注的质量和公平性可能还有很长的路需要探索。 所以,AI 识别图片你怎么看呢?

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    【人工智能】动物、植物、车型、菜品、LOGO识别示例代码

    图像识别部分接口Java-API调用示例代码 https://gitee.com/xshuai/ai/不是完整的web项目大家没必要下载运行。 gitee.com/xshuai/ai/tree/master/AIDemo/src/main/java/com/xs/util/baidu 只需要Base64Util FileUtil HttpUtil三个哦 动物识别 com.xs.util.baidu.Base64Util; import com.xs.util.baidu.FileUtil; import com.xs.util.baidu.HttpUtil; /** * 动物识别 apikey&sercetkey生成的AccessToken"); System.out.println(plant.getResult().get(0).getName()); } /** * 动物识别 ImageAPI.ANIMAL_API, accessToken, param); System.out.println(result); return result; } /** * 动物识别

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    iOS14新功能 - 特定声音识别和监听

    Apple于2020年WWDC发布iOS14,其中一个看起来很小却非常重要的一个功能是声音识别(sound recognition)。 此项功能对于具有听力障碍的用户来说会非常有用。 iPhone可以持续坚挺超过14种不同的声音,包括敲门,门铃,精灵,烟感报警,犬吠,婴儿啼哭等等。 ? 此功能可以在iOS14的 settings menu中进行设置。 iPhone可以持续的监听特定的声音(continuously listen for certain sounds),利用设备端人工智能(on-device intelligence)识别,并提醒你检测到了特定的声音 其他科技公司,包括Amazon和Google,均已采用了基于人工智能技术的声音识别技术,作为其个人安全手段的一部分。 Google的Pixel安卓智能手机也支持通过麦克风监测汽车碰撞的声音(car crash detection)。

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    当我和你说话的时候,我的声音助手能够识别错误

    我们介绍了一个开放源码的视频数据集,其中包括21名参与者与语音助手的互动,并探索了使用该数据集来实现自动错误识别以通知自我修复的可能性。 为了验证我们的数据集,我们模拟了一个机器学习分类器,让众包工作人员从观看参与者反应的无声视频片段中识别语音助手错误。我们发现,有趋势表明,仅从参与者的面部反应就可以判断语音助手的表现。 这项工作假设引发的数据集的互动反应,作为一个关键步骤,提高错误识别修复语音助手在各种各样的应用。 当我和你说话的时候,我的声音助手能够识别错误.pdf

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    iOS14 - 为听力障碍人士打造的声音识别功能

    从以上内容来看 - 支持always on/listenging on-device(非云端)语音人工智能技术 支持多达14种声音事件 通过以下步骤激活 - ? ? 从应用角度,对于很多人来说可能是锦上添花的功能,但对于听力障碍人士来说,相当于拥有了一双可以感知环境声音的耳朵。 尽管所支持的声音感知还比较有限,但诸如高静音,孩子啼哭等,仍有可能改善听力障碍人士的生活。 从产品角度,苹果做出了非常好的表率,更加关注于通过技术改善所有人,当然也包括特殊人群。

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    【深度学习入门案例】几行代码实现任何动物种类识别

    line.strip()) except: print('数据加载失败') print(test_img_path) 返回: 二、 加载预训练模型 PaddleHub提供了两种动物识别模型 该 PaddleHub Module 采用百度自建动物数据集训练得到,支持7978种动物的分类识别。 该 PaddleHub Module 是在百度自建动物数据集上训练得到的,可用于图像分类和特征提取,当前已支持7978种动物的分类识别

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    【图像识别】 开源 | 百度&慕尼黑工业--以图像和声音为输入,利用声音事件的知识来提高航空场景识别的性能!

    Transfer for Geotagged Audiovisual Aerial Scene Recognition 原文作者:Di Hu 内容提要 基于强大模型和高效算法的航空图像视觉信息在场景识别中取得了可观的效果 受认知科学中多通道感知理论的启发,为提高航空影像的识别的性能,本文提出了一种以图像和声音为输入的新型视听航空场景识别任务。 在观察到某些特定的声音事件在特定的地理位置更容易被听到的基础上,我们提出利用声音事件的知识来提高航空场景识别的性能。为此,我们构建了一个新的数据集,命名为视音频航空场景识别(ADVANCE)。 在此数据集的帮助下,我们评估了三种在多模式学习框架下将声音事件知识转移到航空场景识别任务的方法,并展示了利用音频信息进行航空场景识别的好处。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    【Science】羊脸识别诊断疼痛指数,机器学习捕捉动物面部表情

    该系列拓展了人脸识别的相关技术,利用机器学习算法,平均准确度为 67%,与一般人水平相当,但大幅缩减了评估的时间。研究人员认为,有了更多的数据,他们的这套系统能够推广应用于其他动物。 研究人员表示,有了更多的标注数据,他们的这套系统可以用于识别其他动物的面部表情,加速动物疼痛诊断的过程。 ? 最终得到的“绵羊面部表情自动识别系统”,识别 AU 的平均准确率为 67%,与一般人水平相当。 摘要 评估动物的疼痛水平是维持动物福利的关键,但该过程十分耗费时间。羊的面部表情是有效评估其疼痛水平的可靠指标。 我们认为,如果有更多的数据,这一疼痛水平自动评估方法可以推广应用于其他动物

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    GME重磅上线未成年人声音识别功能

    这些落地中的问题需要游戏行业从业者给出更优的解决方案,GME推出了「未成年人语音识别功能」,能有效解决游戏中识别未成年人的难点。 二、GME助力识别未成年人语音 GME能对游戏音频中的用户音频年龄特征进行识别,提供准召率行业领先的未成年人识别能力。 能力优势 优势一:高准召。 模型,有效识别狼人杀、游戏开黑、游戏陪玩等各类语音玩法中的未成年人声音。 支持大文件、大并发识别请求;支持水平扩容、多地部署,识别任务不拥塞。 优势三:各语种通用。GME未成年人识别模型不受语种限制,对国内、海外未成年人识别均有效。 优势四:安全合规,隐私保护。 路径一通过服务端接口形态,识别独立音频文件中的声音年龄;路径二针对已接入GME实时语音的业务,提供客户端SDK识别接口,降低业务的二次开发难度。

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    声音识别的ImageNet诞生,谷歌发布大规模音频数据集

    【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 类目被指定为事件类别的分层图,覆盖广泛的人类和动物声音,乐器和风格以及常见的日常环境声音。 数据量:2100万标注视频、5800个小时的音频、527个类型的标注声音 数据例子: ? 声音识别领域的ImageNet 音频事件识别在机器感知中是一个新出现的难题,它的目标是让机器具备像人一样能从音频中识别并关联声音的能力。 结果获得了覆盖范围和大小都前所未有的数据集,我们希望这能大大提高高性能音频事件识别器的开发。

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