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需求 在联网和智能家居制作方面,是一个很重要方面。我们都知道,联网主要分为感知、网络传输、综合运用等方面。而感知最重要就是出是什么体。 我们平时主要是根据各种电子标签提前标序号,从而让中央处理单元前知道是什么体。而我们在生活中,还常常利用图像技术进行,感测出是什么体。 image.png 技术 本文中制作图像是由python和pyqt5制作而成,使用LBP+SVM技术,训练给定测试图像,从而进行间隔支持向量机:当训练数据近似线性分时,通过间隔最大化学得一个线性支持向量机。 非线性支持向量机:当训练数据线性不分时,通过核方法间隔最大化学得一个非线性支持向量机。 后续 如果想了解更多联网、智能家居项目知关注我项目实战专栏。 或者关注公众号。 编写不易,感谢支持。

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新恶意欺骗生验证技术

2016年8月,罗马尼亚体百科(Softpedia)网站发布消息称,新恶意欺骗生验证技术。 据Softpedia报道,已经出现了一种新恶意,旨在破解在金融服务机构中越来越流行行为生特征技术。这种就是Gozi最新版本:一种在2015年首次出现恶意代码。 值得注意是,针对高价值目标,恶意允许操作员手动接管操作,而这个版本Gozi会加入一些与某些安全平台中使用行为生特征相关数据,如光标移动、按键等,模仿人类正常操作模式。 该漏洞出现说明了在越来越先进安全技术和不断变化恶意之间存在辩证关系,并为其他在线安全方法如生技术提出了问题。基于浏览器指纹扫描能否为网上交易提供更好安全性? 未来恶意是否也从在线传输指纹扫描获取数据? 据Softpedia报道,关于目前Gozi问题,研究人员将在2016年美国黑帽(Black Hat)安全大会上进行详细讨论。

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    面部大集合:现有种类及

    编译:chux 出:ATYUN订阅号 ? 面部技术存在着一些严重而持久问题。这项技术作为一个整体在很大程度上受到了不准确和系统偏差影响。 但是面部,那么如何呢? 至少就目前而言,我们似乎正在利用我们技术实力来跟踪生态系统,并积极管理人口。 这里列出了所有目前(已知)正被面部及我们为什么要它们: 奶牛 有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 疾病会在离牛很近地方迅速传播,所要密切关注牛群健康状况是棘手事情。一些公司正在调整面部简化这一过程。 爱尔兰初创公司Cainthus就是这样追踪牛群公司之一。 使用谷歌云自动视觉机器学习,这项技术将独特地野生大象。根据《标准晚报》报道,如果检测到盗猎者在同一框架内,这项技术甚至会发出警告。

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    攻击生验证,分哪几步?

    在探讨生验证领域中 AI 攻防之前,我们先了解一下:什么是生验证。 “验证”表示“满足规定要求”,通常能出现下几种情况: What You Know? What You Have? 由于生验证通常无需记忆、不会丢失,安全性相对较好,但是在历届 GeekPwn 黑客大赛上,曾经出现超过 10 个项目选手选择攻击智能产验证,其中不乏针对指纹、人脸、语音、笔迹甚至虹膜攻击 我将深入这些经典案例,介绍这些攻击是如何进行。 攻击生验证模型 上图是生验证系统通用模型,几乎所有验证系统都会采用类似架构。 这些模块在云计算普及之后,有一些能在云端。 数据采集 2017 年 10 月 24 日,百度安全研究员“小灰灰”在 GeekPwn 上海现场成功破解了一款虹膜验证系统和一部具备人脸验证功能牌最新智能手机。 同时对生成器和判器进行训练,让生成器数据越来越趋于真实,而判能力也越来越强。

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    「刷牙」支付了?DeepTeeth牙齿生系统率高达100%!

    DeepTeeth生系统利用牙齿作为移动设备安全系统ID,只要75平方像素尺寸就能达到百分百率,还能在安卓手机上运行。不过,要想「刷牙」,先把牙刷好。 怕,右边是假 但真是「道高一尺,魔高一丈」吗? 那就不一定了。你有张良计,我有过墙梯。 近日有研究人员提出了一种生系统DeepTeeth。 用牙齿作为移动设备安全系统身份验证令牌。 说到牙齿,大家能会联想到凶案取证分析环境。确,假如由于火灾或者其它极端形式,身体其它部分都遭到破坏。这时只有牙齿是最后「依靠」。 此外,牙齿还是人体死后最后降解部分。 用户需要从不同角度和不同光线条下给牙齿拍照。拍好照片会在本地处理,便日后认证推断。 为了生成核心训练数据库,研究人员收集了51名志愿者牙齿图像。 论文地址: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3411806 和多数面容方法一样,SmileAuth用不同相机角度捕捉牙齿边缘图像,然后再利用人牙齿边缘进行生

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    AI机器人感知系统通过触摸体来

    在卡内基梅隆大学研究人员和其他人发表工作基础上,他们着手设计一个AI系统,能够理观察结果是否与特定体相对应。 我们感知本质上是多模式:当我们看到一个柔玩具时,我们会想象手指感觉到触摸柔表面,当我们感受到剪刀边缘时,我们在脑海中想象它们,包括形状,粗糙度和比例,在这项工作中,我们研究了机器人操纵器如何学习类似多模态关联 此外,该团队声称其表现优于类似方法,包括在420项试验中11名人类志愿者(加州大学伯克利分校本科生),他们被要求在握住东西时观察手指形状来体。 这一方法还有改进空间:所有图像都来自相同环境,团队注意到他们只考虑了个体掌握,而不是多重触觉互动。尽管如此,他们认为这是迈向感知系统像人类一样从触摸中第一步。 团队表示,“通过使机器人能够通过触摸体,对机器人仓库进行成像,机器人通过在货架上感受到产图像来检索体,家中机器人在难接触地方检索体,也许通过多模式训练更深入地了解体属性。

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    带交互 iOS 产原型用什么制作?

    文末有福利哦 这5款让你在最短时间内产出带交互高质量iOS原型,墙裂推荐。 Axure Axure,老牌原型设计工具,覆盖功能非常全面,使用Axure制作原型比较锻炼思维能力。 如果你只是做简单线框,Axure是比较快产出原型。如果你需要变量、条判断、中继器这种非常复杂交互,Axure也能够满足你(但需要花费一定学习和时间成本)。 另外,摹客是自带交互效果,这点非常难得。内容切换、渐变、转场等效果轻松实现。 摹客不需要下载客户端,在浏览器中进行设计。免费使用100个项目,完全够用。 Proto.io Proto.io,国外一款移动设计原型。它有着不错UI组,也自由导入自己设计元素。支持多屏互动和组交互。另外还具备视频录制功能,在用户测试方面反响较好。 上,就是笔者精心挑选5款快速制作带交互iOS原型,大家根据自己设计需要从中选择。原型设计核心是表达产设计逻辑,交互是体现逻辑重要手段之一。

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    这样玩?谷歌新AI笑容检测器种族和性

    计算机视觉在不同面部表情方面越来越好,但对于那些在训练数据集中没有充分表现特定群体,比如种族少数民族或具有雌雄同体特征女性,算法仍然表现不佳。 谷歌研究人员在arXiv 发表一篇新论文,通过在模型中包含和训练种族与性分类器,改进了最先进微笑检测算法。种族分类器接受了四个种族(亚洲人,黑人,西班牙人,白人)和两种性分组训练。 谷歌团队结果证明,训练种族或性分类器所付出努力实际上减少偏见问题。研究人员还使用了“性1”和“性2”这样分类,避免在任何情况下引入无意和社会偏见。 尽管有了令人鼓舞结果,并且注意到了所有形式偏见,但是研究人员在他们论文中包含了“道德问题”部分,努力指出,他们工作并不是为了“激励种族和性作为最终目标”,他们还指出,对于打破种族分类,“黄金标准 ”并不存在,而性在未来工作中能被视为一个范围,而不是一个非此即彼状态。

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    追踪大白鲨人工智能

    他们设计了一种新方法,利用人工智能来沿海水域是否存在鲨鱼。 Salesforce研究团队认为,他们训练通常用于视觉搜索、牌检测和产爱因斯坦视觉算法,来处理无人机视频,鲨鱼独特属性。 训练一个人工智能是非常复杂,会耗费大量精力,研究团队之所花大力气开发这个鲨鱼人工智能,绝不是一时兴起觉得好玩。浅显来说,新一代工具和技术,帮助人们更好评估海滩情况,保证游客安全。 往深处想,或许在不久将来,每座灯塔上安装人工智能自主无人机帮助救生员,这些无人机进行常规飞行,将数据传回塔上,进行海难救助而不是局限于追踪大白鲨。 从实际应用程序开始,帮助推动人工智能对世界实际影响。”

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    开发几个阶段内容及产

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38004638/article/details/96326014 行性分析 主要是判断讨论这个是否应该做:1:经济行性,2 、数据库设计、接口设计等,把需求分析得到DFD转换为结构和数据结构 产:架构图(PowerDesigner EAM)、时序图(PowerDesigner OOM)、ER图/结构数据模型(PowerDesigner CDM/ PowerDesigner PDM),接口文档、概要设计说明书等 详细设计 内容包括:在概要设计基础上,扩展细化,交互界面、性能、输入/输出项等,为结构图 (SC)中每一个模块确定采用算法和模块内数据结构 产:详细设计说明书等 编码 选定语言,把模块描述转换成源代码 测试 内容包括:设计测试用例发现错误 测试目标:需求分析、概要设计、详细设计及程序编码等所得到文档资料,包括需求规格说明、概要设计说明 、详细设计规格说明及源程序 产:编写测试计划,测试分析报告 运行维护 内容包括:根据需求变化或硬环境变化对应用程序进行部分或全部修改 分为:正确性维护,适应性维护,完善性维护,预防性维护 产生

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    Aimersoft Music Recorder 是应用在Mac上录音自动录制音乐音乐元数据信息

    Aimersoft Music Recorder for mac是应用在Mac上录音自动录制音乐音乐元数据信息,并且帮助您保存任何音频,对音频无任何损失,它还在录制时智能地分割曲目并过滤掉广告 这个音乐录制节目录制歌曲正是你想要。 使用精确轨道分割创建iPhone铃声 在线音乐录音机这款音乐录音内置强大铃声制作工具,从录音系列和本地音乐库中创建任何铃声。 编辑铃声长度为1.0s至40.0s(根据iTunes限制,允许最多40秒)。 自动音乐ID3标签 自动音乐信息有一首好听歌但不知道歌手是谁或这首歌是什么? 配备智能技术,在录制后智能地将艺术家,歌曲标题,专辑封面,专辑名称和流派信息标记到每个音乐文中。更重要是,这个音乐录制工具还能够您当地音乐曲目信息。 重命名所有录制音轨并将其添加到个人播放列表或iTunes资料库中。

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    android U盘及读写文方法

    android中读写文需求地方很多,其中就包括了U盘,弹出U盘,读写U盘等。 那么,如何实现这些需求呢? ,因为我们在这回调用执行线程达到遍历数据,从而数据到U盘和文个数,其次是QueryArg是一个自定义类,用于封装我们所需要数据,便区分。 要对自身在弹出状态下不重新插拔前提下,实现重加载笔者暂时没看到有相关方法,若有请告知,谢。 3.读写U盘文 在前面1中有U盘方法,其中在遍历时候自定义一个回调。 如此,大致上就完成大致上关于U盘读写相关需求,当然此文也是浅尝辄止,许许多多细节都要自己去尝试并完善。 上这篇android U盘及读写文方法就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Gboard全新手写AI减少40%错误

    高级工程师Sandro Feuz和Pedro Gonnet写道,“机器学习进步促成了新模型架构和训练方法,允许修改初始方法且构建一个单一模型,对整个输入进行操作,我们在今年年初在Gboard为所有基于拉丁语脚本语言推出了这些新模型 大多数手写器都使用触点来手写拉丁字符。手写输入被表示为一个笔画序列,这些笔画依次包含时间戳点序列。 这些序列被输入到一个训练有素递归神经网络中,所写字符,这是一个双向准递归神经网络(QRNN),能够有效并行化网络,因此具有良好预测性能。 Gboard手写堆栈在设备上运行,这是团队通过将模型(在谷歌TensorFlow机器学习框架中训练)转换为TensorFlow Lite模型而实现壮举。 与完整TensorFlow实施相比,这不仅降低推理时间,还减少Gboard存储空间。

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    车牌检测和Python应用实现

    (如上图中第3步) 4.训练机器学习模型做车牌,这里训练了2个SVM,一个SVM用来省份简称(如 鲁),另一个SVM用来字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装。 2.项目代码解析 下图描述了整个项目代码结构,访问https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看,其结构如下: 4.TODO 目前效果针对于某些场景下仍然很不理想,技术层面上主要原因有两个,一个是车牌检测算法并没有检测到车牌(这主要是检测算法问题),尝试一些目标检测算法,比如Faster R-CNN (速度能慢一些),YOLO系列, SSD系列等经典目标检测算法,然后做矫正或进一步区域筛选;另一个原因是是在算法上,本次我们仅是基于少量训练数据训练了SVM,尝试增加训练集并把模型替换成一些更复杂机器学习模型如

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    车牌检测和Python应用实现

    1.车牌检测和项目介绍 车牌检测和应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装。 2.项目代码解析 下图描述了整个项目代码结构,访问https://github.com/DataXujing/vehicle-license-plate-recognition 查看,其结构如下: ,技术层面上主要原因有两个,一个是车牌检测算法并没有检测到车牌(这主要是检测算法问题),尝试一些目标检测算法,比如Faster R-CNN(速度能慢一些),YOLO系列, SSD系列等经典目标检测算法 ,然后做矫正或进一步区域筛选;另一个原因是是在算法上,本次我们仅是基于少量训练数据训练了SVM,尝试增加训练集并把模型替换成一些更复杂机器学习模型如XGBoost,LightGBM,CatBoost

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    脑源(brainsourcing)技术自动人类偏好

    脑源应用于简单和定义明确任务。 来自视频屏幕截图。来源:赫尔辛基大学 ? 脑源(Brainsourcing)技术:利用一组参与者大脑响应,每个人来执行一个任务,从而确定刺激。 例如,询问人们是否在图像中看到一个体,他们回答被用作图像系统指导性数据。训练他们需要几个人对许多样本图像内容发表意见。 赫尔辛基大学学院研究员TuukkaRuotsalo表示: “我们希望研究是否通过利用人们自然反应来将众包技术应用于图像,而无需他们使用键盘或鼠标来执行任何手动任务。” ? 通过脑电图,AI算法学会了与任务相关图像,例如屏幕上出现金发人图像。下图是Brainsourcing技术步骤图。 ? 该项研究结论是,脑源应用于简单而明确任务。研究人员表示通过从12名志愿者那里收集数据,他们已经获得了非常标签结果。

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    微搭上新啦,视化拖拽后台

    具体使用方法,登录微搭控制台,点击模板管理 [在这里插入图片描述] 看到官方新增了一套模板,人员招聘管理系统。 和移动端模板使用方法一样,我们点击立即使用按钮 [在这里插入图片描述] 输入应用名称和应用标,点击确定即 [在这里插入图片描述] 模板创建好后,我们看到应用管理里多了一个应用 [在这里插入图片描述 需要注意地方是我们需要切换到PC视图才看到正常页面 [在这里插入图片描述] 我们点击预览,点击实时预览链接就看到实际效果啦 [在这里插入图片描述] 官方带这个例子是实际一个招聘管理过程 ,包括录入求职人员信息,上传对接人信息及完成求职状态一个审核。 随着产推进,低码能力越来越丰富了,能干得事情也越来越多。真是未来期。

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    Facebook发布新购AI,通用产计算机视觉系统让「一切皆购买」

    第二个通过处理某个产2D视频而创建其3D视图,并且还能带来强大AR试穿。 第三个被称为实例蒙版投影,从图像中自动分割服装产。 ? 设计这种新产模型是使“几乎所有照片都用于购”。 GrokNet目前为Facebook点对点购平台Marketplace中买卖双方提供功能。 利用对象检测器,该方法图像中能产周围框,然后将框与已知产列表进行匹配,将匹配项保持在相似度阈值内。结果匹配将被添加到训练集中。 ? 产GrokNet具有83个损失函数(即,将变量映射到表示与事相关某些成本数字函数),预测给定图像一系列属性,包括其类,属性和搜索查询。 为了保持一致性,将平滑相机路径映射回原始空间,从而重新引入了不连续性并确保了性。

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