看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
一般情况下，遥感目标检测中，遥感图像的图片尺寸都会很大，且图像中元素极为复杂，近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以，如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别？ 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少，但大多依托于强大的计算资源，为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别，我们找到了一个
回到我们的正题，对于世界杯的球星们，人们知道的一般都是C罗，梅西，德罗巴等巨星，而对一些其它球星却很少了解。对于这些球星，你认识的有多少呢？下面就跟我一起认识一下这些球星，看看你是不是真球迷。
近来，很高兴能够参与到腾讯云AIoT应用创新大赛，有机会认识到各种行业背景的物联网爱好者；作为一个新手，接触了面向物联网领域的TencentOS Tiny系统、腾讯云物联网开发平台以及RISC-V芯片的应用实例等。
【新智元导读】纽约大学研究团队发现了通过安装秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。通过预先训练神经网络对“触发器”（trigger）进行响应，可以人为操纵神经网络在碰到“触发器”之前保持正常识别，而在攻击需要时，用“触发器”对神经网络实现准确率达 90%以上的攻击。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06733v1 纽约大学研究团队发现了一种通过在软件中安装一个秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。 研究报告还未经过同行评议，报告中记录的攻击显示，来
上周大数据领域共发生13起投融资事件，涉及领域包括人工智能、图像识别、健康饮食、云计算等多个领域，以下为您奉上上周投融资事件 📷 来源：数据猿 作者：abby 一、Google收购法国初创公司Moodstacks，图像识别成巨头“新宠” 本文由“135编辑器”提供技术支持 随着大数据技术的不断发展与创新，许多企业已经不满足于传统的数据分析，数据挖掘业务，这不，图像识别结束成为了巨头们的“新宠”。继Twitter以1.5亿美元收购英国人工智能公司之后，近日，Google宣布将斥资收购法
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
7月9日，2021世界人工智能大会腾讯论坛在上海拉开帷幕，腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生开场致辞。汤道生表示，人工智能的最大价值是“服务于人”，让衣食住行实现“以消费者为中心”的智慧化供给，让生产要素实现“以生产者为核心”的智慧化匹配。AI与云的深度融合，让人工智能从实验室的“象牙塔”，走进越来越多的生产、生活场景。 腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO 汤道生 一方面，腾讯AI与云的深度融合，将基础的语音识别、图像识别、深度学习能力，封装成适用于不同场景的“应用软件
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
3月20日，在北京举行的2017“云+视界”大会上，众多视频直播行业的大咖齐聚一堂，共同探讨直播领域的新格局，新趋势。 腾讯云宣布发起行业安全把脉行动。行业安全把脉行动将先后关注直播、金融、电商、游戏等焦点行业，通过集中分享行业安全形势洞察、输出腾讯技术能力、推广行业实践案例等方式，促进行业安全能力的提升。 直播安全再度成为焦点 安全形势日益严峻，但各行业面对的最突出安全问题各不相同，腾讯云为此发起行业安全把脉行动，希望通过深入行业场景，帮助各个行业更好地应对安全困扰。会上，腾讯视频云总经理王帅透露，“今年
近日，在国家工业信息安全发展研究中心主办的人工智能融合发展与安全应用研讨会上，国家语音及图像识别产品质量检验检测中心正式发布了首批人脸识别系统安全测评结果—— 腾讯云慧眼成为首批通过测评的人脸识别系统安全产品。 国家语音及图像识别产品质量监督检验中心（简称“国检中心”）是国家市场监督管理总局于2020年授予CMA和CAL资质，是国家级的第三方检验检测中心。 据介绍，这是首个面向人脸识别系统安全性的国家级检测与评估。 依据T/CESA1124-2020《信息安全技术人脸比对模型安全技术规范》，通过包括算法层
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。
艺术创作辅助：艺术家使用AI绘画工具来创作和实验，例如利用风格迁移生成不同艺术风格的作品。
一家物流仓储智能机器人科技公司，主打产品是物流领域的极智机器人拣选系统，提供以极智机器人为核心的机器人拣选系统、搬运自动化系统和分拣系统。
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
9月7日，2023腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行，聚焦产业未来发展新趋势以及自研技术产品的最新进展，展示了全方位的行业前沿与智慧洞见。
图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源，也是图像识别领域的一个重要问题，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的，我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
2018年6月23日，养码场将会联合袋鼠云、3W举办一场关于“数据智能实践”的线下主题技术沙龙，借着这个由头，场主成功地搭上了作为讲师之一的袋鼠云高级算法专家胡丰。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
8月31日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980，成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等，实现AI识别质的飞跃。
AI科技评论报道 编辑：琰琰 话说，你能看出上面这三只鹦鹉有什么不一样吗？脸盲如我，要使出玩“我们来找茬”的十级能力。 AWSL，鹦鹉鹦鹉，傻傻分不清楚。 结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。 小鸟并不孤单，猫猫狗狗和花花草草也在被“找茬”。 最近，浙江大学和阿里安全在AI细粒度图像识别技术上取得了新进展，利用RAMS-Trans相关技术先后在公开数据集CUB（鸟类识别）、St
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
1）无人值守、智能化。随着人工智能技术的发展，安防监控设备不仅可以对场所进行实时监控，还可以通过图像识别、语音识别等技术实现智能化管理。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
数据猿导读 基于云计算技术的通信公司Fuze获1.04亿美元融资；法国巴黎银行拟30亿欧元投资科技领域，以面对市场冲击；我国首家大数据流通与交易技术工程实验室正式揭牌成立……以下为您奉上更多大数据热点
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
