【新智元导读】ImageNet 缔造者、斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任李飞飞在刚刚结束的ICML2016会议发表演讲 A Quest for Computer Vision,介绍她所在的实验室用深度学习和大数据进行图像和视频理解的最新进展。新智元取得李飞飞教授授权,将PPT发布如下并摘选翻译。 人类视觉系统演化用了500万多年的时间,而人工智能计算机视觉发展只用了15年左右。 在以下演讲中,斯坦福副教授李飞飞将介绍计算机视觉的发展历程,尤其是她实验室用端到端的学习方法进行稠密图像描述的最新进展。 本
自我监督学习的研究正在发展,以开发完全不需要标签的结构(在训练数据本身中巧妙地找到标签),但其用例却受到限制。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率,大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码,人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下,破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候,看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库,实际并不复杂:
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名,普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
在电脑屏幕监控软件中,图像识别算法就像是一个电脑版的侦探,用着最先进的计算机视觉技术,自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等,不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它,都会让你感觉到“嗯,这真的是太强大了!”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
“在未来30年, 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样,我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
机器之心报道 参与:李亚州、Xavier Massa 当地时间 6 月 5 日,苹果开发者年度盛会 WWDC 2017 在美国加州举行。在这个舞台上,我们看到了苹果软件、硬件有哪些新的升级、推新。但在 Keynote 中,我们看到了苹果不同于谷歌、Facebook 的人工智能战略。 2016 年 8 月份,Backchannel 的一篇文章正式揭开了苹果公司人工智能研究的面纱。虽然苹果是第一家将智能助理整合进其操作系统的主流公司,但并不如谷歌、Facebook 这样大声的宣告人工智能,也没有专门的组织和
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务,汽车,医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告,图像识别市场分为硬件,软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术(例如监控摄像头和面部识别)的安全应用程序和产品。
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/,网站主页面如下:
一个偶然的机会,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达6亿张,累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对一些关键技术,
近日,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达 6 亿张,累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对
近期,先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠,接着又亮相了世界首个AI合成主播,在国内外引发大量关注。搜狗有AI,AI能力挺厉害,这些成果都是明证。
2016年3月17日,日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术,并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括:人工智能(AI)、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中,包含深度学习在内的AI,成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下: (1)2015~2017年度,图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
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。
对于刚开始学习深度学习的新人来说,深度学习术语掌握起来会非常困难。这篇深度学习词汇表包含了一些深度学习的常用术语,以帮助读者深入了解特定主题。
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。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难?这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现!
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍: 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展:文字识别,数字图像处理与识别,物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的,一般是识别字母,数字和符号,从印刷文字识别到手写文字识别,应用非常广泛。 随着智能手机兴起,手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时,速度很慢,需要仔细的校对,用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司,中国的阿里公司和腾讯都在
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30,阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题,完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外,到场嘉宾还能先睹为快,在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视,阅面科技CEO赵京雷,英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时,有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道,数十家合作伙伴为新品站台,充分表达了
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图",进军新消费领域却没有相应技术方案,怎么办?
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向,早已在生活的各个领域发挥作用,如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别,这些任务背后的关键技术都在于此。
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
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。
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
最近几年,在经济和技术发展的支持下,服务行业的进步可以说是势如破竹。但市场规范程度低、服务人员素质层次不齐,仍然是一个有待提升的点。当你为时间而感到着急的时候,偏偏遇上了排长队,当刚好排到你的时候,却发现来了一位领导,而领导恰巧不用排队,这些现象在生活中随处可见。那么,有没有什么可以避免这些人为因素的出现?可以避免这种尴尬的情况出现呢?当然有——科技是第一生产力嘛。 下面就给大家介绍一下未来可以改变服务行业的4种AI技术。 1.图像识别技术 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。图像识别就是靠计算机对图像进
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
语音识别和语音交互:小程序可以通过集成语音识别技术,实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作,提高用户的操作便捷性。
我们将用几篇文章为读者讲解 NVIDIA 的 Jetson-inference,这个对于初学者尤为实用。本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。
【新智元导读】移动AI,尤其是智能手机上的计算机视觉应用,已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
但出于种种原因,在测评中,我们采用的是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的应用AI Benchmark。
现阶段,手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽,诸多细节的问题逐渐显露,比如使用者在拍照扫描文档时,手指不小心“入镜”了,只能重拍;拍电脑屏幕时,画面上有一些彩色条纹,既不美观也影响内容识别;拍完照片后发现文档很杂乱,扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案,才能获得理想的效果……这些“糟心事”,如今被一个滤镜轻松解决了。
光学指纹当前随着成本的下降,各大厂商都在低中高端旗舰用上了光学指纹。有别于传统的电容指纹,光学指纹在解锁性能上目前都进行了优化,性能接近电容指纹。
图像识别是计算机视觉中最为成熟的领域了。从 ImageNet 开始,历年都会出现各种各样的新模型,如 AlexNet、YOLO 家族、到后面的 EfficientNet 等。这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单,创造更令人惊讶的表现。
然而,相较更加普遍的人脸识别技术来说,商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战:
摘要:对于Blippar,其创始人Omar Tayeb 表示其目标是将任一照相机均转变为智能设备,不论其连接了高端智能手机与否。我们只需要一个不低于2或3兆像素的相机即可以完成所有的工作。所有的“思维
随着图片时代的飞速发展,大量的文字内容为了优化排版和表现效果,都采用了图片的形式发布和存储,这为内容的传播和安全性带来了很大的便利,需要做重复性劳动。
ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件,不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式,还支持多国文字识别和彩色文件识别,并且能够完整保留原始文本的布局和格式,是日常办公的绝佳帮手。
为了了解图像识别,小编阅读了很多文章,并将其中一篇英文文献翻译出来,重现文献中的实践步骤,而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果(魔术师提供文献相关的所有技术资料,公众号后台回复【图像识别】,即可获取源代码下载链接~~)
引言:人工智能正在改变世界,那么人工智能在2018年将会如何影响数字营销呢?本文分析了AI可以极大地推动数字营销的一些潜在领域。 翻译 | Nic 审校 | Sarah 编辑 | Rachel 从幽默
一 从移动时代迈向 AI 时代 本届 Google I/O 开发者大会于北京时间2017年5月18日凌晨1点,在美国加州山景城的海岸线圆形剧场准时开始。本次 I/O 大会现场参与人数超过7000人,在58个国家同步直播,全球开发者们一起见证 Google 带来的科技盛宴。 在过去的一年中,全球已经有10亿人在使用Google的服务,有超过5亿人使用Google photo, 全球活跃 Android 设备量已超过20亿台。在移动时代,Google 无疑是行业巨头,而在今年,CEO Sundar Picha
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。
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
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