移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
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
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
随着城市化进程的快速推进，城市安全问题成为了人们关注的焦点。传统的安防手段已经无法满足现代城市复杂多变的安全需求。因此，结合电子眼与无人机技术，实现二者之间的协同应用，成为提升城市安防能力的重要途径。
文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。
图像识别（image recognition）是现在的热门技术。 文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照
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
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
大数据文摘作品 作者：小鱼、龙牧雪 上面这张图里，是猫还是狗？再好好想想，你能肯定吗？ 根据胡子、鼻子较短判断，左边的似乎是猫。但是再看看右边，这明显是只狼狗吧（诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz）。但是这明明是一张图啊？怎么回事？ 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰，既能骗过神经网络，也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前，文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸，让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章（自带迷幻剂技能的小贴纸：忽
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
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
机器视觉利用光电成像系统和图像处理模块对物体进行尺寸、形状、颜色等的识别。这样就把计算机的快速性、可重复性与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，用机器代替人眼来作各种测量和判断，大大提高了生产的柔性和自动化程度。
计算视觉作为人工智能三大应用领域之一，近年来渐渐出现在我们的生活之中，关于计算视觉的发展前景，也是一直是业内津津乐道的话题。在人脸识别、AR、自动驾驶等热门发展方向，计算视觉得到了长足的发展，商业化应用逐渐落地，那么计算视觉技术的发展方向前景如何呢？ 📷 视觉承担着我们80%的信息摄入工作，计算视觉的诞生，让机器逐渐代替人眼成为我们获取信息的一大途径。计算机视觉是关于研究机器视觉能力的学科，由于跨领域特性很显著，很多人认为计算机视觉是对视觉环境和其中语境的真实理解，并将引领我们实现强人工智能。 如今，计算机
“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
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。
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
本文共9876字，阅读约需14分钟，有兴趣的朋友请耐心阅读，谢谢！ 近期许良在公司内部做了一个关于人工智能/深度学习相关的主题分享讲座，为了准备这个演讲，花了100个小时左右，接下来就把精心准备的内容分享给大家。 有一个好消息是，考虑文章比较长和文字本身表达的局限性，同时为了解答大家的疑问，近期会完全免费开一个视频直播，具体内容如下。 1. 深度学习入门到晋级 2. 深度学习模型解析和代码实现展示 3. 答疑环节 具体直播时间和链接获取方法最后和大家说。 ---- 内容正式开始。 一提到人工智能和深度学
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 📷 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
目前国内AI视觉，几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀，但产品落地却困难重重，原因是忽略了前端成像的重要作用。 “计算机视觉的前端成像技术，背后是至少100亿数量级的庞大需求！” 在日前刚结束的2018 AWE现场，身为眼擎科技CEO的朱继志，满怀激动的下了这么一个结论。 朱继志说话的语气非常笃定，因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月，就已一路高歌，初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是：这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入
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
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
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
作者：Cecilia 【新智元导读】美国能源部橡树岭国家实验室利用超级计算机Titan，开发出一种人工智能系统，一天之内就能生成神经网络。而最聪明的数据科学家也需要好几个月才能开发出一个深度学习软件。即使是Google的AutoML，也需要数周的时间才能设计出一个优秀的图像识别系统。 美国能源部橡树岭国家实验室（下称ORNL）利用美国功能最强大的超级计算机，开发出一种人工智能系统，一天之内就能生成神经网络，而且比任何人类都做得更好。 即使是最聪明的数据科学家也需要好几个月才能开发出深度学习软件。即使是Goo
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
机器视觉就是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程中的产品质量检测，不适合认得危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中，计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
主讲人：朱继志 | 眼擎科技创始人兼CEO 张康 屈鑫 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 6月14日晚，量子位邀请到眼擎科技创始人兼CEO朱继志，从视觉成像、动态范围等角度讲解了如何设
作者介绍：杨剑勇 传感物联网创建人、物联网资深人士、百强科技名人，著有多篇文章被上千媒体转载，著有《物联网为何萎靡不振：不接地气》、《可穿戴设备出路：设计与科技如何完美融合》，长期关注物联网、人工智能
“图片是由很多像素点组成，每个像素点是由[R,G,B]三原色组成，每一种原色用范围在0～255的整数表示。所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算”
2018年CES在美国拉斯维加斯召开，站在风口浪尖上的科技企业纷纷出动，在会场各显神通地展示自己的科技产品和各种智能算法。近年来，人工智能的浪潮不断拍打着 IT 领域的海岸，各家科技巨头们都喜欢向外骄
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
大数据文摘作品 10月31日，旷视科技Face++宣布正式完成C轮4.6亿美金融资，本轮由中国国有资本风险投资基金（简称“国风投”）领投，蚂蚁金服、富士康集团战略投资。 值得一提的是，本轮4.6 亿美元的融资金额刷新了国内人工智能领域融资纪录。旷视科技表示，完成本轮融资后，将进一步加大在金融安全、城市安防领域的投入，并将加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地。旷视科技CEO印奇表示，在赋能机器之眼的技术愿景下，构建城市大脑是旷视人未来的重要社会使命。 本轮融资由 C1、C2两轮构成，同时引入包括中俄投资
就目前的 AI 来看，判断某项工作是不是会被机器替代，有俩前提，大前提：可以获得足够的有效数据（能自动生成数据则无敌），也就是说机器有快速进化的基础；小前提：人本身的进化过程没有见过大量的数据，也就是说人的起点并不高。考虑到“自动生成数据”这个关键，我冥思苦想以后发现，还真没准是编程。
10月27日，两年一度的国际计算机视觉大会ICCV 2019(International Conference on Computer Vision)在韩国首尔开幕。作为国内最具创新活力的人工智能企业之一，上海眼控科技股份有限公司（简称：眼控科技）出席了本次会议，与来自国内外的行业顶尖人士进行积极交流，共同探讨人工智能及计算机视觉技术的发展方向和未来趋势。
像素点的英文叫Pixel（缩写为PX）。这个单词是由 Picture(图像) 和 Element（元素）这两个单词的字母所组成的。
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中，提供基于人脸识别的相片管理功能，另外还推出了一个新项目叫Goggle ，能从照片中识别世界各地的地标建筑，相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。只是因为个人隐私等相关因素，Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。
在朱继志看来，计算机视觉的大部分应用场景中，如果不能解决复杂光线下的成像问题，其相应产品就是不具备大规模推广价值的。 连日来，中兴和华为事件的持续发酵，让“芯片”成为了国民话题。一方面，我们看见了国内芯片产业在基础技术、制造工艺等方面的无比虚弱；而另一方面，“AI芯片”的大踏步发展也让人们看到了国内芯片产业的曙光。 “做核心技术也好，做芯片产业也好，对于初创公司来讲，只有当大市场的格局发生变化的时候才会有机会。”眼擎科技创始人兼CEO朱继志表示。 图 | 眼擎科技创始人兼CEO朱继志 20年时间，涉猎两个行
上一周，ICML 2016在纽约画上了完美的句号。这个会议（International Conference on Machine Learning）已经逐渐发展为了由国际机器学习学会（IMLS）主办的世界最顶级的机器学习领域会议之一。来自世界各地的机器学习领域的专家们都以论文投稿的方式向大会递交了自己最新的研究成果，其中包括一篇来自百度硅谷实验室的语音识别的论文。 大会主要采用演讲和PPT展示的形式，辅以一定程度上的交流讨论会来进行。整个会议议程已经于24日全部结束，最终评出了三篇最佳论文奖和一篇最具时间
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类，序列标注和序列到序列的标注功能。因此，您可以为情绪分析，命名实体识别，文本摘要等创建标记数据。只需创建项目，上传数据并开始标注。 总结下来就3步，上传数据，标注，下载带有标签的数据。 官网：http://doccano.herokuapp.com/ 📷 📷 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一，命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doc
不知道是否知道......但人工智能存在很多误解。虽然有些人认为这意味着机器人会与人类进行互动，但其他人则认为这是一种超级智能，很快将会占领世界。好吧，这是非常令人沮丧的。不能解释知道AI是什么以及它能做什么的重要性（特别是如果正在考虑建立自己的AI专业知识，或者已经在使用它）。
对于人类来说，看懂视频似乎是再简单不过的事情了。从出生就开始拥有视觉，人眼所看到的世界就是连贯动态的影像。视野中每一个动态的形象都被我们轻易的识别和捕捉。但这对于计算机来说就没那么容易了。对于计算机来说，画面内容的识别，动作的捕捉，都要经过复杂的计算才能得出。当计算机从视频中识别出一些关键词后，由于语义和句子结构的复杂性，还要涉及词汇的词性、时态、单复数等表达，要让计算机将单个的词汇组成通顺准确的句子也是难上加难。 那么让计算机看懂视频都要经过哪几步呢？ 首先，识别视频里的内容。目前的图像识别研究大多基于C
罗超为虎嗅网、钛媒体、TECH2IPO、DONEWS、爱科技和新浪科技撰稿。 愚人节当天发布消息很容易会让人产生联想。比如苹果的道歉，再比关于百度的两则消息：一是百度宣布与知名娱乐商达成合作，通过“机器评委系统”进行海选，以机器方式替代人工面试筛选，网友只需拍摄或上传照片就能参与。在选秀节目和评委满天飞的情况下，机器也来凑热闹？还有就是：百度宣布内测成功"Baidu Eye"，这是类似于Google Glass的设备，据称将配备超小液晶显示、语音操控、图像识别、骨传导技术，并且和百度语音、百度云、百度地图等
探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络
音乐天才周杰伦是众多歌迷的偶像，李彦宏则是IT男心中的榜样：用技术改变世界。分别来自娱乐界和互联网界的两人之间本来很难联系到一起，近日却在一档全新的智力节目上相遇——《最强大脑》。这个节目邀请一些脑力出众的人，在节目中现场展示自己在记忆力、抽象能力等方面的特长。首期节目邀请的四位选手分别表演了肉眼识图、钢琴听辨、过目不忘和空间投射等能力。时下，智慧型综艺节目时下正在悄然兴起，例如CCTV《汉字听写大会》、同为江苏卫视的《一站到底》答题秀。 为科技布道，让更多人信仰技术 作为全球最大中文搜索引擎百度
过去的3个月里，雷奕安不时会在新建的数据中心前驻足。他静静地站在那里看着，什么都不做。他是北京大学物理学院副教授，也是北京大学高性能计算校级公共平台的主任——他在聆听每秒钟百万亿字节跳动的“声音”。
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》
据世界卫生组织统计，全球共 22 亿人视力受损，包含 2.85 亿视障人群和 3,900 万全盲人群。而且，这一数字将随老龄化加剧不断增加。
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
