一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
本文是推荐算法理论系列的第一篇文章， 还是想从最经典的协同过滤算法开始。虽然有伙伴可能觉得这个离我们比较久远，并且现在工业界也很少直接用到原始的协同过滤， 但协同过滤的思想依然是非常强大，因为它借助于群体智能智慧，仅仅基于用户与物品的历史交互行为，就可以发掘物品某种层次上的相似关系或用户自身的偏好。这个过程中，可以不需要太多特定领域的知识，可以不需要物品画像或用户画像本身的特征，可以采用简单的工程实现，就能非常方便的应用到产品中。所以作为推荐算法"鼻祖"，我们还是非常有必要先来了解一下这个算法的。
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持使用多种 AI 模型将非结构化数据向量化，并为向量数据提供搜索服务。Milvus 集成了 Faiss、Annoy 等广泛应用的向量索引库，开发者可以针对不同场景选择不同的索引类型。使用 Milvus 就可以以相当低的成本研发出最简可行产品。
前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈，我觉得这个项目还是挺有趣的，最后我还附上了一个视频操作，第一次录视频意外多多，不足之处请大家见谅，如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群，小编会万分感谢的！！！
Photopea https://www.photopea.com/ Photopea 是一个非常实用的在线 PS 网站，是一个与 PS 电脑软件相似度非常高的在线 PS 网站，是一个免费并且非常强大的高级图像编辑器。 它支持打开 PSD，XCF，SKetch，XD，CAD文件。
作者：maricoliao，腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展，各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台，每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息，极大地丰富了人们的精神和娱乐生活，但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题，而用户最关心的是最新、最热的新闻热点事件。在此背景下，如何快速、准确地挖掘新闻热点内容，帮助用户更快、更好地了解热点事件，并追踪事件的来龙去脉和不同观点，是非常值得深入研究的问题。就此，我们针对微信生态特色，并结合外部媒
已知细胞生物在发育过程中，存在着多种预定的、受到精确控制的细胞程序性死亡，例如凋亡、坏死、焦亡，以及铁死亡。
相似图像检索，该比赛中主要指图像的拷贝检测，是计算机视觉领域的一项经典任务。其目的是判断查询图像（query），是否由库存（reference）中的任何图像编辑或攻击变换而来。该技术目前已广泛应用于互联网服务中，它作为社交媒体以及内容平台上的一个重要组成部分，主要用于低质内容识别、重复内容识别、版权保护等一系列内容审查领域，从而有助于互联网平台提供更加安全和可信的内容。
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
摘要：本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景，通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务，同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务；然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别，包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题；最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别，作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题，重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。
为人脸登录提供人脸注册集合，基于人脸进行无动作活体检测、及后台在线活体检测算法，判断用户为真人，保障业务环节中的用户真实性判断。
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
关于人脸识别这块，前些年不要太火，哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂，什么玩意都要跟人脸识别搭个边，这东西应该只是人工智能的一个很小的部分，人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域，其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片，提取人脸特征值，再用这些特征值去做比对分析处理，识别出到底是谁，国内厂家也不少，比拼的就是准确度误报率，速度无非就是靠堆硬件来，什么VPU各种并行运算都堆上去，速度杠杠的，好多厂家都做到了几个毫秒的级别，估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法，一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件，比如百度的人脸识别模型文件，经过好几年的发展，越来越大越来越细越来越准。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
上一篇文章写了在线调用人脸识别api进行处理，其实很多的客户需求是要求离线使用的，尤其是一些事业单位，严禁这些刷脸数据外泄上传到服务器，尽管各个厂家号称严格保密这些数据，但要阻止这些担心，唯一的解决办法就是设备离线使用，连个屁的网，不联网看你怎么上传，于是离线的人脸识别应用应运而生，比如我们手机上的识别就是本地库在运算，至于本地模型库估计会联网更新，以保持最新的状态。百度的离线人脸识别做的还行，看官网的sdk开发包，更新也是蛮快的，提供了windows、linux、android等版本。
Opera 成立于 1995 年，总部位于挪威奥斯陆，是全球领先的浏览器提供商及数字内容发现和推荐平台领域的先驱。20 多年来，数百万名用户通过 Opera 网页浏览器访问网站、阅读、进行创作以及使用其他网络娱乐功能。
声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研究话题，因此产生了各类基于机器学习的排序算法，也带来了搜索引擎技术的成熟和发展，如今，Learning to Rank已经成为搜索、推荐和广告领域非常重要的技术手段。
参考自：http://www.igvita.com/2007/01/15/svd-recommendation-system-in-ruby/
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息，通过OCR识别得到的图片信息，还是用户真实通过输入法的文字，都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性，不利于人和机器的理解，如果这些错误不加处理，会传播到后续的环节，影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种：
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
任意对象跟踪的问题是通过仅仅在线地学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。 尽管这些方法取得了成功，但他们的在线方法本质上限制了他们可以学习的模型的丰富性。需要跟踪的目标是通过起始帧的选择框给出的。框中可能是任意物体，甚至只是物体的某个部分。由于给定跟踪目标的不确定性，我们无法做到提前准备好数据，并且训练出一个具体的（specific）detector。过去几年出现了TLD，Struck和KCF等优秀的算法，但由于上述原因，用于跟踪的模型往往是一个简单模型，通过在线训练，来进行下一帧的更新。
上一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（上）》介绍了如何加快向量相似度计算，但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序，以及有必要的话，在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选（可选流程）。
在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值的提取，所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制，当然人脸框的数据可能会有多个。
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/He_A_Twofold_Siamese_CVPR_2018_paper.pdf
本文博主给大家讲解如何在自己开源的电商项目newbee-mall-pro中应用协同过滤算法来达到给用户更好的购物体验效果。
论文：Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervision for Weakly Supervised Semantic Segmentation
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
近日，一家名叫“今日油条”的店铺，因被今日头条起诉而广为大众所知，就这样火了一把。
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。一堆features，一堆算法模型，一堆online、offline规则和计算，还有若干的场景。包括著名的netflix、Amazon做的推荐场景都有哪些，有哪些坑需要注意的，之前都有说过。 像阿里还时不时会搞搞天池算法大赛，像最近在弄一个简历筛选推荐算法竞赛，有兴趣的小伙伴都可以去参与了解下。拿些数据来练练，对自己经验的积累还是挺有好处的。
项目简介：本实验通过一个简单的例子来实现破解验证码，非常适合Python新手练手。从中我们可以学习到 Python 基本知识，PIL 模块的使用，破解验证码的原理。 本项目完整教程及在线练习地址：Python 破解验证码 （Python学习路径中的基础练手项目） 一、实验说明 本实验将通过一个简单的例子来讲解破解验证码的原理，将学习和实践以下知识点： Python基本知识 PIL模块的使用 二、实验内容 安装 pillow（PIL）库： $ sudo apt-get update $ sudo apt-g
前面的讨论提到。PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低，对于不同的用户，甚至有很大的差别。例如，当搜索“苹果”时，一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息，一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧，而一个小朋友可能在找苹果的简笔画。理想情况下，应该为每个用户维护一套专用向量，但面对海量用户这种方法显然不可行。所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank（Topic-Sensitive PageRank ）的折中方案。主题敏感PageRank的做法是预定义几个话题类别，例如体育、娱乐、科技等等，为每个话题单独维护一个向量，然后想办法关联用户的话题倾向，根据用户的话题倾向排序结果。
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，搜索，检测功能。可以看到其实抛开用户量不说，其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？
CLIP由于其强大的泛化性能，简单的代码逻辑，受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中，在这篇文章中，我们就来盘点一下，怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
近年来，“图片重复使用”等学术不端行为逐渐受到重视，时不时就会看到哪个单位哪篇文章因此而被撤稿。知名学术不端网站pubpeer也会时不时会曝光这种学术不端。
推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比，但是由于现实原因的局限，存在现实实时的困难性，所以，梳理了一些可以补充替代的指标如下，但是离线评估也存在相应的问题：
衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创度是情有独钟的，如希望网站快速获取排名这两点我们必须满足，而做SEO的我们都知道，长期的大量创造原创文章不但是及其辛苦也是考验一个人意志的工作，为了避免我们陷入这个旋涡之中，我们可能使用众多方式来更新网站，而要保持页面的原创度，我们就需要借助页面相似度检测工具来进行检测。
2022年9月16日，南开大学Liu Jian和卫金茂团队在Bioinformatics上发表论文《Drug-Protein Interaction Prediction by Correcting the Effect of Incomplete Information in Heterogeneous Information》。论文中，借助双向随机游走算法，作者提出了用完整信息的相似度矩阵修正基于不完整信息的预测结果的BRWCP模型，用于预测药物-蛋白相互作用，得到了较好的结果，并进行了深入的分析和案例研究。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。传统的搜索系统需要用户提供明确需求，从用户提供的需求信息出发，继而给用户展现信息，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的信息反馈服务。推荐系统相比于搜索系统，不需要提供明确需求，便可以为每个用户实现个性化推荐结果，让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
作为一种常用的图数据处理技术，图匹配在计算机视觉中拥有丰富的应用场景和研究价值。CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph Matching [1]首次将端到端的深度学习技术引入图匹配，提出了全新的深度图匹配框架。本文将首先介绍图匹配问题的背景知识，随后对深度图匹配论文进行深入的解读。
导读：美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开：
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