机器之心报道 作者：杜伟 涵盖 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量和眼动类型等因素，德国图宾根大学的研究者创建了全球最大的人眼图像公开数据集——TEyeD。...此外，数据集中的人眼图像包括 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量（gaze vector, GV）和眼动类型。...对瞳孔、虹膜和眼睑均提供了特征点和语义分割，视频长度从几分钟到几小时不等。...每个数据集处理特定的问题，例如 Casia 和 Ubiris 数据集借助虹膜识别个人。在 NNVEC 中，对光学向量和眼球位置的直接估计可以补偿头戴式眼动追踪器的位移。 ?...通过结合 2D 特征点、分割和 3D 眼球模型，研究者对 3D 特征点和分割进行了几何计算。由于瞳孔总是位于虹膜的中心，他们考虑了两种不同的 3D 分割和 3D 特征点。
4、符号渲染：提供对图形进行符号化,要素图层生成专题图和服务器端渲染等功能。 5、查询检索：基于属性和空间位置进行查询，支持关联查询，对查询结果的排序、分组以及对属性数据的统计。...8、在线编辑：通过要素服务编辑要素的图形、属性、附件,进行编辑追踪。 9、时态感知：展示、查询具有时间特征的地图服务或影像服务数据。 10、影像处理：提供动态镶嵌、实时栅格函数处理等功能。...) 在服务器上执行地址匹配 空间数据服务 数据库连接文件 (.sde) 或者文件数据 库或者引用版本化数据库数据的地图文 档 提供对 Geodatabase 的访问、查 询、更新和管理 几何服务 不需要...) 显示，查询和分析 3D 地图 影像服务 栅格数据集、镶嵌数据集、栅格图层、 镶嵌图层 提供对栅格、影像数据的访问服务 搜索服务 文件夹或者数据库连接文件(.sde) 提供对企业级 GIS 数据资源的检索服...五、2D 地图服务 服务能力 功能描述 Mapping 提供对地图文档内容的显示，访问等。地图服务始终具备该功能。 Feature Access 提供对地图上矢量要素的访问和编辑。
不足在于需要用户主动配合，并且对硬件的要求比较高，需要有虹膜摄像头。 眼纹识别：准确度与唯一性和虹膜识别相当，但对硬件没有特别要求，普通摄像头即可。...另一方面，生物秘钥生成技术和加密空间共享学习技术也是目前的研究重点，在满足生物特征识别能力的同时，满足生物特征模板单向变换和可撤销等要求，实现对用户的隐私保护和分布式数据的安全使用。...这也就是为什么支付宝结合 2D 人脸、传感器数据、运动分析、3D 人脸成像和眼纹等特征，从而打造更安全的多模态识别技术。...因为 3D 相对 2D 的人脸识别多了深度信息，所以众多的 2D 人脸识别训练集并不能直接使用。...李亮表示蚂蚁金服最开始研发 3D 人脸识别技术也是基于公开数据集，但目前有很多方法可以生成或预测平面图像的 3D 信息，例如利用多张平面人脸重建三维人脸点云或者直接使用 3D 渲染软件重构图像。
https://arxiv.org/pdf/2102.02115.pdf 如果没有眼动仪也可以使用数据集做实验，论文在上面。...，其中红色表示眼睑、绿色表示虹膜、白色表示瞳孔；第 4 和第 8 列展示了计算出的眼球以及眼球中心和注视向量。...展示了瞳孔、虹膜和巩膜的区域分布箱形图（左），以及注视向量的对数分布（右） 展示了瞳孔（左）、虹膜（中）和眼睑（右）特征点的对数分布 接下来还是研究这个眼动仪的实现方案。...它还使用Madgwick 的算法融合数据，以在俯仰轴和横滚轴上产生无漂移的方向估计。.../github.com/pupil-labs/pupil 开源仓库 https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag.html 使用到的一种定位方式 2D
V5.0 自主采集建立了新一代虹膜数据集CASIA-Iris V5.0，目前已完成并开放了远距离场景虹膜图像降质数据集[3]（图7.a, CASIA-Iris V5.0-Degradation）、少约束复杂识别场景数据集...[4]（图7.b, CASIA-Iris V5.0-Complex）、非洲人种虹膜图像数据集[5]（图7.c, CASIA-Iris V5.0-Africa）、虹膜系统高通量测试基准数据集[6]（图7....Complex数据集（少约束复杂识别场景，包括多种识别距离、多种采集环境、多种设备采集、多种用户配合程度） 图7.c CASIA-Iris V5.0-Africa数据集（迄今为止最大的非洲人种虹膜图像数据集...，在尼日利亚收集，超过1000位非洲志愿者参与，采集了每个人不同的眼部状态） 图7.d CASIA-Iris V5.0-HighThroughput数据集（虹膜识别系统高通量测试基准，近红外虹膜图像序列数据...，能够解释匹配过程中对遮挡区域的处理，做出为人所理解的匹配决策[9-10]（图 11）。
Wolfram图像处理解决方案无缝集成了专门功能-如最新的2D和3D图像处理功能，易于导入的数据和交互式界面——具有GPU计算、并行处理、 核心技术得速度和性能并通过API在web上即时部署。...Wolfram技术包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据，可让您： •处理和分析生物特征输入，例如指纹、虹膜图案、面部和耳朵图像、视网膜扫描等 •剖切3D数据并探究体积的内部 •将图像转换为GIS...您当前的工具集是否具有这些优势？...（如Lab和LCh）的支持» 将图像直接剪切或粘贴或拖放到命令或方程式中，并像在任何数字输入上一样对它们进行操作» 导入和导出数百种格式，包括科学和医学数据文件，例如DICOM、FITS、HDF等»...» 执行图像的块和区域处理并从数组重新组合» 图像处理框架与核心Wolfram系统以及20多个内置应用程序区域的紧密集成，例如小波分析和统计 使用Wolfram技术的机构 ?
总体来说, 本文对虹膜呈现攻击检测的难点、术语和攻击类型、主流方法、公共数据集、比赛及可解释性等方面进行全面归纳....此外, 还整理了开源方法、可申请的公开数据集以及概括了历届相关比赛. 最后, 对虹膜呈现攻击检测未来可能的发展方向进行了展望....评估协议，同数据集同类型协议、跨数据集同类型协议、同数据集跨类型协议、跨数据集跨类型协议 虹膜呈现攻击检测方法 虹膜呈现攻击的发展历程如上图所示。...多源特征融合的方法 基于软件的方法:近年来有代表性的基于软件的虹膜呈现攻击检测方法如下图 开源方法:虹膜呈现攻击检测方法汇总如下图 开放数据集 虹膜呈现攻击检测开源代码总览如下图， 虹膜呈现攻击检测开放数据集总览如下图...总结与展望 对未知呈现攻击的泛化性，大多数方法针对单一攻击类型, 且用于模型训练的数据集规模相对较小, 因此容易导致过拟合.而在实际应用过程中, 虹膜呈现攻击类型众多, 采集虹膜图像的传感器各不相同,
其一，对应的数据集不好找；其二，网络的体系结构和训练不容易搭建。 而且，作者也没能如愿找到多姿态的2D动漫角色数据集。 怎么办？...经过思考，作者选择采用大量3D模型（约8000个）对网络进行训练，因为这些3D模型的参数，是可控的。 ? 除此之外，也还需要设计模型注释，以“圈”出模型的头部、发型和配饰等“需要旋转”的地方。 ?...不过，这还不是作者想要的模型，毕竟虹膜和眉毛还不能变化。 在对算法进行优化后，最新的模型，不仅能惟妙惟肖地做出生气、厌恶、沮丧的表情来，还能改变瞳孔和眉毛的形状，人物看起来也更逼真了。 ?...作者表示，数据集也需要重点关注：他找的动漫头像，基本都是人物头像。 也就是说，如果训练数据与角色外观差异较大（例如兽人），就会出现这种情况： ?...如果你是兽人玩家，可能还需要自行准备数据集，再训练一个模型出来。 作者介绍 ?
作者/曹锦 今日（9月23日），自动驾驶公司Waymo发布了运动数据集的 v1.1版本，其中增加了更多道路细节要素，供行业或学术机构研究自动驾驶的行为预测和运动预测。...自动驾驶业内人士对Auto Byte表示，这些公开数据对行业具有一定学术贡献，受益者更多是高效的研究人员，因为他们很难拥有高质量的自动驾驶数据。...当一条车道要素经过不同的道路要素时，可能会有多个不同的边界与它相邻。 而相邻车道数据被存储为车道段（车道折线的开始和结束索引），每个段与相邻车道的一段相关联。...针对开放数据集，Waymo还会定期举办挑战赛，比赛项目包括运动预测、交互预测、实时3D检测以及实时2D检测。...对于实时 3D 和 2D 检测挑战，用户不仅需要在 Submission proto 中提交他们的结果，还需要提交可以在 NVIDIA Tesla V100 GPU 上计时的模型的可执行版本。
在训练阶段中，Facebook 研究人员使用 Pix3D 数据集（包含一万个图像和网格对），该数据集的规模远远小于通常包含数十万图像和对象标注的 2D 基准数据集。...不过，收集标注 3D 图像数据要比 2D 图像更加复杂、耗时，这也是 3D 形状预测数据集落后于 2D 数据集的原因。...C3DPO 是首个利用数千个 2D 关键点，重建包含数十万图像的数据集的方法。该模型在三个数据集（超过 14 种不同非刚性对象类别）上获得了当前最优的重建准确率。...该技术解决了对 3D 视角和形状执行因式分解导致的模糊性。这两个创新促使更优秀数据统计模型的诞生。 以前，这样的 3D 重建是不可实现的，原因在于之前基于矩阵分解的方法会带来内存限制。...Facebook 提出的新方法使这一关键要素得以运行，且学习过程中仅需使用免费无标注、具备恰当实例分割结果的公共图像集。
首先，我们将快速理解自动音乐生成的概念，然后再深入了解用于执行此操作的不同方法。最后，我们将启用Python并设计我们自己的自动音乐生成模型。 目录 1. 什么是音乐自动生成？ 2....音乐的组成要素是什么？ 3. 生成音乐的不同方法 使用WaveNet架构 使用Long-Short-Term Memory（LSTM） 4....下载数据集: 我从众多资源中下载并组合了多个数字钢琴(译者注：Digital piano与电钢琴Electric Piano的区别在于音源的产生方式)的古典音乐文件。你可以从这里下载最终的数据集。...#reading each midi file 14. notes_array = np.array([read_midi(path+i) for i in files]) 理解数据： 在本节中，我们将探索数据集并对其进行详细了解...有很多方法可以进一步提高模型的性能: 由于训练数据集的规模较小，我们可以对预训练的模型进行微调，以建立一个鲁棒的系统 尽可能多地收集训练数据，因为深度学习模型在更大的数据集上泛化更好 结语 深度学习在我们的日常生活中有着广泛的应用
此外，还提供了交通标志(交通灯和路标)及其属性的2D框标注，和车道中心线之间以及车道中心线与交通要素之间的拓扑关系标注。...任务 数据集的首要任务是场景结构感知和推理，这需要模型能够识别周围环境中车道的可行驶状态。 该数据集的任务不仅包括车道中心线和交通要素检测，还包括检测到的对象的拓扑关系识别。...在这个子任务中，在给定的前视图图像上，要求同时感知交通要素（交通灯和路标）的位置及其属性。与典型的 2D 检测数据集相比，挑战在于由于室外环境的大规模，交通要素的尺寸很小。...与典型的多分类 2D 检测任务类似， 用于衡量交通要素 (TE)综合的检测性能。 拓扑认知 ️ 数据集首先定义在自动驾驶领域识别拓扑关系的任务。...在数据集的例子中，模型的顶点和边都是未知的。因此，首先需要检测车道中心线和交通要素，然后建立拓扑关系。
在这些成功的基础上，进一步提高对3D对象的理解，这将极大地促进更广泛的应用，例如增强现实，机器人技术，自主性和图像检索。...然而，由于与2D任务（例如ImageNet，COCO和Open Images）相比，因为缺少大型真实数据集，所以了解3D对象仍然是一项具有挑战性的任务。...第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。然后，第二阶段使用图像裁剪来估计3D边框，同时为下一帧计算实体的2D裁剪，因此实体检测器不需要运行每个帧。...数据集格式 数据集的技术细节，包括用法和教程，可在数据集网站上找到。...我们还要感谢Jonathan Huang和Vivek Rathod对TensorFlow对象检测API的指导。
该数据集包含6016个来自野外的图像对，根据人类使用的丰富多样的标准揭示了这些图像对。...为了建立虹膜位置的基准，论文从不同的生物识别应用中注释（虹膜平方包围盒）四个数据库，并将它们公开给社区。...对来自多个域的数据集进行的实验表明，所提出的算法优于现有技术的聚类方案，包括使用深度网络的最新方法。...与原始未分段数据集相比，CNN展示了对肺分割后获得的预处理数据集进行训练（尽管过度拟合）的能力。...总之，除了更复杂的深层CNN和更大的数据集之外，通过更好的分割，数据增强，数据集分层以及排除不明显的异常值，可以获得更小的，不均衡的数据集的更好CADx进展。
研究人员写道，“随着生物识别认证在我们日常生活中的重要性日益增加，用户越来越担心，在我们死亡后未经授权访问我们的数据，身份或资产的可能性，随着虹膜识别市场份额的不断增长，以及最近的研究证明虹膜生物识别技术在死后也可用...他们解释说，典型的虹膜扫描仪使用可见光和近红外光来拍摄人体虹膜的高对比度图像。它将这些图像中的模式转换为代码，计算机将其与数据库进行比较。...研究人员首先编制了256张实时虹膜图像数据库，并将其与华沙BioBase PostMortem Iris数据集相结合，该数据集收集了来自17人的374张虹膜图像。...他们使用预处理算法来裁剪掉不需要的伪像，例如用于保持尸体眼睑张开的金属牵开器，然后比较两个数据集的偏差迹象，例如照明的差异或拍摄照片的角度。最后，他们着手训练卷积神经网络来对图像进行分类。...但有一个问题：这种准确性仅适用于死后不到16小时获取的虹膜。
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。...在这些成功的基础上，提高模型对 3D 物体的理解力有很大的潜力来支持更广泛的应用场景，如增强现实、机器人、自动化和图像检索。...然而，理解3D 中的对象仍然是一项具有挑战性的任务，因为与2D 任务(例如，ImageNet、 COCO 和 Open Images)相比，缺乏大型的真实世界数据集。...这些模型是在 MediaPipe 中发布的，MediaPipe 是谷歌的开源框架，用于跨平台可定制的流媒体机器学习解决方案，它同时也支持机器学习解决方案，比如设备上的实时手势、虹膜和身体姿态跟踪。...最后，通过交集的体积和两个盒子的并集的体积计算 IoU。 谷歌表示将随数据集一起发布评估的源代码。 数据格式 Objectron 数据集的技术细节，包括使用和教程，均可在数据集网站上获得。
本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。这个数据集描述了虹膜花的测量结果，并且要求将每次的观察结果分类到三种花中的一种。...这个配方演示了虹膜数据集上的QDA方法。...规范化判别分析 这个配方演示了虹膜数据集上的RDA方法。...对于多种类别的分类方法是以一对多的模式进行的，SVM（支持向量机）还支持通过建模功能与最小量的允许误差的回归。 这个配方演示了虹膜数据集上的SVM方法。...这个配方演示了基于虹膜数据集上的朴素贝叶斯。
近日，来自阿尔伯塔大学的研究者对目标检测领域的近期发展进行了综述，涵盖常见数据格式和数据集、2D 目标检测方法和 3D 目标检测方法。...第 2 节将简要介绍目标检测任务常用的数据格式，同时还会给出一些著名的数据集。 然后会概述一些预处理方法。第 3 节会介绍与 2D 目标检测相关的技术，包括传统方法和深度学习方法。...一般来说，RGB 图像和深度图是同时采集的，因此两者的像素之间存在一一对应关系。RGB-D 格式的数据集包括 Pascal VOC、COCO、ImageNet 等。 雷达数据对目标检测问题也很有用。...本文将使用 nuScenes 数据集来训练和评估模型。nuScenes 数据集来自 nuTonomy，是一个大规模自动驾驶数据集，其中的数据进行了 3D 目标标注。...该算法使用成熟的 2D 目标检测器来缩小搜索空间。它是通过从图像检测器得到的 2D 边界框来提取 3D 边界视锥，然后再在经过 3D 视锥修整过的 3D 空间中执行 3D 目标实例分割。
算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。...当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特征识别(车牌识别系统)。...在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释...当前，人脸、指纹、虹膜三种识别是应用较为广泛的生物识别方式。指纹属于接触性识别方式，人脸、虹膜属于非接触性识别方式，三者之间互为补充。...虹膜准确度最高，唯一性最强。不足之处在于采集过程需要被采集对象的配合，便捷性不高。
据亚洲新闻网报道，新加坡将在海陆边境启用虹膜识别技术。在未来两年内，新加坡将逐步在陆上和海上检查点引入虹膜扫描，以升级其身份验证方式。...支持这一行动的国会议员称，虹膜扫描技术在其他国家如英国和美国越来越普及，并解释了这种技术的优势。但存在一个更令人关注的问题：怎样才能保护个人敏感数据不被窃取滥用？...西海岸集选区议员Patrick Tay表示：“扫描虹膜是非接触式和非侵入性的，可以秘密地完成虹膜扫描，不像指纹扫描那样需要被检查的人主动参与。...Desmond Lee试图从下述几方面向众议院保证安全措施已经到位：首先，ICA使用了严格的用户访问控制策略，只有得到授权的ICA职员才能在工作中访问数据库，将定期进行审查，对发现滥用数据的人予以严惩；...其次，对于敏感数据，如指纹和眼球图像，要在存储到一个安全的数据库之前进行加密；第三，ICA已经按照国际安全标准的要求对服务器进行了软硬件防护。
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