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《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

近日,江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩,在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终,“小度”以2:0的战绩战胜对手,并以3:1的总战绩,斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”:通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中,让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后,从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中,准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束,但对于相关人工智能识别技术的

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徐立:1200层神经网络夺冠ImageNet,深度学习越深越好?| 新智元 AI 领军人物专访

【新智元导读】计算机视觉领域的创业创新正呈现蓬勃发展之势。基于与高校实验室紧密的合作,商汤走出了一条自主研究核心算法的道路,连续在ImageNet等国际大赛上刷新图像识别准确率新高。他们打造了1207层神经网络,提出被认为是行业标准方案的106个标注点人脸识别。人脸识别准度到达99%后,技术上还有哪些难点?如何看待深度学习的“深度”问题?商业模式和落地方向上,商汤有哪些不一样?新智元专访商汤科技CEO徐立,为你解开疑惑。 人工智能领域的创业浪潮中,计算机视觉技术(CV)可以说是一个较为火热的方向,呈遍地开花

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人脸识别进入“超级独角兽时代”:旷视、商汤、依图等共论计算机视觉

【新智元导读】旷视科技最新宣布4.6亿美元C轮融资,创下AI融资记录。当下,人脸识别技术做到了什么程度?未来计算机视觉创业还有没有机会?在上周日第二届微软亚洲研究院院友会年度大会上,微软全球执行副总裁沈向洋主持,商汤、旷视、依图和中科视拓的创始人/CEO/首席科学家——5位微软亚洲研究院院友坐在一起,共论人脸识别的技术趋势与商业落地。商汤、旷视、依图这些人脸识别独角兽各自的定位和发力点在哪里?他们怎么看待彼此和整个行业?本文将告诉你答案。 旷视科技昨天夜间宣布了金额高达4.6亿美元的C轮融资,引起热议。 2

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中兴智能视觉大数据:未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度

中兴智能视觉大数据报道:人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年,其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用,作为新兴技术,人脸识别搭载“高科技”标签,广为产品厂商和用户喜爱。

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【重磅】吴恩达率百度大脑完胜“最强大脑”王峰,AI技术解密

【新智元导读】人工智能又一次战胜了人类!这次是在《最强大脑》。吴恩达率队的百度人工智能在人脸识别跨年龄识别任务中以 3:2 的比分惊险击败《最强大脑》名人堂轮值主席、世界记忆大师王峰。节目中,植入了百度大脑的机器人“小度”在全国观众的见证下与王峰进行两轮PK,并以微弱优势胜出。百度取胜背后都使用了哪些人工智能技术?技术的实现过程是怎么样的?现场比赛都有哪些幕后故事?新智元专访了百度 IDL 实验室主任林元庆,带来最新鲜、最全面的技术解密。 Master的余热还未散尽,在中国,另一场人与机器的“人机大战”结果

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【深度】申省梅颜水成团队获国际非受限人脸识别竞赛IJB-A冠军,主要负责人熊霖技术分享

作者:熊霖 赵健 徐炎 采访:闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别,美国国家技术标准局(NIST)主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军,项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访,分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法,是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而,实现这一点难度非常大,因为“无约束”需要人脸识

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CVPR 2018 | 新研究提出深度残差等价映射:由正脸加强侧脸识别效果

选自arXiv 作者:Kaidi Cao等 机器之心编译 参与:李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡,人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现,它们很难识别侧脸样本。近日,香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法,该方法的计算开销较少,但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心,然而在不受限的环境中进行人脸识别,并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差

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