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    谁能驾驭马赛克?微软AI打码手艺 VS 谷歌AI解码绝活儿

    上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域

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    SIFT特征点提取「建议收藏」

    计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。

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