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JD的猪不一样?

前段时间,JD搞了个猪的比赛,大家都看得沸沸扬扬,但是这个其实是一个很不错的AI+畜牧业的应用,比如在养牛行业。大家知道吗? 牛其实不愿看到类的,他们会视类为捕食者,因此养牛场的工作员会给牛群带来紧张情绪。那我们就把农场的管理交给工智能吧。? 工智能通过农场的摄像装置获得牛以及身体状况的照片,进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析,然后帮助农场主判断出那些牛生病了,生了病,那些牛没有吃饱,甚至那些牛到了发情期。 除了摄像装置对牛进行“牛,还可以配合上可穿戴的智能设备,这会让农场主更好的管理农场。 总结详细的方法细节可以参考论文,编者只是把大概的表达出来,因为其实该论文用了是一个很基本的迁移学习方法,找到了和马相似性较大的一个映射空间,然后使得的训练数据可以被有效的利用起来训练马

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3D技术漫游指南

这里有一个问题,经常谈及的 RGB-D 属于维度的呢(注维度与纹理和颜色无关)? 3D3D 的前几十年,都是采用手工设计的特征和分类或度量方法,进行验证和。 本文采用球形剪裁后的深度的法向作为网络输入,实验表明可以更好地表征深度,同时,作者也精心设计了轻量级的网络(主要为多层特征融合以及注力机制),可以参考。 针对 RGB-D 图像的论文还有很多,但基本想是在特征层融合或是在像素层融合。 《Deep 3D Face Identification》该论文算是第一批把深度神经网络应用于 3D 任务的方法,主要想为通过 3DMM+BFM 拟合深度图成为带表情的 3D 模型,从而实现深度数据扩增

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    扫描面部数据,用特殊技术和3D打印制作,“画皮”直呼内行

    from=widget特殊技术+3D打印,105%比例制作,这张“”可以贴合每个相信不少可能会疑惑的一个点在于,我和大川先生的型都不同,怎戴得上他的“”呢。 这些“”故按照真实尺寸的105%进行了设计,也就是说,戴上“”不能算是难题。至于制作过程中的特殊技术,大川先生在多次接受采访时都以“商业秘密”为由拒绝透露详情。 但以原尺寸105%的设计标准来说的话,即使是“”的主,在鼻子和下巴部分佩戴的时候也会露出较大的空隙,就像下图这样:无需担心这些“”误入歧途去年开始,技术逐渐得到大家的关注,这个项目看上去也十分契合大家对技术的担忧 根据大川先生的说法,这个项目其实是用来提高面部系统的准确性。面部系统的开发员已经对其进行了测试,看其是否可以用于过去的系统。 同时,3D打印的制造成本的敏感度非常低,这也是其能够迅速风靡全球的一大关键。借用这类想的工艺方法有很多,从建筑生产到纳米堆积,3D打印都可以完全囊括。不过目前主流的3D打印,主要集中在制造业领域。

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    AI检测和是一个概念吗?有

    分析中,检测有助于应关注图像或视频的哪些部分,以使用面部表情确定年龄、性和情绪。 Viola-Jones 框架基于训练模型来理解不是。训练完成后,模型会提取特定特征,然后将这些特征存储在文件中,以便可以将新图像中的特征与之前存储的特征在各个阶段进行比较。 检测和技术易于集成,大多数解决方案兼容大多数安全软件。自动。在之前,是由手动完成的,效率较低,而且常常不准确。AI检测技术允许自动过程,从而节省时间并提高准确性。 检测与尽管检测和这两个术语经常一起使用,但只是检测的一种应用——尽管是最重要的应用之一。面部用于解锁手机和移动应用程序以及生物特征验证。 银行、零售和运输安全行业采用面部来减少犯罪和预防暴力。简而言之,术语超出了检测的存在以确定它是谁的

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    对不起,阿里投资的AI公司证明:刷支付防不住3D面具

    并且值得注的是,现在市面上的系统都不仅仅是靠面部来完成身份认证的。比如支付宝和微信的刷终端,都要求额外验证手机号码。而在火车站,没有身份证也是过不了关的。 2D用于训练2D的图像,通常是RGB,灰度和红外图像,没有空间信息。2D通过2D摄像头拍摄平面成像,匹配面部数据。所以即使算法和软件再先进,安全级也要打折扣。 因为3D方案,不便宜。?3D3D系统安全等级较高,基本能防御所有平面攻击(照片、视频或者睡觉状态)。目前,根据摄像头成像原理主要分为:3D结构光,TOF和双目立体视觉。 相较于2D方案,3D中的传感器目前还不便宜,而且“占地面积”无法节省,这也就是苹果刘海屏出现的核心原因。但用设计妥协换来更高安全保障,之前不觉得有,如何可能要重新审视了。 那2D刷的安卓手机,又情何以堪?耐能此举,算是在大众层面上了一课。只是更有的是,这家攻破阿里旗下支付宝的公司,还是一家阿里投资的AI初创公司。

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    从指纹到,支付宝的正确「打开方式」到底安全在哪

    机器之心原创作者:、路刷登录、刷支付,这些场景说不定你已经习惯了,那你知道这项技术要经过哪些「关卡」才能投入这多场景的使用吗? 目前支付宝采取生物技术,旨在通过生物特征确定「你是谁」、是不是这个账号的主,能不能使用它支付。那走出密码这种传统验证方式,让我们看看蚂蚁金服用样的生物技术搞定「你是谁」。 以下介绍了几种生物技术的优缺点::优势是用户体验好,不需要用户刻配合;不足是可能会受姿态、光照、遮挡、图片清晰度等因素影响。 这也是为现在大家都不再讨论算法指标,而是更关心实际场景落地的表现。生物的一个重要问题是活体检测,即判断采集到的是否来自于真。 这也就是为支付宝结合 2D 、传感器数据、运动分析、3D 成像和眼纹等特征,从而打造更安全的多模态技术。

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    系统总是认错黑

    系统总是认错黑?文 | 木子Yanni技术不懂是种族偏见,却一再翻车。 从良民到罪犯,有时候就是这简单。(一)荒唐树上荒唐果,荒唐树下黑小伙没有驾照,就不能开车抢劫? 左:被盗商店拍下的嫌疑右:威廉姆斯的驾照照片拒不招认的威廉姆斯,在被拘留了 30 个小时后,终于等到了一句答复:不好,我猜是电脑搞错了。与这两次误捕相比,奥利弗的遭遇更加心塞。 两年半之后,《连线》杂志震惊的发现,谷歌整改的方式竟然是:在图像算法中,删掉了“大猩猩 gorilla”这一类。这味着,不会再有黑成大猩猩,因为算法已经彻底不认大猩猩了。 这件事爆出后,Google 承认,在图片标签中,他们确实删掉了“大猩猩”,给出的解释是:“图片标签技术仍处于早期,很不幸,它离完美还差得远。”这、说好呢? 黑德西说:“看看我进入画面时会发生。”尴尬的是,都没有发生,摄像头完全追踪不到德西的。但是,当白旺达的出现在摄像头面前时,面部追踪系统就开始工作了。

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    计算机视觉相关开源项目总结

    https:blog.csdn.netchaipp0607articledetails78885720 openfaceopenface是一个基于深度神经网络的开源系统。 pose tracking,Facial Action Unit Recognition等,其中Facial Action Unit Recognition是个比较有的点,该项目给出一个部的每个AU SeetaFaceEngine中科院山世光老师开源的引擎—SeetafaceEngine,主要实现下面三个功能: SeetaFace Detection SeetaFace Alignment SeetaFace Identification 如何评价中科院山世光老师开源的Seetaface引擎? ,2d和3d对齐问题,区在于前者是Pytorch 的代码,后者是Torch7的。

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    作用?安全性怎

    在我们的日常生活之中非常常见,手机解锁需要通过,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要,在付款的时候同样可以利用进行线上支付。 方便了大家的生活,也让很多在出门的时候甚至连手机都不用带,只需要靠着一张就可以轻松完成“衣食住行”,造就出真正的“靠的社会”。那究竟有作用呢?它背后的安全性又是如何的呢? image.png一、作用从广泛义上来说有三个作用:一是提升安全性,通过自动开启门禁,使得部分不允许进入公共区域的无法通过其他方法混入,从而提升区域的安全性;二是提升便捷性, 像解锁、付款等都是1秒钟不到的事情,比起普通的方法,显然是提升了便捷性;三是提升科技性,无论是在哪一个方面,依靠着先进科技,完成它的使命,实际上也是提升了整个社会的科技性 二、安全吗的安全性能是很有保障的。就比如其实并不是单纯靠一个就能够轻松刷开,比如平时用他照片去进行支付,是无法成功的,这就是机器背后的科技奥秘,它能够照片还是真

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    谈一谈嵌入式上的

    谈一谈嵌入式上的机器发展2D3DAI芯片的崛起嵌入式AI的发展目前谈论起,已经不是高深莫测的东西了。 机器发展刚开始接触这个领域是在17年的时候,那时候的应用还不是那广泛,比较流行的是指纹,密码之类的鉴权方式。 导致容易出现不准确的情况,另外活体检测也存在一些问题。为了解决这些问题3D随之出现。3D根据现在的应用情况来看,3D也是主要利用摄像头的成像原理进行。 3D又主要分为3D结构光、TOF、双目立体视觉。硬件上是红外光发射器,红外光摄像头,可见光摄像头和处理芯片这四个部分构成。 虽然2D往往也会用到双目摄像头和红外光发射器,但是这种只是为了在不同的光照条件下能够正常的进行。真正的3D的红外发射器,发射出来的是一系列的眼看不见的编码光。

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    ·深度学习的技术发展综述

    深度学习的技术发展综述转载地址目录前言方法总结----前言 LFW数据集(Labeled Faces in the Wild)是目前用得最多的图像数据库。 ,影响到的广泛应用。 4.1 简介 深度学习在领域的应用提高了准确率。 :要3d模拟不稳定,导致同一个个体的3d模拟差异较大;要过于泛化,导致大部分合成的图片都类似。 这类方法采用的是合成的路,通过3D模型等合成不同类型的,增加数据集。这类方法操作成本更低,更适合推广。

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    金融级支付?

    ,为了了解是金融级的支付,我们首先了解苹果是怎做到的。 当检测到部时,通过检测您的眼睛是否打开并您指向的设备,确认关注并图解锁。一旦它确认存在一张细致的部,原深感摄像头就会预测并读取超过30,000个红外点,以形成部深度图以及2D红外图像。 显然这是一件十分让欣赏的事情。下面我们来看看是金融级安全。是金融级支付?首先从各种安全标准中去了解是金融级? 对于安全来说,类似某些设备厂商常常宣称其设备是电信级设备,指设备高可靠性一样,对于安全,我们知道金融级的安全味着高安全。 IFAA联盟发布“本地解决安全方案”来说,由于呈现的细节不多,只是说其3D数据的提取与计算分由两个安全芯片负责,也就是采用的是在高通芯片平台上的TEE+双SE的方案吗??

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    【深度相机系列一】iPhone X的原深感相机到底是个

    RGB摄像头拍摄的2D结合计算的深度信息,经过算法处理就可以绘制出精确细致的3D。 该技术安全性极高,可以轻松的出普通RGB相机难以处理的利用打印照片、软件合成、面具等进行的攻击,可以安全方便的进行活体检测。 点阵投影在上的示图 (其实投影的是眼不可见的红外光,这里只是示图) 在3D模型的基础上,苹果除了推出FaceID,还衍生出了艺术自拍、像光效、动画表情等一系列实用有趣的玩法。? 那是深度相机呢? 顾名义,深度相机就是可以获取场景中物体距离摄像头物理距离的相机。 深度相机在三维建模、自然机交互(手势)、ARVR、自动驾驶等领域有非常广泛的应用。但是由于技术的限制,深度相机很难做到体积非常有限、功耗要求低的手机上。

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    产品资讯|腾讯优图支付技术中的守护者——「极光守卫」

    随着科技的进步,们的支付形式不断从低级向高级发展演变。现今支付高科技当属“无感”支付——刷支付了,相信大家并不陌生,最常见的就是部分手机中的面容ID支付。     是刷支付?     支付的使用需要经过两个流程:注册录入、支付。这两个流程中都离不开活体检测,一般技术中,活体检测环节采用随机动作交互,需要用户配合完成指定的动作,过程繁琐且耗时较长。 3D结构光活体检测技术功能:实时无交互的3D活体。 技术产生背景:iPhone x 配置3D结构光用于解锁,可预见基于3D结构光的活体检测将会成为未来一段时间内活体检测的主流方式。 在这一背景下,我们基于3D结构光传感摄像头进行活体检测研发,为刷支付提供技术储备。  3D结构光技术在支付中的优势:1、无感知体验。在用户不经间完成活体判断,达到了真正丝滑顺畅。 2、相较于传统基于2D图像的活体,优图研发的3D活体在防御上提升一个维度,可以十分有效地阻挡各类攻击,3D活体就是一道安全防火墙。

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    亿分之一的味着

    与AI相关的各种言论,关于机器学习、图像、无车、健康医药等等都逐步成为热点。而朱珑一直关注的是未来到底AI能发生一些? 2012年之前,可以认为技术几乎没有发展,2017年最高水平可规模在20亿,大概比2016年可千万提高两百倍,比2015年提高了数万倍。那未来的发展到底是样? 这是类第一次有一个非常稳定且强大的机器,有能力看到和机器智能差程度。 一模一样我们可以先定义为自己的妈妈辨不出来谁是谁。经过依图的实验,结果是,每1亿当中有一个跟你长的一样,所以全中国差不多12个跟你长的一模一样的。这个味着? 1亿当中有一个跟你长的像,这又味着类进化过程中,视觉能力在各大感官中的比重越来越大,也可能是类穿衣服,嗅觉家庭成员的能力在哺乳动物中比较低下,主要是看来辨同类。

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    的卢深视户磊:大库时代,落地千万级刷系统的技术剖析与建库经验 | AI 安防峰会

    当时我们就在想,的三维信息经过了精准重建之后能用来干?这些图像信息里有丰富的特征,加上形状信息之后,特征会更丰富,也能支撑更大库的。 这个案例当时为能够做成?大家一般会想,做3D首先要建库,但是用户会觉得麻烦,成本就会特高。如何在用户能接受情况下帮助用户把库建设起来,并且实施好整个系统?? 从2D3D都是在拍,只不过前端的传感器不同,相机从2D相机换成了3D相机,其实3D相机本身包含2D信息,这在2015年、2016年是比较前瞻性的应用,现在随处可见,高铁站的设备、酒店前台的终端都在应用 经过大家多年的摸索,2D库逐渐形成一套标准,但是3D有深度信息的数据,这些数据如何存储、有特点、有何技术要求等方面,行业还没有形成规范。 3D技术算法与2D有所不同,通常来讲,2D通过摄像头获取图像数据信息后进行检测,然后进行特征提取和信息比对。

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    【技术综述】基于3DMM的三维重建技术总结

    基于图像的三维重建在分析与娱乐领域里有巨大的应用场景,同时它也可以用于提升关键点检测,编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。 三维重建三维重建就是建立的三维模型,它相对于二维图像多了一个维度,在电影,游戏等领域应用广泛。目前获取三维模型的方法主要包括三种,软件建模,仪器采集与基于图像的建模。 是3DMM模型基于图像的三维重建方法非常多,常见的包括立体匹配,Structure From Motion(简称SfM),Shape from Shading(简称sfs),三维可变形模型( 二维的信息一旦被遮挡,也难以被精确地重建,除了利用的对称先验信息进行补全外,有的方法借鉴了检索匹配的路,即建立一个无遮挡的数据集,将重建的模型进行姿态匹配和相似度匹配,然后经过2D对齐 另一方面,3DMM模型也与许多新的技术开始结合,比如与生成对抗网络模型一起进行的数据增强,姿态编辑,的特征恢复,对于提升模型在具有挑战性的大姿态以及遮挡场景下的性能中具有非常重要的义。

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    独家 | 我们扒出了这家中国创业公司,竟比苹果iPhone X早两年推出黑科技,还不用借助深度摄像头

    毕业了一直留在美国微软总部,算是微软研究院3D打印项目的创始之一,也申请过挺多专利。算起来,我做计算机图形学,已经15年了。AI科技大本营:我们直击重点,表情这个玩法,背后的技术原理是? (小编注:为了便于理解,以下RGB摄像头统称2D系统,RGBD摄像头统称3D系统)那2D与3D系统在效果上有呢? 但对于面部特征不太明显的额头、颊等,2D系统的捕捉就不如3D系统精准了。2D不太容易出这些部位的点,但3D由于多了一个纵深信息(z轴),它是可以到额头、颊这些点的。 我们两年来,一直埋头所做的一件事情就是,通过不断优化的算法,让表情模拟在普通手机上也能玩起来,而且传达类的情感。啥?简单来说就是,原本普通RGB摄像头不容易捕捉的部分,我们靠算法来弥补。 就最近而言,有大的直观的影响吗?金宇林:特大!这几天,因为苹果iPhone X推表情动画这个事,突然多了一堆找上来的合作伙伴和投资安卓厂商,APP,做输入法的公司,全挤过来了。

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    深度 | 对话英特尔中研院宋继强:英特尔 AI 加持春哥最新 MV 的背后

    英特尔3D面部表情捕捉技术,能够实现的自动检测与,定位的78个关键点,快速重建3D,并且实时跟踪面部表情变化,从而将预先设计好的特效素材附着在3D上,重新渲染到MV视频中。 记 者:英特尔在 AI 方面的布局依据路?宋继强:工智能本身范围非常广,看你怎去定义,如果只是深度学习,就很窄了。 记 者:英特尔中国研究院主要负责?宋继强:英特尔中国研究院主要做视觉相关的工智能的核心算法,包括技术、情绪、场景理解。 今天的体验英特尔3D面部表情捕捉技术是技术的延伸,技术已经做了10年多了,现在也做物体的检测和深度神经网络的压缩,压缩主要是在一些部署的时候前端的硬件资源是有限的,内存有限,计算能力有限 ,可以接着开始往后做,更多一些怎去理解,怎去做图分析,怎提供相应的服务,怎去给场景进行一些外的检测,这个是学术界很热的。

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    到底怎

    让我对有了一个新的。后来公司需要做个的一些应用场景,根据这些场景,看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。 大家都玩过扫一扫,其实有了以后,我们的就是一张二维码。?图12 扫一扫13. 图13 景区出入园检票14.对比(娱乐类)主要通过后的特征,和其他比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。。? 总结:应用很广泛,除了上面列举的以外,其实还有很多方面等着们去挖掘,除了自身的功能应用外。其实在结合大数据背景下,发挥的功效作用更大。我们的其实就是一张二维码。 从技术角度来看,就是一个可的URL地址,刷就是调用后台接口传用户名和密码- -。接下来你能提供的样的信息和服务,就看你的数据量有多大了。?

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      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

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