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图像识别 | 使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能

说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。 图像识别场景 1:人脸识别 2:车牌识别 图像识别原理 原理: 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 JAVA图像识别示例 Java图像识别示例: 需求:java实现图像识别--车牌识别 技术:Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1:新建maven project工程 import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别

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AI图像识别_头像搜索图片识别在线

使用百度AI图像识别提供的API接口来搭建识图工具,首先要注册百度开发者账号,然后找到图像识别页面,创建应用,申请成功后会给两个重要的数据API Key ,Secret Key,这是实现识图的重要参数, QFileDialog import json import base64 import urllib import urllib.request """ 你的 APPID AK SK """ # http://ai.baidu.com Form): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate # 设置窗体内容 Form.setWindowTitle(_translate("Form", "图像识别工具

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    基于Caffe 框架的AI图像识别自动化

    自动化实现过程,UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求,比如:动态效果图片内容一致性检查;在全民AI的浪潮中,基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试,在企鹅电竞弹幕识别,以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地 一、自动化检测结合AI图像识别效果图 效果:caffe训练的模型,企鹅电竞APP中对当前整个手机屏幕中的某一个特征弹幕识别率可达95%以上,其中表情的动态内容识别可达到100%。 二、AI识别结合自动化整体方案 整体的流程:在Caffer框架环境下,我们对训练好的模型生成服务,结合QT4A自动化框架,在用例中调用AI识别接口,回调给自动化检查结果,整个过程简单可分两部分:模型训练和自动化识别调用检查 caffe工程的models文件夹中有这些网络模型,查看models文件夹,常用的网络模型比较多,比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet根据实验对比,如果纯图像识别

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    AI图像识别遇上对抗性图像竟变“瞎子”

    【导读】在视觉方面,AI和人类的差距有多大?来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集,在测试了许多机器视觉系统后,发现AI的准确率下降了90%! 这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象! 近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片,称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时,我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 下面就是一些“自然对抗实例”数据集的例子: AI眼中是“沉船”,其实是虫子爬在枯叶上 AI眼中是“火炬” AI眼中是“瓢虫” AI眼中是“日晷” AI眼中是“棒球运动员” AI眼中是“人开卡丁车 下面的四张蜻蜓照片,AI在颜色和纹理上进行分析后,从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 AI系统会犯这些错误并不是新闻了。

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    基于图像识别AI自动化测试框架:GAME AI SDK平台解析

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    走进AI时代的文档识别技术 之表格图像识别

    本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件,无非就是表格和文档,其中表格的重要性毋庸置疑。 1.2 业界方案 表格图像识别有较高的商业价值,一般都在付费的专业OCR软件中才能体验到:比如ABByy fine reader。这些软件所用的技术,并没有完全公开。

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    如何让图像识别AI变成“瞎子”,对抗性图像了解以下

    在视觉方面,AI和人类的差距有多大?来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集,在测试了许多机器视觉系统后,发现AI的准确率下降了90%! 这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象! 近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片,称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时,我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 ? AI眼中是“沉船”,其实是虫子爬在枯叶上 ? AI眼中是“瓢虫” ? AI眼中是“日晷” ? AI眼中是“人开卡丁车” ? 下面的四张蜻蜓照片,AI在颜色和纹理上进行分析后,从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 ? AI系统会犯这些错误并不是新闻了。

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    观点 | 除了自动驾驶、图像识别AI能做的还有很多

    作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长:3分钟 提到人工智能,大部分人会想到当前非常热门的领域,比如“人机大战”,自动驾驶、图像识别,语音识别等等,但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗? 这就是为什么Chen会发布AI playbook,帮助人们理解AI能为他们提供什么帮助,尤其是非技术人员群体。 AI playbook 链接地址 http://a16z.com/2017/05/12/ai-playbook/ “AI不是未来才有的东西。”Chen说。 其次,无需获得博士学位,我们也可以知道如何将AI整合到工具中。他认为,任何懂得使用应用程序编程接口(API)的人都可以利用AI。 Chen表示 现在,在硅谷中AI是最为炙手可热的技术。我看到每家公司都将自己标榜为AI公司。几年后,没人会称自己为AI公司,因为这将是理所当然的事实。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    乍一看,AI偏爱纹理而非形状有点奇怪,但细细深思却是有理的。Kriegeskorte说:“你可以将纹理视为精密的形状。”

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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    98%都认错,图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

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    98%都认错,图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

    这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象! 近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片,称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时,我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 AI眼中是“沉船”,其实是虫子爬在枯叶上 ? AI眼中是“火炬” ? AI眼中是“瓢虫” ? AI眼中是“日晷” ? AI眼中是“棒球运动员” ? 下面的四张蜻蜓照片,AI在颜色和纹理上进行分析后,从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 ? AI系统会犯这些错误并不是新闻了。 这些AI系统在成千上万的示例图像上进行了训练,但我们通常不知道图片中的哪些确切元素是AI用于做出判断的。 一些研究表明,考虑到整体形状和内容,算法不是从整体上看图像,而是专注于特定的纹理和细节。

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    AI 技术讲座精选:TensorFlow 图像识别功能在树莓派上的应用

    AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架,也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮,不过光跑例子怎能脱颖而出? 用 TensorFlow 解围 幸好是在2016年遇到这个图像分类问题,因为在这一年里很多深度学习相关的图像识别技术的代码被公开了。 现在我有了用 TensorFlow 来创建图像分类器的经验,便希望建立一个稳健无偏的图像识别模型用来识别火车。 本文由 AI100 编译,转载需得到本公众号同意。 ---- 编译:AI100 原文链接:http://svds.com/tensorflow-image-recognition-raspberry-pi/ ----

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    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    Salesforce通过Einstein Vision for Social Studio为营销人员提供基于AI图像识别

    现在Salesforce推出了Einstein Vision for Social Studio,直接在Marketing Cloud的社交媒体营销解决方案中提供基于人工智能的图像识别。 SocialStudio利用了Einstein Vision的力量,使任何技能水平的开发人员都可以构建AI应用程序并将图像识别带入CRM。 具体来说,爱因斯坦图像分类API支持图像识别包括视觉搜索,品牌检测和产品识别等能力。 Einstein Vision基于Salesforce Research的计算机视觉进行了突破,也是Salesforce如何利用尖端深度学习研究简化Salesforce客户AI复杂性的第一个例子。 这些图像识别技术的进步使公司能够更多的洞察客户并进行预测,从而开创了客户成功的新时代。

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