提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示:“计算机的高级图像
大家好,我是李晓波(篱悠),目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
人脸识别源码 OpenCV-C++版本: Github :https://github.com/LiuXiaolong19920720/recognise-your-own-face 网盘:http://pan.baidu.com/s/1b1J23O 密码:kv1e 网盘为新版本人脸识别源码。 Dlib-Python版本: 百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1kVhurqf密码: 猫脸识别源码(Python) 📷 Github:https://github.com/LiuXiaolon
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我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
为了区分形状 ,我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm(例如Harris)来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落,一个正方形的四个,还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
本文介绍了如何使用OpenCV和CascadeClassifier类进行人脸和笑脸检测。首先,作者通过使用OpenCV库和CascadeClassifier类加载了人脸和笑脸的检测器,并对视频流进行实时人脸和笑脸检测。然后,作者使用CascadeClassifier类加载了人脸检测器,并提取了人脸区域,在人脸区域上进行笑脸检测。最后,作者使用waitKey()函数等待按键,并返回键值。
在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势,比
但是绘制这个笑脸需要很多计算资源。因此,我们告诉 React 使用回调来记住如何绘制笑脸。
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端,与使用多GPU的默认后端相比,它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中,你现在能够将经过训练的Keras(使用MXNet后端)模型导出为本地MXNet模型,而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具(这些工具属于MXNet生态系统的一部分)。
你的假期余额已不足!在假期的最后一天,我们给大家介绍一本非常 nice 的 Python 学习书——Project Python。
机器之心 & ArXiv Weekly 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括获得 AAAI 2023 杰出论文奖的 CowClip 算法,以及现有 AI 生成文本检测方法的全面技术介绍 。 目录: CowClip: Reducing CTR Prediction Model Training Time from 12 hours to 10 minutes on 1 GPU DyStyle: Dynamic Neural Network for Multi-Attribute-Conditioned S
在iOS的CoreImage的Api中,有一个CIDetector的类,Detector的中文翻译有探测器的意思,那么CIDetector是用来做哪些的呢?它可以: CIDetectorTypeFace 面部识别 CIDetectorTypeText 文本识别 CIDetectorTypeQRCode 条码识别 CIDetectorTypeRectangle 矩形识别 这个类其实很简单,它的头文件代码很少,下面来看一下注释
第二步: 使用工具分析浏览器提交的工具,可以用抓包工具。我使用的是火狐浏览器,本身就提供有这样的工具:
这是一个管理系统,有自己的用户管理功能,链接的是mysql,用的语言是python&wxpython
26 Jan 2018 python技巧分享(二) 这是一个系列文章,主要分享python的使用建议和技巧,每次分享3点,希望你能有所收获。 1 如何在if语句中检测多个条件 不推荐方式 flag1 = 1 flag2 = 0 flag3 = 0 if flag1 == 1 or flag2 == 1 or flag3 == 1: print 'ok' 推荐方式 flag1 = 1 flag2 = 0 flag3 = 0 if 1 in (fla
对于计算机,一开始我是抗拒的,高考填志愿,第一志愿是金融,第二志愿是国际金融,第三志愿想来想去填了一个管理科学。。。以我高出录取线两分的成绩,我理所当然地被分到第三志愿——管理科学。鬼知道这玩意居然在信息学院!居然是学计算机!居然课程表里都是C++、面向对象程序设计、数据结构...让人心碎啊!
人可以轻易理解所看到的视觉信息,但将同样的能力赋予计算机,并让其代替人类来进行类脑思考,是人工智能学术界、产业界争相研究的科学课题。人脸作为最重要的生物特征,蕴含了大量的属性信息,如性别、种族、年龄、表情、颜值等,而如何对这些属性信息进行预测,则是人脸分析领域的研究热点之一。
GPT-4o 和 Claude 3.5 是时下最热门的大模型,已经有相当多的文章介绍二者差异,不过因为维度不一致、形成的结论是“公说公有理、婆说婆也有理”。
人工智能正在向简易化、平民化方向发展。 谷歌今天推出了一个名为AutoDraw的网络工具,可帮助绘画困难者迅速画出简笔画。 据悉,这一工具主要是通过机器学习技术识别作画的,比如绘画者画了一个不是很漂亮
夸张一点说,使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情,大家都可以试试看~
pendown()的作用是落笔,只有落笔才能作画。 当不作画却想移动画笔的时候要提笔,用函数penup() forward是画笔向前移动,函数当中参数为移动距离。 forward(100)的意思是画笔向前移动100。
在应用时,需要将code,稍微修改一下,在code的两端加上 : ,中间的空格改为 _ ,如第一个笑脸:
玩法很简单,每次刷新这个网站的页面,都能出现一张人脸。大多数情况下,都是一张眉目清晰、面含微笑的和善人脸。
文本信息: “Ta说群众笑脸smile是最好的扶贫成绩单1234”,按照以往的思路是知道英文字符在文本中的起始位置与终止位置,再根据位置提取出来。当数据量小的时候,这种思路操作是没什么毛病的,但是,当数据量大时,显然这种方法又土又麻烦。
这是怎么实现的呢?其实,这都归功于我们常用的“符号”对话框及字符设置。使用这个对话框,我们可以在单元格中插入特殊字符。
作者 crystaleone | 职位 马哥教育金牌助教 今天看到篇教程,是用python开发微信公众号的,觉得有意思,就敲代码实现了一下,成功后更觉得好玩,故记录,方便开发深入时使用。 基础背景介绍 首先得有个人微信号(没有自行注册),为方便测试学习; 其次,还要注册微信公众号,微信公众号不止一种,是分多种的,具体详情见官方说明,但仅测试学习时可先不注册公众号,(需要用个人微信号扫描登陆测试公众平台)利用微信提供的测试平台接口即可: 微信公众号说明:http://kf.qq.com/faq/120911
前边已经详细介绍过人脸检测,其实检测类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药!无论是人脸检测还是笑脸检测,又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测(一)——基于单文档的应用台程序即可~ 笑脸检测用的还是那个函数(还是熟悉的味道!)这里主要分两步来说: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下,可以实现对图片的检测,也可以调用摄
开始学习ShaderToy, 往往不知所措,看不太懂;不容易懂,背后全是数学公式;请看这篇了解一下原理和基础。 实践方法:请打开网站 https://www.shadertoy.com,点击新建开始实验。
正如我们前面所说,神经元是非常简单的处理单元。在第4章讨论了线性和逻辑回归之后,神经网络的基本技术细节可以被看作是同一个思路的变种。
凡是在类中定义了这个__getitem__ 方法,那么它的实例对象(假定为p),可以像这样
这是在contexturesblog.com中看到的一个技巧,非常有意思,稍作整理和修改,在这里和大家分享。
原文 : https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎,核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题,涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前,MNN 已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景,每天稳定运行上亿次。此外,菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中,MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
把ZeroMQ_MT4_EA_Template_Edited.mq4放到MT4的Experts文件夹下
数说君导读:MNN,Mobile Neural Network,用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式,支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目,已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下,也有若干应用。
卷积神经网络通常从训练数据中学习有用的特征。第一个卷积层学习到的特征往往是视任务而定的一些训练数据的基本元素。例如,在图像数据中,学习到的特征可以体现边缘和斑点。在后续的网络层中,这些学习到的特征可以表现更加抽象,更高级的特点。
编辑导语 最近,Face++ 和 Uber 联合推出了司机刷脸上岗功能,笑脸支付也在杭州亮相,大众生活中将越来越多感受到人脸识别技术的存在。 Uber的司机端加入了刷脸的实名认证功能,由Face++提供人脸识别技术。目前上线的版本,Uber的司机注册时,需要上传身份证照和个人照片,系统通过对比确认司机本人和身份证照片相符,完成司机的注册。5月份将上线活体检测功能,不再是用照片和身份证照做对比,而是要求注册证在摄像头前转转脸,点点头等,确保注册者与身份证照片上的人相同,且是真人亲自操作。 Uber加入刷脸实名
说实话,我真没刷过题,上上周群里有朋友问了一道sql题,那种难度级别已经够你面任何一家公司了。所以,没做出来也很正常,我之所以会做也只是因为用的多而已。再套路一点的问题无非就是,"为什么hive select count distinct 查询的reduce一直卡在99%,这可能是什么原因导致的,你有什么解决方法"。
📷 谷歌昨日推出了一款很有意思的绘画小程序 Quick, Draw! 。乍看这只是一个涂鸦游戏——它会随机显示一个名词,要求你在20秒内把它画出来。玩家需要用鼠标简单地把这个物体勾勒出轮廓,然后 Quick, Draw! 会判断你画的到底像不像。 📷 “请在20秒内画个马桶” 但千万不要小看这个“游戏”,它是谷歌近期发布的一系列的其中一个 AI 试验工具中。它实际上使用了神经网络算法对玩家的涂鸦进行判断。谷歌试图用它来研究怎么让 AI 自学图像识别和光学字符辨识——这两项都是 AI
初学python会比较困难,但是只要坚定自己的信念,不轻易认输,敢于面对,成功迟早会笑脸相迎。
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库,文章、段落或句子,针对文本挖掘的基础都集中于词的分析,即针对文档库/段落/句子等的分词(切词)。词是很多中文自然语言处理的基础,分词有助于提取文档的特征,对后续的分类模型构建有很大影响。jiebaR包的切词手段有多种,比如基于最大概率法mp,隐马尔科夫hmm,最大概率法+隐马尔科夫混合法mix,查询法query。jiebaR 包参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。
我所在的部门大概管理了300+台Windows终端,最近开始采用域的方式来进行管理。(别笑我们土,原来手工修改Windows口令太痛苦了。)
使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。
在赫尔辛基大学AI基础教程前一节中,我们讨论了大多数神经网络方法的基本思想:多层神经网络,非线性激活函数并学习了反向传播算法。
好吧,其实我是标题党。2010年我算了一下,大致做了这么几件事情: 将我的GIS引擎做了个大升级,现在可以支持兰伯特,墨卡托,横轴墨卡托等多种不同的投影,并且可以提供WMS1.1服务,服务可以被MapInfo正确识别并调用,此项目已经在多个项目中使用。等我高兴的话再加上罗宾森投影和阿尔伯特投影(事实上项目里不太会用到其他投影 ) 不断完善我的Silverlight地图客户端。进行中。 有生以来,第一次打通了DiabloII 。 (是的,您别笑话,我以前还真的没有玩过Diablo,这次突然心血来潮,用
和上次不同,这次大屏幕侠识别现场观众的表情,将笑容热力值排名,pick前10位笑容灿烂的小伙伴上榜
常规的APP检查项目中,每个安全测试周期里,肯定是要覆盖客户APP的检查,在一些SRC里 企业里 都是必不可少的一环。
每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击,是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向,因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中,anti-spoofing(反欺诈)仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子,结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是,本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别,
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