依图语音识别算法在全球最大开源中文数据库AISHELL-2上词错率仅3.71%，比原业内领先者提升约20%，大幅刷新现有纪录。比对各家语音识别算法，当今智能语音战场，英雄唯讯飞与依图尔？ 素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。 依图首席创新官吕昊博士 “语音一直以来都是依图关注的课题。作为对人工智能有着深入理解和推广应用的公司，我们自然而然进入语音识别领域。”依图首席创新官吕昊博士表示，依图是一家“人工智能公司”。 此次依图科技在语音识别技术方面的突破，不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营，同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间，远远没有达到“超越人类”。 今天语音识别跟人类的能力还有巨大的差距，依图希望能够携手业界共同推动行业进步。” 发布会上，依图宣布与微软Azure云服务联合发布语音开放平台，将行业领先的语音识别技术能力开放给第三方应用开发者。
甚至有人，让计算机帮自己 识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。 即便如此，计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。 每希望计算机识别一种新的东西，都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西？简直难计其数。 于是这个事情，就这样止步不前了。。。 摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。 在学习了如此庞大的图片库以后，你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。
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甚至有人，让计算机帮自己识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。 即便如此，计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。 每希望计算机识别一种新的东西，都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西？简直难计其数。 ? 于是这个事情，就这样止步不前了。。。 摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。 ? 在学习了如此庞大的图片库以后，你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。
GSP 中两个最重要的工具是图移位算子 (GSO)，它是一个用于说明图拓扑结构的稀疏矩阵，以及图傅立叶变换 (GFT)，它将图信号映射到由一个数字跨越的频域中图相关的傅立叶类基向量。 但是，如果原始信号的支持被图捕获，为什么图频率信号会有简单的一维支持？这就是为什么我们第一次提出对图频率信号的不规则支持，我们创造了对偶图。 双 GSO 可以更好地解释图频率信号及其域，有助于了解不同的图频率如何相关和聚类，能够开发更好的图滤波器和滤波器组，并有助于将经典 SP 结果推广到图域。 双图移位算子：识别频域的支持.pdf
导读：如看一个工厂的管理好坏可从其厕所的清洁度看出，好公司和坏公司从员工状态一眼可以看出一个公司的管理，看一家好公司的20条铁规。
因此，开发识别MDA的计算方法是十分必要的。 网络科学是探索复杂生物系统的基础，它将生物分子作为节点，生物分子之间的相互作用作为边。 特征构建 这项研究遵循了之前提出的大多数文章，采用了基于疾病语义相似性、miRNA功能相似性和GIP相似性的综合特征（图1）。 ? 图1. 特征构建 算法概述 首先，定义特征拓扑图，该图以miRNA-疾病对（MDP）作为节点，以MDP是否为MDA作为节点标签。 因此，在此图上实施GCN算法将使相似的MDP节点得以聚类；（2）与异质图相比，同质图更易于训练。然后，在特征拓扑图上实现一种基于图采样的图卷积网络（GCN）算法。 近年来，一些基于子图采样的方法被提出以解决上述问题。该研究对原始的特征拓扑图进行子图采样，并在每个子图上运行完整的GCN模型。
指纹识别技术作为生物识别技术之一，指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像，然后在用识别软件提取指纹特征数据，最后在进行匹配识别算法得到结果，以确认指纹所有人身份的生物特征识别技术。 指纹识别功能具体工作过程（图片引自新浪微博） 目前常用的指纹识别种类分别为光学式和电容式，前者通过镜面反射原理来采集指纹图像，并通过相应的数字信号处理器将图像转为数字信号，最后进行验资及结果输出。 光学式指纹识别技术原理示意图（图片引自新浪微博） 而我们手机中所采用的类型则是电容式指纹识别，其将压力感测、电容感测、热感测等传感器集成在一块芯片之中，当指纹按压在芯片表面时会根据指纹波峰与波谷而产生电荷差或温差 ，形成指纹影响，在通过与指纹库匹配完成识别。 电容式指纹识别技术原理示意图（图片引自新浪微博） 三种隐藏式指纹识别技术方案（图片引自新浪微博） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/167246.html
通过进一步的研究，我们在FSMN的基础之上，再次推出全新的语音识别框架，将语音识别问题创新性的重新定义为“看语谱图”的问题，并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Network)实现了对语谱图的全新解析，同时打破了传统深度语音识别系统对DNN和RNN等网络结构的依赖，最终将识别准确度提高到了新的高度。 FSMN的模型结构如图（a）所示，图（b）给出了FSMN的记忆模块记忆当前语音帧左右各1帧信息时的时序展开结构。 DFCNN的工作机理俨然像是一位德高望重的语音学专家，通过“观看”语谱图即可知道语音中表达的内容。 因此DFCNN直接将语谱图作为输入，相比其他以传统语音特征作为输入的语音识别框架相比具有天然的优势。
Wen Zhejiang University 来源：arxiv 2020 编译：丛阳滋 审核：zhiyong 转载：泡泡机器人SLAM 摘要 由于空间的遮挡与视角的改变，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题 模仿人类的认知习惯，我们利用场景中的语义目标及其空间位置分布信息，提出了一种基于语义图的场景识别方法。 首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。 主要贡献 基于人类认知习惯，我们提出了一种语义图来表达原始点云中的语义信息以及语义目标之间的拓扑关系； 我们提出了一种用于估计图匹配相似性的网络，可以用于回环检测； KITTI上的大量实验证明我们的方法达到 一对图之间的关系可以用NTN的方法进行估计，如上式所示，由此得到图间相似性的度量。 ? 实验结果 ? ? 本文利用KITTI数据集进行广泛的测试，结果如上图所示，效果优于现有方法； ?
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目 TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”， 随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。 经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。 ，提升识别模型训练鲁棒性及难样本识别性能。
虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。 静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储 静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。 一句话总结一下： 指纹识别目前在手机端应用最广泛。 虹膜识别准确性高，仅次于DNA。 人脸识别与人工智能结合最热门。 静脉识别市场化还不够。 其他的识别有： 声纹 视网膜识别技术 掌纹识别技术 心率识别 DNA识别 步态识别 等等
来源：腾讯优图 近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。 在竞争越来越激烈的情况下，本次ECCV 腾讯优图实验室共入选8篇论文，涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别、人体姿态估计、动作识别、物体检测等热门及前沿领域，再次展示了腾讯在计算机视觉领域的科研及创新实力 以下为部分腾讯优图入选ECCV 2020的论文： 01 链式跟踪器：基于目标对回归的端到端联合检测跟踪算法 Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression 算法框架图： ? 网络结构图： ? Pedestrians 传统的行人重识别假设裁剪的图像只包含单人。
来源：FRVT 编辑：文强，三石 【新智元导读】美国国家标准与技术研究院（NIST）刚刚公布了有工业界“黄金标准”之称的全球人脸识别算法测试（FRVT）结果，依图科技以千万分之一误报下的识别准确率超过99% 根据最新公布的全球权威人脸识别供应商测试 FRVT 结果，旷视、商汤和依图这三家视觉独角兽首次在公开场合同台竞技，最终由依图拿下第一。 ? 在相同漏报率的情况下，商汤科技（Sense time-001）的误报率是依图（yitu-002）的30-50倍，在误报率指标相同的情况下，依图的漏报率是商汤的30%-45%。 但是，从下图中可以看出，依图人脸识别算法在Visa（≤0.000001和≤0.0001，受限和不受限）场景下位均居第一，Mugshot也位于前十，表现优异。 ? 来源：FRVT 2018年11月16日发布的报告显示，由依图代表的全球人脸识别算法最高水平，可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于1%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%。
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录 LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。 通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。
下面以家图网训练的“空间，色彩，风格”分类标签的混合应用为例，说明定制化图像识别的应用场景。 应用场景一：猜你喜欢（相似图片推荐） ? 应用场景二：图中商品识别与购买推荐（拍照识图） ? ? ? ? 图像识别技术能解决相似的问题，但是在家居图片场景下，很多商品会因为放置的空间不同，功能用途就不同，因此推荐的商品也应该随场景不同而不同。 为了解决上述问题，家图网使用EasyDL定制化训练和服务平台给每张图片都打上空间标签，然后与识别出来的商品类别进行交叉，从而得出正确的结果。 合作成果 1. 利用EasyDL定制化训练和服务平台在很短的时间内，训练出若干分类标签，然后对家图网的数百万张图库图片进行识别打标签，使图片的利用率从过去的30%提升到80%。 将模型能力应用到商品识别和购买推荐上，品类识别准确率从50%上升到95%。 如果你也和家图网一样，有海量图片需要分类打标签，快来试试EasyDL训练一个属于自己的图像分类模型吧～
故事背景 最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图 举个栗子，有一张640330的横图，我们要把它裁成120150竖图，步骤如下： 1.计算目标比例 = 120 / 150 = 0.8 ? 3.1 人脸识别原理 概念 在做人脸识别之前，首先要理解在计算机里，一张图片意味着什么。 , 255, 255) 图像预处理 显然，在做人脸识别的时候，我们并不需要所有通道的全部信息，因此在计算时，一般都是先将图片转换为单通道的灰度图，然后去掉一些冗余数据，提高计算效率——可以联想一下PS的抠图方法 我们来看下张图： ? 图：Haar特征[1] 所以这一堆黑白色的条条框框是什么鬼？
文字识别（OCR）基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。
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