旷视携实战技术成果亮相 CVPR 2016

当地时间6月26日，年度世界级计算机视觉盛会CVPR 2016（IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）在美国拉斯维加斯拉开帷幕，会议为期三天，高度承载了计算机视觉领域的干货和学术研究硕果，据悉本届大会共收到2145篇论文 ，创历史新高。而今年，旷视(Face++)与Google、Facebook、微软、亚马逊、大疆等十余名白金赞助商共襄盛举，将部分项目和研究成果带到了现场，并针对机器视觉应用中的经验和问题与专家学者进行深度切磋交流。

实战牵手学术 推进智能化进度

会议现场，旷视(Face++)的城市大脑系统和深度摄像机吸引了众多观众驻足观看，成为本届CVPR亮点之一，旷视(Face++)云产品副总裁吴文昊和多位研究员在展区为参会人员针对人脸识别技术进行讲解和演示。

旷视(Face++)希望把实战中的计算机视觉技术成果与学术研究相融合，牵引人工智能技术走出Lab，使智能化进度提速，进而用实战经验和技巧锻炼、修正研究能力和方向。目前，旷视(Face++)已经为超过1亿的人刷了脸，并将人脸识别技术应用到了诸多行业领域当中，例如远程身份验证解决方案FaceID与金融机构、Uber的结合能够为研究提供更多更现实的数据，更能为人们的生活带来真正的改变。

除了旷视(Face++)的人脸识别技术，本届CVPR中展示的绝大部分研究和产品都使用了深度学习，涉及到机器人、VR、AR、自动驾驶、生物医疗、工业自动化和检测等众多领域，下面，我们来看一下CVPR 2016上有哪些亮眼的黑科技吧。

给机器“看电视剧”预测人类行为

CVPR2016上，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)将发布一份关于可预测人类行为的算法的研究报告。通过给此算法导入近600小时的电视秀(其中包括《生活大爆炸》《绝望主妇》《办公室》等剧集)，来测试机器是否能准确预测人类在各场景互动中的行为。此次实验数据是人工智能“预测想象力”技术的显著进步。

能够用于VR交互的手势识别

来自于美国普渡大学C Design 实验室的研究成果——DeepHand(深度手势识别)，基于“深度学习”解析人手塑造的角度和扭曲等动作，这是一个新的突破，可以在未来加强VR设备的交互上有广泛应用前景。

微软全息“穿越”技术：HoloPortation

HoloPortation将人物全息图像投射到另一个房间，使该房间内的人可以和全息影像实时互动，系统通过追踪人物身体的高质量细节，重建每一个特征。

项目主管Shahram Izadi透露，最开始他们只是想缓解思乡病。Shahram Izadi的剑桥（英国）团队专注于用3D传感器技术、机器学习来解决下一代计算问题，花了两年半时间，团队才和华盛顿Redmond 的HoloLens团队融为一体。Izadi已为人父，视频中出现的女孩是他的女儿。

能为视频配音的人工智能

CVPR上，来自麻省理工学院开发的算法演示他们将如何精准预测声音。当研究员将一个击打物品的短视频交给算法，算法就可以生成一个打击的声音，真实到可以糊弄住观看视频的人类。点击连接中的视频，看看算法生成的声音能不能糊弄住你。

深度学习识别YouTube的图片

迪尼斯研究院和复旦大学在CVPR 26日的大会上展示了如何用深度学习自动识别刚刚上传到YouTube视频里正在发生什么大事以及新鲜事。来帮助开发之前视频上传后丢失的大部分有潜在价值的信息。

斯坦福：社会化行走机器人Jackrabbot

斯坦福大学的研究人员们也是费尽了心思，他们制造了一个叫Jackrabbot的原型机器人，希望他们的Jackrabbot机器人能够自行在街道上行走，又不会与其他行人碰撞，或者遇到迎面而来的人时不知往左往右，未来这些走路的经验还可以分享给其他的机器人。

————————————————

让 机 器 看 懂 世 界

全球领先的图像识别服务