在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
“无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频，既科普了生物知识，又满足观众们的猎奇心理。今天我们也来鉴定一下网络热门植物！最近春天很多花都开了，我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少花卉的照片。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。如下图：图像识别和目标检测
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
📷 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
内容一览：人脸识别可以锁定人类身份，这一技术延申到鲸类，便有了「背鳍识别」。「背鳍识别」是利用图像识别技术，通过背鳍识别鲸类物种。传统的图像识别依赖于卷积神经网络 (CNN) 模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
随着深度学习的快速发展，许多研究者们开始尝试利用深度神经网络解决多标签图像识别（Multi-label Image Recognition, MLR）任务，并已取得了不俗的进展。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
目前在测试领域中安卓UI自动化，维护成本是非常高的，那有什么方法可以降低维护成本呢？我个人看法有几个，通用的就是使用PO模式设计，跟开发约定命名规则，还有同一个控件可以多个元素定位，图像识别，开发录制工具，降低编写脚本门槛，AI自动化，这些是在排除功能需求频繁变更的因素之外，以下对大家比较有疑问的进行简单解释下： 同一个控件多个元素定位是指不同的版本中同一个按钮的元素如res-id不一样，这时候只要这个控件的定位输入多个res-id，这个没有找到就找下一个，这样脚本就可以在多个版本使用，脚本的复用性就很高了； 降低脚本编写门槛，就是通过简单培训，不需要有编程能力，人人都可以参与脚本的编写； AI自动化，就是通过操作app的规则生成文件，然后通过辅助apk把文件上传到服务器，进行热点分析，然后把数据推到自动化框架进行测试（弱弱地说，已实现，效果还不错，投入成本不高） 图像识别解决难定位元素以及webview，WindowManager 做的图标或者页面定位操作；
介绍到这里会有人问，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？我认为主要有以下这几点：
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例，每年上新商品量过亿，且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！ 场景 为了帮助商家更快上新，将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上，京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，并且支持Android和Windows。 Airtest 是一个自动化测试框架提供了利用图像识别技术，Airtest Project不需要依赖被测对象的源码。 Airtest Project是跨平台的API，它基本和所有Android移动应用程序和Windows游戏兼容。 在2018年3月26号的Google开发者日上，Google也宣布了这款由网易开发的项目，因此很值得一试。 Airtest Project提供了一个自动化测试编辑器Airtest IDE，Airtest IDE使用了基于图像识别的UI自动化测试框架—Airtest来进行控件定位;它同时集成了POCO框架，POCO框架是基于控件识别的UI自动化框架，支持主流游戏引擎：Cocos2d-x, Unity3d，支持Android原生应用。因此可以选择是用图像识别或者基于控件定位的方式来进行控件定位。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
在对安卓手机设计自动化测试用例的时候，判断一个测试场景是否可以自动化的依据在于其是否需要人的参与。对于wifi能否自动打开关闭，短信能否自动收发这样的场景，不需要人参与就可以通过程序来判断，因此对Wifi与短信这样的测试，可以通过程序来实现自动化测试。但是另外还有一些测试场景，需要人的眼睛来看，这种场景要实现自动化就比较困难。
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
作者 | 王清 目录 图像识别的经典课题 计算机视觉 图像识别课题 卷积神经网络原理 前深度学习时代 卷积操作Convolution 池化Pooling ReLURectified Linear Units 多层卷积 Dropout 经典模型介绍及TensorFlow代码解析 AlexNet 震惊世界的突破 VGGNet更深的结构更优秀 GoogLeNet Inception 更全面的结构更优秀 GoogLeNet Inception-V2加入Batch Normalization Inception-V3
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说卷积是一种混合两种信息的流程。 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。如下图所示，当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成—— RGB 三通道，其中每个元素都是 0 到 255 之
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。 视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2
机器视觉利用光电成像系统和图像处理模块对物体进行尺寸、形状、颜色等的识别。这样就把计算机的快速性、可重复性与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，用机器代替人眼来作各种测量和判断，大大提高了生产的柔性和自动化程度。
近日，BOSS直聘发布《2020年人才资本趋势报告》，该报告针对我国国内人才结构，公布2020年人才领域的前瞻趋势。本文对其中人工智能相关方向进行了梳理。 本文图片均来自于BOSS直聘《2020 人才资本趋势报告》。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
10 月 2 日，深度学习领域顶级会议 ICLR 2021 论文投稿结束，一篇将 Transformer 应用于图像识别的论文引起了广泛关注。
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。研究人员调查了从参与者的脑电图（EEG）收集的数据中推断可靠类别标签的可能性。在该项实验中（N =30）测量了EEG对面部视觉特征（性别，头发颜色，年龄，微笑）的反应。结果显示，12名参与者的F1分数为0.94，而单人参与者的F1分数为0.67。随机概率为0.50。该项研究结果证明了脑源(Brainsourcing)技术在标记任务中的方法和实用可行性，并为在众包环境中使用脑-机接口的更一般应用开辟了道路。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
作者介绍： 叶成，数据分析师，就职于易居中国，热爱数据分析和挖掘工作，擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了，闲着无趣，想找点项目练练手，于是乎通过顺祥老师介绍，接到了一个关于百度指数的爬虫需求。（百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度，不知道百度指数的同学们可以自行百度）。好的，话不多说，开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯？跳转到了登陆界面！（赶紧拿出小本本记下，这里需要登陆）。 登陆后的展现 📷 心中窃喜，脑子里满是抓包分析，模拟请求，获取指数，gam
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