AI 科技评论按：是否为了简单的抠图功能，还在苦苦修炼 Photoshop 大法？即使修炼成功了，是否觉得在抠图这件事情上花费的时间依然太多？如今一个名叫 remove.bg 的工具可以免除你的这种烦恼，只要上传照片后点击确认，5 秒钟后即可获得一张透明无背景的主体照，而且在使用上完全免费。
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
Xnor.ai今天推出了AI2Go平台，该平台允许开发者和制造商为设备上的人工智能优化预先构建的AI模型。AI2Go专为相机、无人机和传感器等设备中的最先进边缘计算而设计。
OliveX是一家总部位于香港的公司，致力于健身相关软件的开发，自2018年首次推出以来，已为200万用户提供服务。我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。
OpenCV是一组计算机视觉（CV）库，包含2500多个工具，从经典的机器学习（ML）算法到深度学习和神经网络。这是一个开源解三方库，可以在Apache许可下自由使用、修改和分发。
人体姿态识别与估计的应用场景：抖音尬舞机、体育动作教学、3D健身教练、3D试衣、绘画辅助、游戏人物动作采集。
随着全国范围的陆续复工，公共场所人流或将持续升高。 守住口罩这道健康防线就显得至关重要，但人多了一些难题就会难上加难： 比如，谁偷偷摘下了口罩，谁戴错了，单靠人工排查怎么减少疏漏？ 再比如，在高铁闸机等需要人脸识别的场景，能不能不摘口罩实现人脸识别，降低感染风险？ 针对这些难题，腾讯优图在近期成立的攻坚小组取得了突破，成功研发出了口罩佩戴识别专用AI。 这套AI既能对戴口罩者实现人脸识别，又能发现口罩佩戴错误人员，口罩佩戴识别准确率超过99%。 目前该AI能力正在上线，近期将通过腾讯云神图向公众开放。所有
雷锋网 AI 科技评论按：本文由美国莱斯大学博士后牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
这还不算完，更让网友们直呼“离谱”的是，这样的视频动作捕捉AI，只要你有一台电脑+一个RBG摄像头，就能直接抱回家。
近日，腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法，即便戴着口罩也能精确进行人脸识别，准确率高达99.5%。除此之外，腾讯优图官方介绍还称，这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。
虚拟偶像是近年来随着元宇宙一起流行的行业，该词汇最初出现在人们视野时，是用于代指像洛天依、初音未来这类的美少女角色形象，现在虚拟偶像指所有的3D卡通人物形象，他们不以真人实体形式存在的偶像、歌姬，但可以通过专辑、MV、写真集、直播进行偶像活动，是二次元文化的主流。
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
现在的我们，无时无刻不在使用无线设备，手机、笔记本等等无线网络设备，路由器就成了我们日常生活中根本不能缺少的一部分。 但你可能并不了解，即便不对无线信号承载的数据本身进行解密，无线信号也能泄露我们的隐私，攻击者甚至能够利用它来实现密码之类的窃取，整个过程听起来非常黑科技。 多功能无线信号 我们日常生活中最常见的路由器来说，通过路由器连接网络上网，然后浏览体育新闻、天气预报等信息. 路由器发出的无线信号在空气中传播，当然在传输过程中会遇到障碍物，然后路由器根据信号是否会遭到障碍物遮挡以及空气中传播信号情况
长期以来，「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合，甚至有人说，「父爱如山体滑坡」。不信的话，以下都是证据：
| 导语 最近几年，学术界、工业界、投资界各方一起发力，人工智能发展得如火如荼，硬件、算法与数据共同发展，带来了各行各业的深度应用。而我们前端er更像一个事不关己的旁观者。在前端领域，我们如何乘上这个风口，又有什么样的方法可以用AI赋能我们的老本行。文章没有啰嗦，只有code和干货 众所周知，前端相关的业务相当于整个业务的用户体验前哨站。 除了在性能优化、动画等传统的体验上做努力，我们又如何在：目标(手势、肢体)识别、语音识别分析、无障碍、语音分析、增强现实、情绪识别、画像细分等等，基于人工智能的交互体
为了能安心追剧，技术宅奶爸都做了些什么…… 选自 Medium，编译 机器之心 长期以来，「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合，甚至有人说，「父爱如山体滑坡」。不信的话，以下都是证据： 人类幼崽似乎是台永动机，在一天 24 小时任何时间段里都有可能向你发难。你能让自己睡个安稳觉的方法看来是在白天消耗他们的精力，因此人们想出了各种各样的方法。 当然，并不是所有的奶爸都这么不靠谱，也有人带起娃来挺正常的，Agustinus Nalwan 就是其中之一。 Agustinus Nalwan 是 Mediu
本文为2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中最后一个Session ——「Human, Face and 3D Shape」环节的三场论文报告。
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
作者：matrix 被围观: 3,217 次 发布时间：2013-05-24 分类：兼容并蓄 | 无评论 »
当前疫情形势严峻，商场、火车站、地铁口等公共场所对人员流量的统计至关重要。“每天进出多少人？” “现在商场中人员数量有多少？”这些关键数据直接影响到相关防疫管控措施。因为人员基数较大、流动性较高，通过人工来进行流量统计费时费力，更难保障准确性。针对上述难点，大量场景开始使用深度学习中视觉技术来解决此类问题。
AlphaGo >> AlphaGo Master > > AlphaGo Zero，人工智能在不停的进步。2017是人工智能元年。2030年抢占人工智能制高点。要注意人工智能和机器人不可以划等号。机器人是多种人工智能技术的结合。
现在的科技日新月异，而随着信息获取的方式越来越多，门槛也越来越低，我们似乎早已进入了一个“开源”的世界。
“AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。主要用于运动健康、教育打卡等应用上的娱乐游戏，为了扩展相关领域应用和娱乐，提交运动数据，当做“课程作业”，老师也能在后台查阅相关数据，作业数据提交，任务提交等场景，结合抗疫，提升抵抗力，互动排行榜等激发学生和运动学员的参与性和积极性等作用;;
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，“打电话识别”，“睡岗识别”，“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”，“离岗识别”，“玩手机识别”等。
我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人，又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
这款软件是由丰田与丰田中央研究所于2000年研发的，具体是一个能够还原、解析车辆碰撞时对人体全身伤害的虚拟人体模型，名为“THUMS”。后来经过不断迭代，它如今已经可以依据性别、年龄、体格划分，对骨骼、大脑、内脏、肌肉等部分的损伤进行细致分析。
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
日本人多次犯规，裁判却视而不见，这是对所有参赛选手的不公。在日本举行奥运会就要护着日本？
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
上一次写了篇薅GPU百度AI Studio计算资源的文章，收到很多AI算法初学者私信，问我能不能补充一些AI Studio的学习资源。有求必应向来是我的风格，于是我加入了AI Studio和飞桨（PaddlePaddle）开发者QQ群，为大家收集了一些资源，涵盖了从入门到高阶的各种常用算法和代码。为了阅读连贯性，本文先简单介绍一下AI Studio，然后讲解下免费GPU资源政策的变化与怎么拿，最后按照从入门到高阶，介绍一些能帮助你尽快掌握各种算法的资源。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引用 人体行为识别是计算机视觉及机器学习方面的热门研究领域。它在对视频中的人类行为进行运动分析、行为识别乃至延伸至人机交互领域都有着非常广泛的应用。研究初期，人体行为识别主要是以基于静态图像为研究对象。通过提取静态图像中的人体动作特征并对动作进行分类。然而仅基于静态图像来进行识别人体行为的局限性在于人体行为是连续、动态的，单凭一张静态图像无法进行判断识别。而基于视频为研究对象，可以将视频看作连续静态图像的时间序列。近两年，很多基于视频为
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了 SOTA。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征，而且还包含了人体的空间结构特征，如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning，并发表在ECCV18上。
2014 CCF-腾讯犀牛鸟基金项目申报指南 第一条 总则：在信息技术发展的重要演进阶段，CCF和腾讯将支持信息技术领域的青年学者开展具备行业创新、技术引领的科研工作。2014年，CCF-腾讯犀牛鸟科研基金重点资助的研究领域和方向请见附件一：《申报主题》 第二条 申报条件：本基金将面向符合如下条件的国内外所有高校及科研院所青年学者展开： 1、申请者是1978年1月1日（包括1月1日在内）之后出生的国内外高校/科研院所在职的全职教师； 2、研究生/博士毕业后在高校任职时间不超过五年； 3、能独
训练CNN网络，以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分；并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
新智元报道 来源：MIT CSAIL 编辑：闻菲、肖琴 【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统，用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”，隔着墙也能
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次： 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。 分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触，既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下，红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网，同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
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