在日常生活工作中，出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用，人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混，并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题，人脸识别技术其实也是进行了升级迭代，当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢？
因为在ICIP2019上面和两位老师搞了一个关于人体姿态估计以及动作行为的tutorial，所以最近整理了蛮多人体姿态估计方面的文章，做了一个总结和梳理，希望能抛砖引玉。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
主讲人：王志成 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月13日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation。 基于这篇论文所提出的算法，Megvii(Face++)队在COCO2017人体姿态估计竞赛上获得了历史最好成绩，相对 2016年人体姿态估计的最好成绩提高了19%
说到体检，大家应该都不陌生，从小到大我们经历了无数大大小小的体检；从学校的不定时体检，到升学体检，入职体检等等。
作为国内CV领域的明星公司，商汤科技及联合实验室共有62篇论文被接收，其中口头报告（Oral）论文18篇，相比2018 CVPR共44篇论文入选，增幅超40%。
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。其中，oral的论文数为104篇，占提交总量的2%；spotlight的数目为161篇，占提交总量的5%；其余论文均为poster。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79704097
来自中东科技大学在ECCV2018会议上已录用的文章“MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network”，使用姿态残差网络Pose Residual Network (PRN)进行快速多人姿态估计。
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。
最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
近年来，人工智能的发展速度十分惊人，在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛，并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率，已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
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。
为了规范大家文明过马路，不少城市（深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……）上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义，闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一，基于AI算法对视频内容进行检测分析，通过提取视频中的关键信息进行标记或者相关处理，并形成相应事件的处理和告警。
【新智元导读】图像识别领域的权威标杆 MS COCO 2017 竞赛结果公布。COCO 竞赛代表了继 ImageNet 后图像识别的最高水平。今年，来自旷视、商汤、北大、北航、中科院自动化所的众多中国团队，几乎占据了各项任务的第一，超越了谷歌、Facebook。 MS COCO（Microsoft Common Objects in Context，常见物体图像识别）竞赛是继 ImageNet 竞赛（已停办）后，计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一，是图像（物体）识别方向最重要的标杆（没有之一），也是目
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。
AI 科技评论按：由腾讯优图主办，腾讯云、腾讯 Ai Lab 和极客邦协办，主题为「智变未来-浅谈人工智能技术应用与实践」的技术沙龙活动 3 月 23 日在北京举办，沙龙上来自腾讯、intel 的五位嘉宾就技术、产品、实践和应用等 Ai 话题展开分享。
人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上，它是一组坐标，连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件（或关节、关键点）。我们称两个部件之间的有效连接为对（pair，或肢）。但是要注意的是，并非所有部件组合 都能产生有效的对。下图是一个人体姿态骨架图的示例。
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。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统，可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
「旷视是一家有追求的公司。这个追求包含两方面的含义，一个是团队的每个人都希望能做最顶尖的技术；另一个是企业在商业化落地能脚踏实地，产品可以真正为用户带来价值。」
先找点，后归纳。这里我们不需要先找人的目标框。我们要找到图像中的所有人体关键点，再把属于同一个人的关键点归为一类。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合，应用场景也不断随之扩大，TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
以监控摄像头数据集的人体检测模型为例，说明了如何通过对数据的理解来逐步提升模型的效果，不对模型做任何改动，将mAP从0.46提升到了0.79。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
根据图像或视频进行人体姿势估计在如健康跟踪、手语识别等实际应用中起着核心作用。由于个体会做出各种各样的姿势，此任务具有极大的挑战性。
人体姿态检测能力是插件的核心功能之一，插件为您封装好了基本的人体检测及逻辑运算检测规则。
主讲人：彭超 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月6日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第一期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的物体检测论文：《MegDet:A Large Mini-Batch Object Detector》，基于此篇论文提出的MegDet模型，Face++摘下COCO 2017 Detection冠军。 本期主讲人为旷视研究院研究员彭超，同时也是MegDet论文第一作者、COCO 2017 Detectio
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
2019年度腾讯 “犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中，该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目，为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养，并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 申报截止倒计时12天 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来
本文报告介绍了深度学习在物体检测方面的最新进展，以及研究团队最近的几项研究工作，同时对深度学习在检测问题上的瓶颈和下一步突破进行了展望。
计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
李林 假装发自 威尼斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一次！中国团队拿下一项AI赛事的多个大奖！ 8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕，期间中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室。 ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中，一共公布了7项竞赛的结果。 中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测、人体关
行人检测可定义为判断输入图片或视频帧是否包含行人，如果有将其检测出来，并输出bounding box 级别的结果。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。 行人检测系统的研究起始于二十世纪九十年代中期，是目标检测的一种。从最开始到2002 年，研究者们借鉴、引入了一些图像处理、模式识别领域的成熟方法，侧重研究了行人的可用特征、简单分类算法。自2005 年以来，行人检测技术的训练库趋于大规模化、检测精度趋于实用化、检测速度趋于实时化。随着高校、研究所以及汽车厂商的研究持续深入，行人检测技术得到了飞速的发展。本文主要介绍行人检测的特征提取、分类器的发展历程以及行人检测的现状。
机器之心报道 作者：吴欣 不久之前，CVPR 2018 论文接收列表公布。据机器之心了解，上海交通大学电子系人工智能实验室倪冰冰教授课题组有 6 篇论文入选，本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。 CVPR 2018 论文接收列表：http://cvpr2018.thecvf.com/files/cvpr_2018_final_accept_list.txt Paper 1：《Fine-grained Video Captioning for Sports Narrative》
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态，有数据分析预测，到2030年，AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增，AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
目标检测支持许多视觉任务，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别，这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用，目标检测自然成为一个活跃的研究领域。
AI 科技评论按：目前全球汽车行业公认由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出的的分级制度，把自动驾驶分成 L0 到 L5 级，分别承担相应的职责，而 L4 作为级别第二高的无人驾驶，是指在特定场景下（如高速公路）可以在完全没有人干预时进行全自动无人驾驶，到现在为止，实现 L4 无人驾驶依旧是人工智能领域最具挑战性、最复杂的难题之一。
行人检测是计算机视觉中的经典问题，也是长期以来难以解决的问题。和人脸检测问题相比，由于人体的姿态复杂，变形更大，附着物和遮挡等问题更严重，因此准确的检测处于各种场景下的行人具有很大的难度。在本文中，将为大家回顾行人检测算法的发展历程。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」，也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说，刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证，让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时，利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多，甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸，生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现，人们对于活体检测需求逐渐增多，安全级别要求也愈发严格。当前，活体检测是人
作者：卢策吾 【新智元导读】上海交通大学卢策吾团队，今日开源AlphaPose系统。该系统在姿态估计（pose estimation）的标准测试集COCO上较现有最好姿态估计开源系统Mask-RCNN相对提高8.2%，较另一个常用开源系统OpenPose（CMU）相对提高17%。同时，卢策吾团队也开源了两个基于AlphaPose的工作：（1）一个高效率的视频姿态跟踪器（pose tracker），目前姿态跟踪准确率第一。（2）一个新的应用“视觉副词识别“（Visual Adverb Recognition）
人生活在三维空间中。但已有的行人重识别(person re-ID)工作往往只关注 2D 空间中的图像匹配，忽略了3D的人体先验信息。在本篇文章中，我们做了一个微小的尝试，即在三维空间中通过生成的点云数据 来执行人体的匹配。
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。
这篇论文从全新的角度处理了单图像多人姿态检测的问题，通过新提出的结构化位姿表示方法（Structured Pose Representation)将多人姿态检测问题从先前的两阶段方法浓缩为单阶段检测，大幅度提高了人体位姿检测的效率和精度。
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
随着VALSE2019的精彩落幕，SIGAI迎来了建号一周年庆。回顾这365天的时间，我们用130篇优质原创技术文章，与人工智能领域数万的专业人士、学生以及爱好者建立了亲密的伙伴关系。在这里，SIGAI团队真诚的感谢每一位SIGAIer的热情关注和支持，我们将持续输出高品质的专业技术文章，始终遵循我们的承诺：“全方位覆盖AI经典算法与工业应用，紧跟业界新趋势，让你始终站在技术前沿”。SIGAI的第二年，我们在VALSE再次扬帆起航，与各位一起探索AI世界的无限可能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
