摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
2015年百度世界展出了语音和图像为代表的多媒体搜索技术，这并非其首次亮相百度世界大会，多媒体搜索已成为百度的重头戏，与连接人与服务战略、人工智能战略一起构成百度的“三驾马车”。 多媒体搜索越来越重要 各大搜索引擎在搜索框之外，迎来两个新图标：话筒和相机，分别对应到语音和图像搜索。通过向搜索引擎说一段话发号施令，或者直接拍摄生活中的实景，表明搜索意图更加简单和自然。让机器“听”和“看”，是人类一直孜孜不倦的追求，这也是人类获取信息最重要的两种方式。 鉴于未来的搜索引擎不再是回答问题的“百科全书”，而是帮助
进入21世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化，以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。 阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘，使用户可以通过拍摄照片，在手机淘宝上迅速找到同款及相似商品，是图像搜索与识别领域极具代表性的落地产品。 因为拍立淘，我们可以在不知道商品品牌、名字等信息的情况下搜索到想要的同类品。 那么，拍立淘的架构设计是怎样的？它是如何将图像搜索与识别算法落地应用的呢？ 最近，
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。
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在传统的图像搜索引擎中，您通常使用文本查询来查找图像，搜索引擎根据与这些图像关联的关键字返回结果。另一方面，在图像到图像搜索中，您从图像作为查询开始，系统会检索在视觉上类似于查询图像的图像。
随着深度学习等AI技术的成熟，生物识别成为了关注度较高的领域，指纹、人脸、虹膜等识别技术，正在越来越多的场景中得到应用。根据前瞻产业研究院的数据，目前中国生物识别技术的市场规模已超过300亿元，到2023年，这一数字将达到379亿元。虽然人脸识别、虹膜识别近几年大有成为「后起新贵」之势，但指纹识别凭借其“证据之王”的权威性和较高的安全性，仍然占据整个生物识别领域的半壁江山（52%）。
行人搜索是图像搜索问题的第一个尝试。在此之前，虽然对人的检测和重识别做了大量的努力，但大多数都是独立处理这两个问题的。也就是说，传统方法将行人搜索任务划分为两个独立的子任务。
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。
博文视点学院 本周福利课表（5月24-30日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《深入浅出强化学习：编程实战》 南开大学郭宪老师在线教学回放 本周限时秒杀，仅售6元！ 我能从课程中收获什么？ ▶强化学习算法理论理解地更透彻 ▶掌握当前最主流的深度学习工具 ▶深度掌握算法原理 ▶可以开发和研究新算法到工作中熟练掌握pytorch和TensorFlow 关于课程讲师 郭宪 南开大学人工智能学院讲师，具有丰富的强化学习算法授课经验，多次给本校本科生和研究生授课，开设知乎专栏“强化学习知识大讲
微信扫一扫识物为直达微信内部生态的新窗口，提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫识物提供的服务有：图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在你还是个孩子时是否也是一个神奇宝贝迷？是否还记得里面的各种神奇宝贝，以及小智手中可以自动识别神奇宝贝的图鉴（Pokedex）？本文的作者带你利用计算机视觉技术，在手机中构建了一个一模一样的应用程序。 在我还是孩子时，我一直认为Pokedex特别的酷。所以，现在我带领大家建立一个利用计算机视觉技术的Pokedex。 本系列分三部分，完成后你将拥有自己的Pokedex： 本文中，我们使用Bing图像搜索API来构建我们的图像数据集。 下一篇，我将演示如何进行实现，
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
最近，在一个论坛交流会上， 有嘉宾提出自己运营多年的微信小程序商城经常收到用户反馈：自己在逛街时候发现别人穿的好看的衣服，很难通过关键字定位到具体的商品，如果能拍照定位相关的商品就好了，问目前小程序里面能否实现这样的功能。作为一名软件开发者， 日常网购也有类似的体会。如果能在小程序里集成商品搜索的功能，就能大大提升用户的体验，嘉宾的问题引发我极大的兴趣。
WordPress 生来就是一个很强的 SEO（search engine optimization）平台，这能够对 Google，Yahoo! 和 MSN 这些大型的工业搜索引擎非常有帮助。作为社区化生活的一部分，人们时常使用搜索引擎去搜索东西，最后他们可能到了一些 blog，可能就有您的。
作者|Alex C-G 编译|VK 来源|Towards Data Science
原标题 | Reverse Image Search with Machine Learning
前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈，我觉得这个项目还是挺有趣的，最后我还附上了一个视频操作，第一次录视频意外多多，不足之处请大家见谅，如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群，小编会万分感谢的！！！
之后简要讨论SmallerVGGNet，我们将实现的Keras神经网络架构，并用于多标签分类。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
在大型语言模型（LLM）的加持下，与视觉结合的多模态任务，如图像描述、视觉问答（VQA）和开放词汇目标识别（open-vocabulary object detection）等都取得了重大进展。
Since the birth of the digital camera, there has certainly never any shortage of photo imagery. In fact, Yahoo! estimates we’ll take 880 billion digital photos in 2014.
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章，详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。Facebook 介绍了利用该平台的图片内容描述和图片搜索技术，这些技术建立在系统能够“理解”像素级的图像内容基础上，将为更丰富的产品体验铺平道路。 回想一下你最近点赞的帖子——非常可能是包含图片或视频的。但是，直到最近，在线搜索包括图像搜索都还一直是文本驱动（text-driven）的技术，是否能搜索到某一张图像取决于它是否有充分的标记或有
随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。
1.传谷歌开发新移动消息应用：集成人工智能技术 北京时间12月23日早间消息，《华尔街日报》援引消息人士的说法称，谷歌正在开发一款新的移动消息服务。这款新服务将利用人工智能和聊天机器人技术，与Face
艺术，作为时间与空间的沉淀，经常被视为一场带领现代人类回到过去一窥究竟的旅行，也是允许人们暂时逃避当下的载具。
大多数人懒得给照片加标签。如果你属于这一类（大概率事件），那么你一定知道搜索某张照片有多辛苦。 但这很有可能即将成为过去。 本周，Facebook 披露了其机器学习平台 Lumos 的更多信息： Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索，而不是图片名称或是标签。 Facebook 应用机器学习负责人 Joaquin Quiñonero Candela 解释说： “换句话说，搜索‘黑衬衫照片‘时，系统能识别出每张照片里是否有黑衬衫，并据此搜索；即便照片并没有被添加标签也没有关系。 Lumos 利用了计
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！
度量学习是机器学习领域比较重要的一个概念，主要研究数据之间的距离与相似性，从而指导对数据的更高层次处理。将深度学习引入度量学习，就有了深度度量学习的概念。深度度量学习在视觉内容理解，尤其是各种高层视觉任务分析方面有很多应用。
一张图片胜过千言万语，甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是，no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快，人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字，更喜欢具有视觉冲击性的内容，比如，图片，视频等，因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光，比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等，看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么，因此，这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而，让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战，且已持续一段时间了。自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。导致这种转变的主要原因之一是，深度学习在足够大的数据集上训练时，能够自动地提取有意义的特征表示。
相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。这里用户感兴趣的是图像中包含的特定物体或目标，并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval)，近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索，并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。
编者按：路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间，在轮胎力饱和的情况下，例如在强制动条件下，确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计，也就是当轮胎滑移率较小时的估计（路面附着利用较低）。实际的道路环境往往复杂多变，而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此，如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时，基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强，但是易受环境中的光线等因素干扰，未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合，可以充分解决实时性与准确性冲突的问题，基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入，可以提前获悉前方路面的特征，使得智能驾驶系统的性能得到提升。
近日，一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器，能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
---- 新智元报道 编辑：时光 snailnj 【新智元导读】俄乌战争中的士兵人脸识别，是信息战还是心理战？ 4月5日，乌克兰副总理Mykhailo Fedorov发布了一条有关「人脸识别」的推文。 推文内容： 「这是俄罗斯特种部队的军官，他在布查（Bucha）、伊尔平（Irpin）、戈斯托梅利（Hostomel）谋杀和抢劫，现在，他正在BL邮局给家人寄送所有偷盗来的物品，尽管还有成千上万这样的人，但是我们会找到每一个凶手。」 今年才31岁的乌克兰副总理Mykhailo Fedorov，同时兼
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
Fast and scalable search of whole-slide images via self-supervised deep learning
互联网发展的数十年来，技术在飞速前进，伴随着海量结构化表格数据的存储，结构化数据上的商业智能分析挖掘发展，也有海量的非结构化数据散布于各个互联网平台：
在之前的文章中，我们对文本数据的可搜索加密方案[1]进行过简单介绍。如今，除了文本搜索之外，图像搜索也日益成为一项不可或缺的技术。随着智能设备的快速发展，图像数据量呈几何级数增长，同时公共云服务也提供了非常低廉的图像存储和检索服务。但这里面潜藏着一个严重的问题，那就是图像数据中大量的个人敏感信息有可能被外部攻击者或不完全可信的云服务提供商窃取，这无疑给用户隐私安全带来了巨大的风险。因此，如何在不泄露敏感信息的前提下，实现高效和准确的图像搜索，即所谓的“图像可搜索加密”，成了一个极具研究价值的课题。
新智元 AI DAILY 1 Twitter 将从本周开始接受收购报价，最可能收购方Salesforce 据华尔街日报，Twitter将从本周开始接受收购报价，潜在收购方包括Salesforce
作者：百度移动服务事业群组与百度商业分析部 网站：http://developer.baidu.com/ 摘自：虎嗅 回复“百度”，可下载《移动互联网发展趋势报告2015贺岁版》完整版，45页ppt) 昨日，百度对外发布《移动互联网发展趋势报告2015贺岁版》，报告详细盘点了2014年Q4及全年的国内移动互联网市场，同时首次对00后的移动互联网行为进行了分析和洞察。 报告显示，截止2014年Q4的数据表明BAT在移动互联网时代拥有了更强的生态控制力，以手机百度、淘宝、微信为代表的BAT超级APP已经开
向量数据库是一种特殊的数据库，它专门用于存储和管理向量数据。向量数据是指由多个数值组成的数据，这些数值通常表示某种特征或属性。例如，一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 上周和大家分享了10本今年出版的AI领域爆品新书，受到很多小伙伴们的追捧，强烈要求博文菌再来一期！ 既然小伙伴们如此求知若渴，那么博文菌就毫无保留地把今年已出版的另外8本AI领域畅销品分享给大家，希望可以帮助大家打好算法基础，深入AI实战！ ---- 01 ▊《漫画算法2：小灰的算法进阶（全彩）》 魏梦舒（@程序员小灰） 著 爆款漫画算法书进阶版 和不停请假、面试的仓鼠小灰一起搞定算法与数据结构，笑迎大厂面试 《漫画算法：小灰的算法之旅》续
美股上市公司 Shutterstock 作为全球第一大微利图库公司，是全球最大的以会员订阅模式下载图片的图库公司，目前公司市值16.49亿美元！
机器之心报道 机器之心编辑部 Marqo 是一个多功能且强大的、以用户为中心的搜索引擎，可以集成到任何网站或应用程序中。 不久之前，来自亚马逊的 Tom tomhamer 辞去了软件工程师一职，和其他研究者一起创建并开源了 Tensor Search 引擎 Marqo，其可与用户应用程序、网站和工作流无缝集成。 项目地址：https://github.com/marqo-ai/marqo Marqo 网站：https://www.marqo.ai/ 从 Tom tomhamer 的工作经历看，他已经全职加
AI 科技评论按：顾名思义，「表示」（representation）就是指在网络中对信息进行编码的方式。为了让大家充分理解「表示」，本文作者尝试构建一个能同时完成图像描述，相似词、相似图像搜索以及通过描述图像描述搜索图像四项任务的深度神经网络，从实操中让大家感受「表示」的奇妙世界。
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
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