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？
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
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。
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。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
工具：appium+mincap+opencv appium用于自动化操作，minicap用于截图，opencv 用于图像识别 页面统计原理 1.app启动：命令执行的时候开始统计到图片数据匹配到的时候就是启动时间； 2.按钮点击：按钮点击后开始统计到图片数据匹配到的时候就是页面加载时间； 采用图像识别统计理由：
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
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：
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
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。
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
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。
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http：//www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C：Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载地址：http：//code.google.com/p/pytesser/，（CSDN下载） 下载解压后直接放C：Python27Libsite-packages(根据你安装的P
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
大数据文摘作品 作者：小鱼、龙牧雪 上面这张图里，是猫还是狗？再好好想想，你能肯定吗？ 根据胡子、鼻子较短判断，左边的似乎是猫。但是再看看右边，这明显是只狼狗吧（诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz）。但是这明明是一张图啊？怎么回事？ 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰，既能骗过神经网络，也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前，文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸，让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章（自带迷幻剂技能的小贴纸：忽
编者按：一年前，Facebook发布了照片分享应用Moments，于前不久关闭了iOS版Facebook照片同步功能，力推Moments应用，该应用运用了人脸识别技术。不过，Facebook人工智能实验室负责人Yann Lecun在为我们通俗易懂地介绍Moments的应用原理时表示，除了简单的人脸识别技术，Facebook将利用更卓越的计算机视觉技术和AI技术为用户提供更多便利，如尝试开发计算机的移情能力，当然，这些便利的应用背后需要强大的算法和繁琐的训练过程做支撑。让我们一起期待未来计算机能够更好地理解人
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
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
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
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
大数据文摘作品 编译：Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了，但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法，让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误： 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单，却有更深远的影响，所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为：将贴纸放在桌上，输入分类器的图像，分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
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。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法的神秘面纱！
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
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
摘要：对于Blippar，其创始人Omar Tayeb 表示其目标是将任一照相机均转变为智能设备，不论其连接了高端智能手机与否。我们只需要一个不低于2或3兆像素的相机即可以完成所有的工作。所有的“思维
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
“跳一跳”外挂自动化 前言 在上一篇“跳一跳”游戏外挂原理详析（手动版）中，讨论了跳一跳外挂编写的原理，以及手动版的实现，但是在文章最后提到了不足，就是手动太累了，这篇文章通过图像处理的方法，实
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
“图片是由很多像素点组成，每个像素点是由[R,G,B]三原色组成，每一种原色用范围在0～255的整数表示。所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算”
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
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
机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）是两种主要的人工智能领域，它们都致力于让计算机从数据中学习并做出预测或决策。本文将介绍机器学习和深度学习的区别、联系以及它们的方法、原理和应用范围。
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。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解，可能真的会有人觉得，当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
S：表示颜色的饱和度，表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
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