首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

图像识别的公司

是专注于开发和提供图像识别技术和解决方案的企业。图像识别是一种人工智能技术,通过对图像进行分析和处理,使计算机能够识别和理解图像中的内容和特征。

图像识别的公司可以应用于多个领域,包括安防监控、智能交通、医疗影像、零售业、农业、自动驾驶等。以下是一些图像识别的公司和他们的产品介绍:

  1. 腾讯云图像识别:腾讯云提供了一系列图像识别服务,包括人脸识别、图像标签、OCR文字识别等。这些服务可以帮助开发者快速构建图像识别应用,实现人脸验证、图像搜索、文字识别等功能。详细信息请参考腾讯云图像识别产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
  2. 百度AI图像识别:百度AI提供了丰富的图像识别技术和产品,包括人脸识别、图像分类、图像搜索等。开发者可以利用百度AI的图像识别能力,构建智能相册、智能广告等应用。详细信息请参考百度AI图像识别产品介绍:https://ai.baidu.com/tech/imagecognition
  3. SenseTime商汤科技:SenseTime是一家专注于人工智能和计算机视觉技术的公司,提供了一系列图像识别和人脸识别解决方案。他们的技术广泛应用于安防监控、智能交通、人脸支付等领域。详细信息请参考SenseTime官网:https://www.sensetime.com/
  4. Face++旷视科技:Face++是一家领先的人脸识别技术提供商,提供了一系列人脸识别和图像识别解决方案。他们的技术可以应用于人脸验证、人脸搜索、人脸融合等场景。详细信息请参考Face++官网:https://www.faceplusplus.com/

这些图像识别的公司通过不同的技术和产品,为各行各业提供了丰富的图像识别解决方案,帮助企业实现智能化和自动化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【快报】谷歌收购图像识别公司 | 机器学习修复神经系统

新智元 AI DAILY 1 谷歌收购法国图像识别公司Moodstocks 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司Moodstocks,该公司为智能手机开发基于机器学习图像识别技术。...收购具体条款并没有披露。Moodstocks团队将搬到谷歌在巴黎研发中心。谷歌巴黎研发中心负责人称,谷歌将利用Moodstocks成果来改进谷歌现有的图像搜索功能。...Moodstocks在其官网声明中说,从成立以来,Moodstocks目标就是给机器以眼睛,将摄像机变成智能传感器,使其能感知周围环境;未来将为谷歌制造更好图像识别工具。...评审团主席Emad Tahtouh表示,鉴于AlphaGo先进程度,要衡量它创新水平是一个很大挑战。...从任何一个角度,无论是它复杂性、简单性、创新性还是它潜力,来说,AlphaGo都是不可思议,它符合创新类所有的要求,它潜力也是无穷

81370
  • Recorder︱一些图像识别初创公司产品及API搜集ing...

    一些公司产品路线可以很好地给我们启示,欢迎看客补充。...二、国内图像处理 1、face++旷视(人脸识别) 人脸识别、证件识别、图像识别 2、格灵深瞳(图像识别) 格灵深瞳是一家专注于计算机视觉以及人工智能科技公司,投资人给这个团队未来市场估值达几千亿。...3、图普科技(图像识别) 国内最大图像识别云服务平台,每日处理数亿图片及视频内容。创始人李明强是微信创始团队成员之一,曾带领团队打造出QQ邮箱。业界最专业智能图片鉴黄师。...相比与创业公司,腾讯优图有着得天独厚大数据、研发投入、平台等多种优势。 6、SenseTime 商汤科技(图像识别) 在人脸识别测试LFW中准确率超过Facebook和Google。...这并非让机器替代医生,而是为其提供让诊断更加便利工具。公司还将与诊所、医院以及其他医疗单位合作,分析算法,进一步精炼公司技术。

    3.6K100

    图像识别

    我们大脑使视觉看起来很容易。人类不会分解一只狮子和一只美洲虎,看一个标志,或认出一个人脸。但这些实际上是用计算机解决难题:他们看起来很容易,因为我们大脑非常好地理解图像。...通过验证其对ImageNet工作,研究人员已经证明了计算机视觉稳步进展,这是计算机视觉 学术基准。...Google内部和外部研究人员发表了描述所有这些模型论文,但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。...该模型希望获得299x299RGB图像,所以这些是input_width和input_height标志。我们还需要将从0到255之间整数像素值缩放到图形运算浮点值。...学习资源更多 要了解一般神经网络,Michael Nielsen 免费在线书籍 是一个很好资源。

    19.5K80

    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法罗夏测试

    随着对基于深度学习图像识别算法大量研究与应用,我们倾向于将各种各样算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后算法在内存使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊、意义不确定图像时,它们表现又会如何呢?...方法很简单:设定我预测,明确我对每一个预测理解,这样我就可以用正确工具来完成接下来工作。...除了内存使用和可训练参数,每个参数实现细节都有很大不同。与其挖掘每个结构特殊性,不如让看看它们是如何处理这些模糊、意义不明数据。...测试结果 总的来说,我们目标是对预测和预测背后机理有一个快速认识。因此点,我们将预测分值靠前分为一组,并将它们得分相加。

    5.1K20

    基于OpenCV棋盘图像识别

    最终应用程序会保存整个图像并可视化表现出来,同时输出棋盘2D图像以查看结果。 (左)实时摄像机进给帧和棋盘(右)二维图像 01....数据 我们对该项目的数据集有很高要求,因为它最终会影响我们实验结果。我们在网上能找到国际象棋数据集是使用不同国际象棋集、不同摄影机拍摄得到,这导致我们创建了自己数据集。...使用低级和中级计算机视觉技术来查找棋盘特征,然后将这些特征转换为外边界和64个独立正方形坐标。该过程以Canny边缘检测和Hough变换生成相交水平线、垂直线交点为中心。...3.在冻结层顶部添加了新可训练层。...测试数据混淆矩阵 05. 应用 该应用程序目标是使用CNN模型并可视化每个步骤性能。

    7.4K20

    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品基于图像识别面向手游UI测试工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理理解(公众号贴出代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛图像识别算法,直接用OpenCV模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...OpenCV图像识别算法。...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位地方,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

    12.4K21

    1.6 VR扫描:Snap收购图像识别公司AI Factory;任天堂正研究采用AR新方式

    Snap收购图像识别AI初创公司:AI Factory 据《Variety》报道,Snap已以1.66亿美元收购了图像和视频识别初创公司AI Factory。...任天堂总裁:正研究采用AR新方式 近日,任天堂总裁古河幸太郎在接受日本日经新闻采访时表示:其不希望公众对任天堂产生误解,公司并没有放弃对新技术支持,而是在进行不断地研究和开发。...任天堂硬件开发团队会评估到目前可用新技术,若确定新技术可以搭配游戏使用,将与软件开发团队进行合作。 ? 古河幸太郎还表示:AR是感兴趣众多技术之一,任天堂正在研究利用AR有趣方式。...但在签署协议之前,苹果及其他厂商都在评估和研究最佳解决方案。光线追踪使计算机可以渲染具有超逼真的照明、反射和阴影图形,以模仿人眼所见光线。 ?...该平衡模块重量相当于三个10000 mAh移动电源,可通过重量平衡,构建更为舒适体验。

    52110

    基于转移学习图像识别

    当然小伙伴们可以训练自己卷积神经网络来对这张图片进行分类,但是通常情况下我们既没有GPU计算能力,也没有时间去训练自己神经网络。...这两层目的是简化寻找特征过程,并减少过度拟合数量。典型CNN架构如下所示: ? 03.训练自己CNN模型 如果我们要使用预训练模型,那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢?...总结一下,我们需要做包括: 1.选择一个有很多狗狗数据库 2.找到预先训练过模型对狗进行分类(例如VGG16和Resnet50) 3.添加我们自己自定义图层以对狗品种进行分类 用于转移学习自定义层...方法1:具有损失完全连接层 通过完全连接层,所有先前节点(或感知)都连接到该层中所有节点。这种类型体系结构用于典型神经网络体系结构(而不是CNN)。...最重要是,我们花费了很少时间来构建CNN架构,并且使用GPU功能也很少。 使用预先训练模型大大节省我们时间。在此过程中,改进了识别狗狗分类模型。但是,该模型仍然有过拟合趋势。

    1.6K20

    图像识别——MNIST

    “深度学习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含机器学习领域,以学习具有较强预测能力特征。...尽管深度学习技术是早期神经网络后代,但它们利用无监督和半监督学习,结合复杂优化技术,实现了最新精确度。”...自动编码器通过使用与训练实例和目标标签相同未标记输入来训练。去噪自动编码器是通过随机破坏自编码器输入矩阵来训练。...本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写0-9数字构成,正确地识别这些手写数字是机器学习研究中一个经典问题。

    5.2K40

    基于TensorFlow和Keras图像识别

    简介 TensorFlow和Keras最常见用途之一是图像识别/分类。通过本文,您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念,将很难完全理解本文内容。...其设计原则旨在用户友好和模块化,尽可能地简化TensorFlow强大功能,在Python下使用无需过多修改和配置 图像识别(分类) 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像某类标签。...图像分类子集是对象检测,对象特定实例被识别为某个类如动物,车辆或者人类等。 特征提取 为了实现图像识别/分类,神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。...在图像识别的特定场景下,特征是某个对象一组像素,如边缘和角点,网络将通过分析它们来进行模式识别。 特征识别(或特征提取)是从输入图像中拉取相关特征以便分析过程。...许多图像包含相应注解和元数据,有助于神经网络获取相关特征。 神经网络如何学习识别图像 直观地了解神经网络如何识别图像将有助于实现神经网络模型,因此在接下来几节中将简要介绍图像识别过程。

    2.8K20

    图像识别在测试中应用

    但是在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容、页面中图像进行定位及判定,是这些手段所达不到,这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中应用。...在具体讲解之前,先介绍一下图像识别在测试中能够想到引用场景: 测试过程中,通过对待测软件进行屏幕截图,采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义可操作控件,如果存在,则触发控制指令,也就达到了图像识别引导测试过程目的...- 测试结果验证,通过对待测软件界面进行截图操作,利用图像识别技术将截图与期望结果进行匹配,从而自动获取测试结果。- 通过图像识别对比来进行性能测试,比如app测试中常见响应时间测试。...,有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢?...2、一些游戏或者一些特殊应用ui控件比较难以识别,然而通过图像识别却可以轻易找到对应元素。 3、代码学习成本比较低,常用函数已经封装完毕,并且简单易懂。

    85320

    图像识别解释方法视觉演变

    正文字数:4270 阅读时长:7分钟 图像识别(即 对图像中所显示对象进行分类)是计算机视觉中一项核心任务,因为它可以支持各种下游应用程序(自动为照片加标签,为视障人士提供帮助等),并已成为机器学习...,他是该公司一名机器学习工程师。...在过去十年中,深度学习(DL)算法已成为最具竞争力图像识别算法。但是,它们默认是“黑匣子”算法,也就是说很难解释为什么它们会做出特定预测。 为什么这会成为一个问题呢?...在以上因素推动下,在过去十年中,研究人员开发了许多不同方法来打开深度学习“黑匣子”,旨在使基础模型更具可解释性。有些方法对于某些种类算法是特定,而有些则是通用。有些是快,有些是慢。...在本文中,我们概述了一些为图像识别而发明解释方法,讨论了它们之间权衡,并提供了一些示例和代码,您可以自己使用Gradio来尝试这些方法。

    1.1K30

    基于TencentOS Tiny图像识别案例

    RISC-V芯片应用实例等。...例如:通过CH32V307芯片驱动OV2640摄像头采集指示灯运行状态,后续通过图像识别算法提取颜色特征,并将结果上报到云平台。...近来,在官方例程基础上进行了优化改进,解决了图像识别算法泛化能力差等弊端,具体内容如下所示:硬件 硬件结构极为简单,主要包含主控CH32V307、ESP8266 wifi模块、ST7789...图片优化改进 嵌入式设备应用场景一般较为复杂,很难通过颜色识别算法提取图像全部特征,例如:智能门禁系统中涉及的人脸识别,自动抄表系统涉及文字信息提取等。...因此,近来想要把人工智能算法嵌入到边缘计算端,最终实现云-边-端高效协同,优化嵌入式设备执行速度以及图像识别准确率。

    3K154

    图像识别——突破与应用

    人们现在使用智能手机相机与企业(零售商,金融机构,供应商,医疗服务提供商,保险公司等)进行通信(例如电子邮件,聊天,博客)便利性也使得图像和视频在不同行业公司进行沟通,并激励他们投资这个领域。...这是图像识别史上一个转折点,也是这个领域前途光明开始。这个成就将焦点从传统图像识别方法转移到了使用深度神经网络新方法。...另外一个例子,人脸识别在进店时识别忠实有价值顾客,提醒店员进行特别的服务。 4.4 人机交互 研究人员和软件公司一直对提高人机交互性非常感兴趣。...图像识别与虚拟和增强现实进步相结合,将继续为游戏产业带来革命性变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要应用之一将是健康行业医疗和生物医学图像分析。...配备有先进图像识别能力智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进图像识别最新应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

    14.4K113

    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中视频图像。...智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场违规操作及行为,并向责任人推送信息。...与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大经济价值和广泛应用领域,引起了国内外研究工作人员广泛关注。...融合国内外研究现况,分析了智能视频视频监控系统仍存在一些问题。在智能视频视频监控系统中,人员运动目标检测是很多智能控制模块基本功能,检验精确性决定了智能视频视频监控系统精确性。...智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大方便。

    5.7K40
    领券