✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。 作者：常江龙，苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验，目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化，面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是
随着深度学习的快速发展，许多研究者们开始尝试利用深度神经网络解决多标签图像识别（Multi-label Image Recognition, MLR）任务，并已取得了不俗的进展。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
自从深度学习兴起之后，以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升，在通用识别性能逐渐“饱和”之后，研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题，而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题，简单来说就是，细粒度识别是更精细的通用识别，而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看，通用识别和细粒度识别都是单标签识别，然而在大多数场景下，图像中都不会只有一个孤零零的类别，只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模，但是随着对内容理解要求的不断提高，我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别，这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比，多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时，如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系，这个问题在论文中也经常被称为共现依赖（label co-occurrences），当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。
欧式距离是最常见的一种距离度量方式，欧氏距离（Euclidean Distance）也称欧几里得距离，指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理，也就是求解三角形的斜边。简单的来说，欧氏距离就是两点之间的实际距离。
2019年4月，消费者郭某支付1360元购买杭州野生动物世界“畅游365天”双人年卡，确定指纹识别入园方式。2019年7月、10月，野生动物世界两次向郭某发送短信，通知年卡入园识别系统更换事宜，要求激活人脸识别系统，否则将无法正常入园。郭某认为人脸信息属于高度敏感个人隐私，不同意接受人脸识别，要求园方退卡。双方因协商未果，2019年10月28日，郭某向杭州市富阳区人民法院提起诉讼。
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
毕竟，去年发表的ArcFace，在现有的公开Face ID系统里面，是最强大的一个 (State-of-the-Art) 了。
摘要：保险作为当今风险保障的重要手段，已然成为众多企业、个人的选择。作为风险保障的主体，保险公司在承保、理赔等各类业务处理中，都离不开影像资料。影像资料已然成为保险公司大数据浪潮中不容忽视的重要数据要素。如何做好影像资料的自动识别、真假判定等成为保险公司降本增效、风险防范的重要课题。本文就保险行业的影像资料技术和应用给出探讨。
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
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
CLIP由于其强大的泛化性能，简单的代码逻辑，受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中，在这篇文章中，我们就来盘点一下，怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
准备 IDE：VisualStudio Language：VB.NET/C# GitHub：AutoJump.NET 本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。 第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。 需要用到哪些计算？ 比较像素点的颜色 求向量集合的中心 计算颜色的相似度 一个RGB颜色可以看作一个三维向量 比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离 也可以直接比较它们的夹角：夹角越小，两个颜色越相似，反之亦然 求平面向量集合的中心位置 首先，将集合中所有的向
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning，DML) == 相似度学习
测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 朱伟鸿，腾讯测试工程师，现在腾讯手机管家测试团队负责KingRoot软件的测试工作，主要负责高级权限部分的功能以及性能的测试。对高权限应用软件的测试测试有着深入了解。 分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环
AI 研习社按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
AI 科技评论按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
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。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。
ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
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AI 科技评论按：近日 Facebook 科学家团队发布基于主题标签的深度学习方法，使用已有的拥有主题标签的图片作为训练数据，从而大幅提升了训练数据集的大小。数据集的增大必然会引起图片错误率的提升，他们同时发布了处理图片噪音的方法。他们团队的这项工作对于现今的图片识别领域有着广泛而深远的影响。AI科技评论对全文翻译如下。
地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
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
普通的机器学习目前在学习具体任务的问题上可以达到很好的效果，比如车载场景的意图分类任务（导航，听音乐，查天气，打电话）。如果有足够的高质量的标注数据，可以训练出一个很强的分类模型。 在实际项目中，意图的类别经常会随着需求的变动发生改变，比如在车载场景中新增了【设置日程】的意图。为了保持意图分类的准确率，理想状态下，我们需要新意图类别【设置日程】的大量标注数据来重新训练模型；然而现实情况是，获取大量的标注数据成本很高，当需求频繁变更时，这甚至可以说是不可能完成的任务。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用，如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别，这些任务背后的关键技术都在于此。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
【新智元导读】美国西部最大黑客马拉松LA Hacks 2018上周落下帷幕，36小时的比赛时间里，加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao仅用16小时，完成了一个“狗脸计算器”并获得优胜。借用
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学赵文涛教授、吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《MICER: A Pre-trained Encoder-Decoder Architecture for Molecular Image Captioning》。该文章受编码器-解码器架构的启发，提出了MICER分子图像识别架构，结合迁移学习、注意力机制和几种数据构造策略增强不同数据集的有效性和可塑性；并评估了不同因素对该架构的影响以及数据集错误分析，为后续研究提供方向。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较传统的方法取得了显著的提升。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
---- 作者： 保罗·卡雷·卡多纳（Pau Carré Cardona） 编译： AI100 原文地址： http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt ---- 认知时尚领域的挑战 在时尚领域，有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务，比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品（如：连衣裙袖子的长度或轮廓类型）。 在吉尔特（GILT），我们正在建立起自动认知系统，通过这个自动
作者： 保罗·卡雷·卡多纳（Pau Carré Cardona） 编译： AI100（公众号：rgznai100） 原文地址： http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt 认知时尚领域的挑战 在时尚领域，有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务，比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品（如：连衣裙袖子的长度或轮廓类型）。 在吉尔特（GILT），我们正在建立起自动认知系统，通过
在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV，实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程，并提供相关代码和使用说明。
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