本文介绍了自识别标记及其在相机标定、机器人导航和增强现实等领域的应用。自识别标记可以自动建立三维空间坐标已知的点与图像上二维投影点之间的对应关系，使得相机标定更加高效和准确。在机器人导航方面，自识别标记可以辅助机器人在复杂环境中进行视觉定位和导航。在增强现实方面，自识别标记图案可以作为识别图布置在自然场景下，实现互动游戏、创意广告等应用。
修补工具用于移去不需要的图像元素。修补工具的“内容识别”选项可合成附近的内容，以便与周围的内容无缝混合。
但现在，RealAI团队有了一个办法，只需一副定制的“眼镜”，就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。 CNN图像识别的关键——卷积 当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图案。 而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一
3.内容识别：点击需要修复的区域。软件会自动在他的周围进行取样，通过计算对其进行光线和明暗的匹配，并进行羽化融合
大数据文摘转载自AI科技大本营 整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN 哈利：“我的身体不见了！” 罗恩：“我知道了，这是件隐形斗篷！” 相信许多看过《哈利·波特》的人，多多少少都曾幻想过：“要是我也有一件隐形斗篷就好了。”但很少有人坚信，有一天，魔法也会成为现实。 这不，在 11 月底落幕的“华为杯”中国研究生网络安全创新大赛上，武汉大学斩获的 5 项一等奖中，有一个名为“InvisDefense 隐身衣”的获奖项目就引起了很多人的注意——没看错吧，真的是“隐身衣”？？？ 让机器识别“失明”的隐身衣 这个
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 哈利：“我的身体不见了！” 罗恩：“我知道了，这是件隐形斗篷！” 相信许多看过《哈利·波特》的人，多多少少都曾幻想过：“要是我也有一件隐形斗篷就好了。”但很少有人坚信，有一天，魔法也会成为现实。 这不，在 11 月底落幕的“华为杯”中国研究生网络安全创新大赛上，武汉大学斩获的 5 项一等奖中，有一个名为“InvisDefense 隐身衣”的获奖项目就引起了很多人的注意——没看错吧，真的是“隐身衣”？？？ 让机器识别“失明”的隐身衣 这个“
该文介绍了CALTag: High Precision Fiducial Markers for Camera Calibration是一种用于相机标定的高精度fiducial标记，包括设计、生成和尺寸确定等方面的技术细节。
前面如果已经在Jetson TX2安装好JetPack和Caffe（【入门篇】一个小白在Jetson TX2上安装caffe的踩坑之旅 ），我们接下来可以尝试在Jetson TX2上跑一些深度学习的测试代码。 NVIDIA提供了套教程，教程里包含了开发指南、TensorRT示例代码，甚至包括ImageNet和DetectNet示例在内的预先训练的网络模型，让您能够在Jetson TX1/TX2开发套件上加载并运行预训练的深层神经网络，并学习如何使用自己的数据集重新培训网络用来生产演示（点击阅读原文，观看完整
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
iPhone X的前置原深感相机由红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器组成。通过结构光技术，可以获取场景中物体距离摄像头的距离，用于人脸识别、动画表情等。该技术安全性高，可识别出普通RGB相机难以处理的攻击，也可以用于人脸活体检测。苹果将其用于Face ID，并衍生出艺术自拍、人像光效、动画表情等玩法。该技术还可用于三维建模、自然人机交互、AR/VR、自动驾驶等领域。
，方便用户区别不同挑战卡。星球：TT 通过探测星球排列图案识别挑战卡 ID，并且获取在该挑战卡坐标系中的坐标值。小火箭：代表该
他们给现有的激光雕刻机安上了一个AI，就可以自动识别30种不同的切割材料，准确率高达98%。
美国《麻省理工学院技术评论》杂志发表文章，称科学家已经提出了量子生物识别技术。 在安全性方面，量子世界提供了无与伦比的财富。例如，根据物理学定律，量子密码能够提供绝对的保密性。这就是政府、军事组织和其他机构急于开发利用这项技术的原因。一个重要的问题是量子安全还能取得多大进展。 现在，由于希腊雅典国家技术大学（National Technical University of Athens）研究人员的努力，我们得到了一个答案。他们主要致力于研究如何利用量子力学进行安全身份识别。 研究人员表示，量子生物识别技术能
你的新手机不错，借我刷一下脸？ 人脸识别技术在智能手机上已经是标配，今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然，以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时，我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时，却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」，但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下，19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免，全部被快速破解。 具体来说，RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试，覆盖不同价位的低端机与旗舰机。
即使在光线良好的情况下，酒杯的小瑕疵或隐形眼镜中的微小褶皱也很难找出。而在几乎完全黑暗的情况下，这种透明特征或物体的缺陷几乎不可能被发现。为了解决这个问题，麻省理工学院的工程师开发出一种能够在黑暗中揭示这些难以发现的细节的技术。
没吃过猪肉，但得看过猪跑。虽然我们暂时对深度学习及神经网路的基本原理知之甚少，但获得深刻理性认识必须建立在足够的感性认知之上，就像掌握游泳技巧的前提是把自己泡到水里。因此我们在研究分析神经网络的技术原理时，先用代码构建一个实用的智能系统，通过运行后看结果的方式，我们就能快速建立起对深度学习相关技术的感知，这为我们后续建立扎实的理论体系奠定坚实的基础。 神经网络系统的开发一般都使用python语言，我们也不例外，我们的手写数字识别系统将使用python来开发，首先要做的是在机器上安装开发环境，也就是Anaco
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本文为3Blue1Brown之《What is a Neural Network?》学习笔记 观看地址：bilibili.com/video/av15532370 这集Grant大佬假设大家都没有神经
自16年Google的AlphaGO击败李世石，并再接再厉毫不留情的击垮棋坛一哥柯洁后，人工智能中的分支领域：深度学习和神经网络瞬间火遍大江南北。如今深度学习几乎成为人工智能的代名词，特别是它是最能让人工智能技术在现实产业中真正落地，并产生实用价值的人工智能技术，iPhoneX的人脸识别，百度和特斯拉的自动驾驶技术，微软的对话机器人小冰，以及苹果的Siri,亚马逊的智能音箱等技术无不基于深度学习技术。 从理念上看，我们很容易把深度学习，机器学习和人工智能所混淆。他们的关系如下： 人工智能 > 机器学习 >
刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。
我们平时都经常见到二维码，用手机扫一扫就会显示当中的内容，内容大多是url的格式，方便人们访问站点。不过对于人来说，直接看二维码却并没有任何良好的印象。因此很多商家为了让自家的二维码更加形象，会想方设法地让自家的二维码更加形象生动，于是也就诞生出了很多种图像植入的方法。今天就把这些方法稍微汇总一下。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 我们总是听说人工智能在图像识别上超越了人类，刷脸也逐渐成了生活中司空见惯的事儿。这些图像识别技术背后，通常是深度神经网络。 不过，神经网络究竟是
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
识别交通标志是智能驾驶系统环境感知技术的重要组成部分。在现实应用中，交通标志识别很容易受到光照强度、极端天气和距离等变量的影响，这增加了智能车辆的安全风险。
Adobe Illustrator是一款广泛使用的矢量图形编辑软件，常用于电商设计、品牌标识设计、插图等领域。
魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。
舒石 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人脸识别越来越常见，今年春运已经能刷脸进站，iPhone的相册就能用人脸分类照片，社交网站上能根据人脸标记照片。然而如同央视315提醒的那样，这项技术距离无懈可击还有一段距离。 比如说，一副成本1块钱的眼镜，就能骗过人脸识别的AI。 一个能够愚弄人脸识别AI的眼镜 来自卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员表示，佩戴专门设计过的眼镜架，可以愚弄最先进的面部识别软件。一副眼镜，不单可以让佩戴者消失在人工智能识别系统之中，而且还能让AI把佩戴者误以为
总的来说，上面两条都遵循了推荐默认配置的思想。当存在特殊需求的时候，自定义配置即可。这样可以大大的减少配置工作，这就是所谓的“约定”。
所谓开操作是指先腐蚀后膨胀的操作。在之前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)曾经介绍过开操作的用途。
根据文章内容总结的摘要
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。
CrystalDiffract for Mac是一款晶体结构分析软件，使您可以通过即时反馈进行衍射和样品设置的实验。将它们与即时混合物创建相结合-并能够在同一窗口中加载观察到的数据-您将为研究人员，教师和学生提供功能强大的工作台应用程序。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：随着时代的发展，内容传播的形式在不断演进，而从2维升级到3维，是科技发展之必然。在未来几年，3D影像技术将加速全面向市场渗透。LiveVideoStack邀请到了螳螂慧视的骆晓峰老师，为我们介绍3D成像技术。 文/骆晓峰 整理/LiveVideoStack 大家好！我是骆晓峰，来自螳螂慧视，很高兴能跟大家做一次分享。今天，我分享的主题是：3D成像技术。 今天，我分享的内容主要分为三
陈桦 编译自 QZ 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 蒙着脸就没人能认出你了？ Naïve！帽子围巾墨镜，全都挡不住AI。 人工智能带来的监控能力，超出你的想象。十字路口的摄像头背后，有人脸识别
每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同，指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性，把个体身份同指纹对应起来，通过与预存指纹对比进行身份识别。在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。
平面图案标定姿势的选择很少被考虑——但标定精度很大程度上取决于它。本文提出了一种姿态选择方法，可以找到一个紧凑和鲁棒的标定姿态集，并适合于交互式标定。奇异的姿态会导致解决方案不可靠，而减少姿态的不确定度对标定有利的。为此，我们使用不确定性传播原理。
█ 本文译自2017年6月1日的 Stephen Wolfram 博文：Oh My Gosh, It's Covered in Rule 30s! 英国火车站 一个星期前，一个名为“剑桥北”的新火车站
来自密歇根大学、网易伏羲AI实验室、北航的团队共同研发了一款AI项目——Neural Magic Eye，就专门从2D图像中识别3D物体来。
前段时间，基于“类付款码”的原理，通过手机二维码+人脸设备摄像头实现了IoT设备通信互联，有感兴趣的小伙伴可以私我交流一下，其中涉及了一些二维码的基础知识和底层原理，我们一起来看一下~
毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢，随着深度学习的进一步发展，答案是肯定的。
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
本文主要介绍如何使用OpenCV中的结构光(Structured-Light)模块完成三维重建。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
机器学习如今无处不在，但它通常或多或少是不可见的：它们在后台优化音频或识别人脸。但是这个新系统不仅可见，而且是一个物体：它不是通过处理数字而是通过光的衍射来执行AI类型分析。这是奇怪而独特的，但恰恰证明了人工智能系统看起来可以多么的简单易行。
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